定价策略和价格研究方法

　　企业定价是一门学问，涉及到定价的方法有许多，本文将为系统地介绍了定价背后的逻辑和方法。定价和价格会涉及到企业的经营形态，精明的Boss可不会忽略这背后潜在的“商机”。
　　研究定价有什么作用吗？
　　有人认为价格只是数字，有价意味着有收入。对商家而言，利用消费者对价格的非理性认知，可以将价格作为一种有力的竞争工具。定价手法和生活中常见的X。99元一样，是精通此道的商家在决定消费者的选择。
　　在这篇文章中，笔者将会介绍传统的价格制定方法，以及如何进行面向用户的价格研究。
　　价格影响因素
　　传统领域有许多既定的定价策略和方法，基本思想与互联网产品可以共通，不同点可以对照参考。
　　互联网产品的关键性不同在于，商品的成本和收入结构相对复杂，和实物商品的“实物商品赚取成本差价”不同，互联网可以创造出各种交叉补贴的盈利模式，不一定向用户收费，总体定价的重要性不如传统商品。此外是用户对价格的决定性，产品价值受用户心理感受影响，定价灵活。但另一方面，人群对互联网产品的价格极为敏感。
　　1。内在因素
　　影响定价的因素可以分为内在因素和外在因素。例如：考虑目标人群和定位，产品的市场定位决定了价格区间，以及财务上是否追求盈利。如果不以利润为目标，价格可以低于成本。互联网产品大部分不以盈利而是圈住用户为首要目标，所以价格没有底线。
　　2。外在因素
　　外在因素中，首先考虑需求弹性，需求弹性需求量变动的百分比价格变动的百分比。大部分互联网产品的需求弹性大，收费提价时用户会大量流失。
　　第二是市场情况，行业的发展水平越高，享受的价格红利越小。最后是环境因素，整体社会经济水平、政策环境、宏观法律调控手段等。若产品要经过渠道销售，需要为中间商留出利润空间。
　　定价策略与方法
　　1。新产品定价策略
　　按照对产品定价的高低，可以简单地将定价策略分为三种：撇脂定价、满意定价和渗透定价。
　　撇脂定价指新产品以高价销售，例如：iPhone这种有核心不可替代属性的产品。
　　优点是身价高，降价空间大。
　　缺点在于诱发竞争，空间有限。
　　互联网产品很少使用撇脂定价，少数例外比如有忠实粉丝的网红，变现价格再高粉丝也会买单。再比如：直播间的高价火箭，是为了体现土豪的身价。
　　渗透定价与撇脂定价相反，以低价扩大市场占有率。因为获取用户效率高，在极度追求用户量的互联网被广泛采用，另外有用户量才形成规模经济效益的特点符合渗透定价的先决条件。缺点在于资金要求高，用户没有忠诚度，很多产品会一轮轮融资，坐拥用户也会着急赚钱。
　　满意定价介于前面两种定价策略之间，将价格定在中等水平，在一定程度上避免二者的缺点。
　　不同导向的定价方法
　　按照不同的价值导向，有成本导向、需求导向和竞争导向三种类型，三者代表不同的角度。
　　成本导向最基本，将成本作为价格依据，最为经典的成本加成定价法计算公式是：单价单位成本（1目标利润率）。
　　重要问题是，如何计算产品的成本？互联网的服务产品没有实体，成本是否为0？
　　成本包括固定成本和变动成本，固定成本是必须的一次性投入，变动成本是每多生产一件商品随之增加的成本。以游戏为例：需要购买引擎这些固定成本，给玩家提供游戏道具或拷贝是变动成本。
　　互联网虚拟产品变动成本或者说边际成本接近于0，但固定成本是需要支出的。成本会不断变化，用户数每上升一个阶段需要更多固定成本，比如：扩充服务器。从这种意义上说，虚拟服务是有限资源。
　　需求导向定价法根据用户愿意支付的价格来定价，用户的心理价值是愿意支付的价格，产品价格不高于预期就会有购买动机，这种思路适用于互联网定价。产品需要做的就是找出用户的心理价值，提高感知价值。
