Иллюзия бесконечного выбора — и почему она не работает
В 2024 году на рынке project management tools — более 400 продуктов. Покупатель B2B-решения для управления проектами теоретически может рассмотреть каждый. Практически он рассматривает 3-5. Остальные 395+ не существуют в его голове.
Это не лень и не невнимательность. Это фундаментальный механизм принятия решений, описанный John Howard и Jagdish Sheth в 1969 году и подтверждённый десятками эмпирических исследований за последующие 55 лет. Механизм называется Consideration Set — набор решений, которые покупатель реально рассматривает перед покупкой.
Для продуктовых команд это означает одно: если вас нет в Consideration Set клиента — ваш продукт может быть объективно лучшим, и это не имеет значения. Вы не проиграете в сравнении. Вас просто не сравнят.
Академическая модель: от Total Set к Evoked Set
Howard & Sheth (1969) в работе «The Theory of Buyer Behavior» описали иерархию множеств, через которую проходит покупатель:
| Множество | Определение | Размер (типично) | Пример (project management) |
|---|---|---|---|
| Total Set | Все решения, существующие на рынке | Десятки — сотни | 400+ продуктов: от Jira до Basecamp, от Notion до ClickUp |
| Awareness Set | Решения, о которых покупатель знает | 10-20 | Jira, Asana, Monday, Trello, Notion, ClickUp, Basecamp, Linear, Wrike, MS Project |
| Evoked Set | Решения, которые покупатель активно рассматривает | 3-7 | Jira, Asana, Linear + «ничего не менять» |
| Inert Set | Известные, но без мнения — нейтральные | 5-10 | Monday, ClickUp — «слышал, но не вникал» |
| Inept Set | Известные и отвергнутые | 2-5 | Trello — «слишком простой для нас», MS Project — «устаревший» |
Ключевая динамика: Inert Set — зона максимального риска. Покупатель знает о вашем продукте, но не имеет сформированного мнения. Один негативный отзыв, один неудачный тачпоинт — и вы перемещаетесь в Inept Set. Обратный путь из Inept Set — стратегически самый дорогой: по сути, требуется ребрендинг или радикальное репозиционирование.
Эмпирические подтверждения: 3-7 — это константа
Narayana & Markin (1975) провели первое масштабное эмпирическое исследование consideration sets на 10 товарных категориях. Результат: средний размер evoked set = 3-7 брендов, независимо от категории. Размер evoked set слабо коррелировал с размером рынка.
Hauser & Wernerfelt (1990) в статье «An Evaluation Cost Model of Consideration Sets» дали экономическое объяснение: оптимальный размер consideration set — это функция от затрат на оценку и ожидаемой выгоды от нахождения лучшего варианта.
| Фактор | Влияние на размер Consideration Set | Механизм |
|---|---|---|
| Evaluation Cost (стоимость оценки) | Чем выше — тем меньше CS | Каждый дополнительный вариант требует времени, внимания, когнитивных ресурсов |
| Expected Benefit (ожидаемый выигрыш) | Чем выше — тем больше CS | Если разница между лучшим и средним вариантом велика, стоит оценить больше |
| Prior Knowledge (опыт в категории) | Чем больше опыта — тем меньше CS | Эксперт уже «отсеял» неподходящие варианты в предыдущих циклах |
| Category Complexity (сложность категории) | Чем сложнее — тем меньше CS | Высокая сложность = высокие evaluation costs |
Критический инсайт Hauser & Wernerfelt: интернет не увеличил consideration sets пропорционально доступности информации. Да, awareness set вырос — покупатель знает о большем количестве альтернатив. Но evoked set остался примерно таким же (3-7), потому что когнитивные затраты на сравнение не уменьшились. Информации стало больше — способность её обрабатывать осталась прежней. Это прямое следствие bounded rationality Герберта Саймона (1955).
Google «Messy Middle» (2020): конец линейной воронки
В 2020 году исследовательская группа Google опубликовала результаты масштабного исследования покупательского поведения. Главный вывод: линейная воронка (awareness → consideration → decision → purchase) — артефакт маркетинговых учебников, а не реальность.