　　竞争导向定价法以同类竞品价格为定价基本依据，常见于随行就市定价法。除此之外还有投标，拍卖定价法等，在互联网产品上更多用于营销，比如：一元拍卖网易黑猪。
　　基于用户的价格研究
　　方法上文介绍的需求导向定价法是从用户心理价值出发的思路，那么实际工作中，我们如何知道用户对产品的心理价格是多少？最高能接受多高？当前的价格和调整的价格对他有多大的吸引力？
　　这些问题都可以通过价格研究方法来解决。
　　根据测试中是否考虑竞品的价格，将价格测试方法分为两类：
　　一类最为基本，考察产品价格变化时用户的心理感受，包括GarborGranger法和价格敏感度测试（PSM）。
　　另外一类加入了竞品作为参照，更符合实际情况，包括扩展的GarborGranger法和品牌价格交替选择模型（BPTO）。联合分析法考察商品的多种因素对用户选择的影响，价格经常会作为其中一个元素，因此可以应用于价格研究。
　　价格敏感度测试
　　价格敏感度测试调查用户对产品不同价格的接受程度，确定能够接受的价格范围，找出用户意义上的“最优价格”。
　　测试过程是，向用户呈现产品，随后给出价格测试表，可以用卡片或者电子问卷形式呈现，让用户找出以下四个点：
　　Q1：从哪个价格开始觉得产品便宜；
　　Q2：从哪个价格开始觉得产品贵；
　　Q3：从哪个价格开始觉得产品太贵（以至于不会买）；
　　Q4：从哪个价格开始觉得产品太便宜（以至于不想买），其中Q3Q2Q1Q4。
　　分析方法是计算不同价格下四个价格点的累计频率，即在每个价格点下有百分之多少的人会觉得便宜，其中觉得便宜和贵的累计总和方向不同，例如：如果某个用户认为5元太贵了，那么他必定也会认为6元太贵，对于便宜则相反。
　　在坐标轴上画出四条随价格变化的积累人数百分比曲线图，以P2点表示便宜和觉得贵的曲线交点，P1表示觉得太便宜和贵的曲线的交点，P3表示觉得便宜和太贵的曲线交点。
　　一般认为P2是最优可接受价格，因为在该点上，既不觉得便宜也不觉得贵的人数最多，P1和P3所对应的价格范围是可接受的范围。
　　在价格敏感度测试中有以下注意点，在其他价格测试中也是通用的。
　　用户样本的选择，根据测试目的，选择一定数量的普通样本、特殊样本或混合样本。例如：新产品测试可选择潜在用户或总体市场的代表性样本，产品线延伸的测试可选择原有用户，若目的是吸引竞品，则应包含竞品用户的样本。
　　测试材料：越接近实际产品越好，如果是实物最好选择实物，其次是视频、照片、概念描述等。如果是非实物，可让用户试用；如果涉及到多种产品，呈现方式应相同。
　　价格范围：价格间距通常是当前价格的35，选取612个点，上下限范围最好不要太大，可通过预测试来确定范围。
　　GaborGranger法
　　GarborGranger法用于研究产品价格变化时，用户购买意愿的变化，又称价格断裂点模型，可用于找出销售额最大的价格点。
　　测试流程如下，首先向用户呈现产品，随后将准备好的一系列价格水平由低到高依次向用户呈现，可以以卡片或电子问卷形式，询问用户在每个价格点的购买意向。
　　如果这种产品的售价是，您的购买兴趣是？
　　一定会购买
　　可能会购买
　　说不好会不会购买
　　可能不会购买
　　一定不会购买
　　GarborGranger法的第一种作用是找到最大收益点对应的价格水平，统计每个价格水平的肯定或可能购买人数百分比，在较高价格下回答肯定或可能购买的用户，在更低的价格水平也会回答肯定或可能购买，计算虚拟收益价格肯定或可能购买的百分比。产品定低价时购买人数最多，但收益并不是最高的。
　　绘制可能或肯定会购买的人数占比随价格变化的曲线，根据这条曲线可以了解两种信息：
　　一类是用户需求信息，当价格处于最低点时，对应的值是最大潜在需求，一般在价格最低点，表示的是即使价格到最低，总有一部分人不会购买。