Реальное поведение покупателя — это непредсказуемые петли между двумя режимами:
| Режим | Описание | Действия покупателя | Влияние на Consideration Set |
|---|---|---|---|
| Exploration (расширение) | Покупатель добавляет варианты | Гуглит, читает обзоры, спрашивает коллег, заходит на ProductHunt | Consideration Set расширяется |
| Evaluation (сужение) | Покупатель отсеивает варианты | Сравнивает цены, читает кейсы, пробует демо | Consideration Set сужается |
Покупатель может совершить 3-5 таких петель перед покупкой. На каждом цикле exploration ваш продукт может войти в consideration set — или выпасть из него. На каждом цикле evaluation — выжить или быть отсеянным.
Для продуктовых команд это означает: недостаточно один раз попасть в awareness. Нужно постоянно присутствовать в контексте, релевантном для покупателя, на протяжении всего «мутного середины» его решения.
Как попасть в Evoked Set: стратегия до Trigger Event
Самая частая ошибка — начинать борьбу за покупателя, когда он уже в активной фазе оценки. К этому моменту его evoked set уже сформирован. Вы опоздали.
В терминах Product DNA Strand 2 (Transition Dynamics): Active Evaluation — это Phase 2. Evoked Set формируется в Phase 1 (Accumulation), когда покупатель ещё не ищет решение активно, но фрустрация накапливается (F1: Frustration Pressure).
| Этап | Awareness Level (Schwartz) | Что делать | Тип контента | Цель |
|---|---|---|---|---|
| До осознания проблемы | Unaware | Создавать контент, который называет проблему | Провокационные статьи, индустриальные отчёты | Войти в Awareness Set |
| Проблема осознана | Problem Aware | Показать, что решение существует | How-to гайды, кейсы, «best practices» | Перейти из Awareness → Evoked |
| Решение известно | Solution Aware | Дифференцироваться от альтернатив | Сравнения, демо, ROI-калькуляторы | Остаться в Evoked при Evaluation |
| Продукт известен | Product Aware | Снизить Risk Perception (F5) и Cognitive Load (F6) | Кейсы с метриками, free trial, гарантии | Выиграть Commitment Point |
Ключевой принцип: контент на стадии Problem Aware — это ваш билет в Evoked Set. Когда покупатель ещё только осознаёт проблему и ваш бренд уже ассоциируется с решением этого типа проблем — вы автоматически попадаете в короткий список при наступлении Catalyst Event (F2).
Как остаться в Evoked Set: правило 11+ тачпоинтов
Forrester Research (2021) и Dreamdata (2022-2023) показали: в B2B среднее количество тачпоинтов до покупки — 11-15. Это не только рекламные контакты. Это совокупность:
- Статьи в блоге, найденные через поиск
- Посты основателя/команды в LinkedIn/Twitter
- Упоминания в подкастах, на конференциях
- Рекомендации коллег (dark funnel — невидимые для аналитики)
- Ретаргетинг, email-рассылки
- Обзоры на G2/Capterra/ProductHunt
- Пробный период, демо, онбординг-письма
Каждый тачпоинт — это микро-оценка: покупатель неосознанно решает, остаётесь ли вы в его evoked set или перемещаетесь в inert/inept. Непоследовательность бренда (разные сообщения в разных каналах) — прямой путь в Inert Set.
Inert Set и Inept Set: две ловушки
Inert Set — «знаю, но не думал»
Покупатель слышал о вашем продукте, но не сформировал мнения. Это может выглядеть как нейтральная позиция, но на практике Inert Set — это зона нестабильности. Любой сигнал — положительный или отрицательный — может переместить вас в Evoked или Inept Set.
Стратегия выхода из Inert Set:
- Триггерный контент: не «мы существуем», а «вот конкретная проблема, которую мы решаем за 10 минут» — переход к Problem Aware/Solution Aware
- Social proof от peers: рекомендация коллеги из той же отрасли — самый мощный триггер перехода Inert → Evoked
- Категорийный контент: если покупатель не понимает вашу категорию, он не может вас оценить. Dunford (2019): правильный Market Context = правильные ожидания
Inept Set — «знаю и отверг»
Покупатель попробовал ваш продукт (или прочитал плохой отзыв) и решил: «не подходит». Выход из Inept Set — стратегически самый дорогой:
- Полное изменение продукта: если причина отвержения — функциональная, нужен реальный product change, а не маркетинговый ребрендинг
- Репозиционирование: изменение Market Context так, чтобы критерии оценки сместились в вашу пользу
- Время + новый контекст: смена роли покупателя, переход в новую компанию, изменение размера команды — любой Context Switch может «обнулить» Inept Set
Связь с Product DNA: Competitive Orbit и Consideration Set
Product DNA Strand 4 (Market Topology) описывает конкурентный ландшафт через модель Competitive Orbit — 5 концентрических колец:
| Ring | Тип конкуренции | Позиция в Consideration Set | Стратегия |
|---|---|---|---|
| Ring 0 | Non-consumption (ничего не делать) | Вне Awareness Set | Образование рынка: контент на уровне Unaware/Problem Aware |
| Ring 1 | DIY (Excel, Notion, ручная работа) | Inert Set — покупатель не считает это «конкурентом» | Показать скрытые затраты DIY: время, ошибки, масштабирование |
| Ring 2 | Substitute (консультант, аутсорс) | Может быть в Evoked Set как альтернатива другого типа | Конкурировать на удобстве и стоимости владения |
| Ring 3 | Adjacent (похожий продукт, другой фокус) | Часто в Awareness Set, может быть в Evoked | Дифференциация через уникальный механизм и use case |
| Ring 4 | Direct (прямой конкурент) | В Evoked Set покупателя | Выигрывать на Value Metric и Social Proof |
Типичная ошибка: продуктовые команды фокусируются на Ring 3-4 (прямые и adjacent конкуренты), игнорируя Ring 0-1. Но в большинстве B2B-категорий Ring 0 (non-consumption) — самый крупный «конкурент». 45-60% потенциального рынка вообще не решает проблему. Они не в вашем consideration set, и вы не в их.
Пример: B2B project management — как войти четвёртым
Допустим, вы запускаете новый PM-инструмент для инженерных команд. Типичный evoked set вашего целевого покупателя (VP Engineering, команда 20-50 человек):
- Jira — «стандарт индустрии», дефолтный выбор
- Linear — «быстрый и современный», набирает популярность в стартапах
- «Ничего не менять» — текущее решение (возможно, связка Notion + GitHub Issues)
Три позиции заняты. Четвёртую вы должны заслужить. Как?
Стратегия 1: Войти до Trigger Event
Создавать контент, который VP Engineering читает до того, как решит менять инструмент:
- «Почему инженерные спринты срываются: 5 системных причин» — Problem Aware уровень
- «Как команда из 30 инженеров сократила cycle time на 40%» — Solution Aware уровень
- Подкаст с CTOs, не привязанный к продукту — Unaware уровень, brand building
Когда Catalyst Event наступит (новый CTO, провал дедлайна, масштабирование команды), ваш бренд уже будет в Awareness Set — и с высокой вероятностью в Evoked Set.
Стратегия 2: Переопределить категорию
Вместо «ещё один PM-tool» (категория с Jira и Asana в Evoked Set) — создать новую категорию: «Engineering Workflow Platform». Новая категория = новый Consideration Set, где вы — единственный. Lochhead et al. (2016) показали: создатель категории забирает ~76% стоимости рынка.
Риск: если покупатель не понимает категорию, он не может вас классифицировать — и вы попадаете в Inert Set по умолчанию. Dunford (2019): Market Context должен активировать правильные ожидания, а не путать.
Стратегия 3: Социальный триггер
Dixon & Adamson (2015) показали: в B2B-решениях с 6-10 стейкхолдерами ключевую роль играют «мобилизаторы» — люди, которые продвигают решение внутри организации. Если один инженер из команды попробовал ваш продукт и стал мобилизатором — он вносит вас в Evoked Set всей команды.
Тактика: PLG (Product-Led Growth) для отдельных инженеров → мобилизатор → Evoked Set на уровне team decision.
Количественная модель: когда Consideration Set формируется
Модель Transition Dynamics из Product DNA Strand 2 даёт точные ориентиры:
| Transition Phase | Длительность | Доминирующие силы | Что происходит с Consideration Set |
|---|---|---|---|
| Phase 1: Accumulation | Недели — месяцы | F1 (Frustration builds), пассивное F3 | Формируется Awareness Set. Evoked Set начинает кристаллизоваться |
| Phase 2: Active Evaluation | Дни — недели | F2 (Catalyst fires), F3, F5+F6 | Evoked Set зафиксирован. Exploration↔Evaluation петли (Messy Middle) |
| Phase 3: Commitment | Минуты — дни | Все силы сходятся | Evoked Set → финальный выбор (или откат к status quo) |
Вывод: Phase 1 — единственное окно для входа в Evoked Set без прямой конкуренции. В Phase 2 покупатель уже знает, кого рассматривает. В Phase 3 — уже решает между финалистами. Если вас нет в evoked set к моменту Catalyst Event — вам нужен либо радикально сильный Social Proof (EP08), либо вы проиграли этого покупателя.
Dark Funnel: 60-80% формирования Consideration Set невидимы
Dreamdata (2022-2023) показал: бОльшая часть формирования consideration set происходит в «тёмной воронке» — каналах, невидимых для аналитики:
- Разговоры в Slack-сообществах, закрытых чатах
- Обсуждения с коллегами за обедом
- Рекомендации в private LinkedIn-сообщениях
- Внутренние обсуждения в команде покупателя
Self-reported attribution («Как вы о нас узнали?» — открытый вопрос при регистрации) — единственный способ частично осветить тёмную воронку. Но даже он показывает только финальный тачпоинт, а не всю цепочку формирования evoked set.
Практический вывод: нельзя управлять формированием consideration set только через измеримые каналы. Нужна стратегия присутствия в «тёмных» каналах: community building, founder brand, thought leadership — вещи, которые не дают прямого attribution, но формируют evoked set.
Consideration Set в эпоху AI-поиска
С появлением AI-ответов в поиске (Google SGE, Perplexity, ChatGPT search) динамика consideration sets меняется:
- AI формирует shortlist за пользователя: вместо 10 результатов поиска — 3-5 рекомендаций. AI становится gate-keeper Evoked Set
- Evaluation costs снижаются: AI может быстро сравнить опции → теоретически CS может расшириться. Но когнитивная нагрузка на финальное решение остаётся
- Контент, который цитирует AI, = попадание в Awareness Set: SEO переходит от «попасть в топ-10» к «быть процитированным AI»
Hauser & Wernerfelt (1990) остаются правы: даже при AI-ассистенте когнитивные затраты на финальную оценку не снижаются. Evoked Set = 3-7 останется нормой. Изменится механизм формирования awareness, но не ограничение на evaluation.
Практические выводы для продуктовых команд
- Знайте свою позицию: в каком «множестве» вы находитесь для целевого покупателя — Evoked, Inert или Inept? Опрос даже 10 потенциальных клиентов даст ответ
- Инвестируйте в Phase 1: контент на Problem Aware уровне — это не «brand awareness ради awareness». Это формирование Evoked Set до наступления Catalyst Event
- 11+ тачпоинтов: каждый тачпоинт — шанс остаться в Evoked или провалиться в Inert. Последовательность бренда критична
- Не конкурируйте с Ring 4 — конкурируйте с Ring 0: если 50% рынка «ничего не делает», ваш контент должен объяснять, почему «ничего не делать» — это дорого
- Мобилизаторы > реклама: один инженер, попробовавший ваш продукт, вносит вас в Evoked Set всей команды. PLG → мобилизатор → team decision
- Измеряйте dark funnel: self-reported attribution при регистрации. «Как вы о нас узнали?» — открытый вопрос, не dropdown
Consideration Set — не маркетинговая метрика, а продуктовая
Типичная ошибка: считать consideration set зоной ответственности маркетинга. На практике продукт определяет, попадёте ли вы в evoked set: через word-of-mouth (quality → рекомендации), PLG (trial → мобилизатор), content (expertise → brand association).
Howard & Sheth описали механизм в 1969 году. Narayana & Markin подтвердили цифры в 1975. Hauser & Wernerfelt объяснили экономику в 1990. Google показал нелинейность в 2020. За 55 лет исследований одна константа осталась неизменной: покупатель рассматривает 3-7 вариантов. Ваша задача — быть одним из них.
Связанные статьи: Product DNA vs JTBD → Switch Formula → Competitive Analysis → Product DNA v2: 7 Strands
AI CPO анализирует Consideration Set и Competitive Orbit для вашего продукта автоматически. Попробуйте бесплатно → aicpo.ru