　　与此相反的是核心忠诚用户的比例，即使价格再高，还会有一小部分刚需用户愿意购买，曲线的起伏程度反映需求弹性的大小。
　　另一方面，曲线还可以反映细分市场信息，例如：下图中的黄色需求曲线，与蓝色曲线不同，可能存在两个市场，在较低的价格范围内，随着价格上涨，需求上升，在某个点达到顶峰，在另一个价格更高的范围内，消费者对价格不太敏感，此处可能存在更高价的细分市场。
　　扩展的GaborGranger法
　　现实中用户有多种选择，价格敏感度测试和GarborGranger法都没有考虑竞品价格的影响。有人将GarborGranger法进行扩展，以研究价格对品牌和竞争品牌的影响。
　　扩展的GarborGranger法有两种模式：
　　第一种模式较为简单，加入竞品但竞品的价格不变化，即在GarborGranger法中，向用户呈现价格时，不仅呈现待测产品的价格，还会告诉用户一系列竞品的价格是多少，作为一种对照，竞品价格不会变化，用户也不能选择竞品，分析方式与GarborGranger法类似，可以了解当产品价格变化时，用户流向了哪些竞品。
　　另一种模式是竞品价格也会产生变化，用户也可以选择购买哪一个品牌，但实施起来会比较复杂，例如：有6个品牌，每个品牌有6种价格水平，如果要让用户在所有可能的价格情况下进行选择，那么一共要选6646656次，这是不现实的。研究此类问题时，可以使用接下来要介绍的品牌价格交替选择模型。
　　品牌价格交替选择模型（BPTO）
　　该方法可用于测试竞品和待测产品价格变化时，对用户选择的影响，不仅是价格研究，同样是衡量品牌的相对价值。该方法有专用软件，也可使用准备好的卡片，或自行编写软件实现。
　　测试需要准备所有品牌的所有价格水平，价格水平可根据该品牌实际情况确定。
　　出示一组标价的，互为竞品的产品，从最低价格开始询问选择，之后升高用户选中品牌的价格水平，其余品牌的价格维持不变，继续选择。
　　结束的条件有两个：
　　一是某品牌产品最高价格已被选中，剔除该品牌，重复直至有产品被选中最高价格，保证用户做出了偏好选择；
　　二是用户已选择20次，保证能够从每个用户收集到一定量的数据。
　　用下面这个案例来说明（案例和数据为虚构，与真实情况无联系），在这个虚拟的共享单车价格研究中，选取了5个共享单车品牌，ofo、mobike、hellobike、xiaoming、qibei，假设所有品牌的价格起点为0。5元小时，价格水平之间的间距均为0。5元，最高价为5元小时。
　　向用户提问：假设你现在想借一辆共享单车，不考虑押金问题，这些是现有品牌和每小时的骑行价格，你会选择哪个？
　　当用户选择某个品牌，比如：ofo，则提高ofo的价格到下一价格水平1。0元，其他品牌价格不变，继续下一轮选择。如果某个单车品牌的价格到了最高5元且被用户选中，则去掉该品牌只显示剩余4个品牌，持续选择到选择20次为止。
　　下方的gif图用于展示一次选择过程，如果选择了20次还没有品牌被选中最高价格，则继续选择直到条件满足。
　　BPTO对用户样本量需求较大，根据品牌数量变化，一般样本量在200以上效果较好。
　　可以从以下几个角度进行分析，例如：品牌选择，初始条件下，用户第一选择的比例反映对品牌的喜爱程度，品牌忠诚度还会反映在价格上，其他品牌在1元的水平，用户愿意为某品牌出价1。5元，其中的价差就是品牌溢价。同理还可以按照待测试品牌的当前价格计算市场份额，或按照不同性别年龄对用户分类，列出不同类型用户的品牌偏好。
　　另一个分析方法是绘制需求曲线，绘制出待测试品牌价格变化，其他品牌价格不变时，用户选择的变化。假设这样一个场景，例如：网易也要进入共享单车市场了，随着网易单车的价格变化，用户会选择哪些品牌？
　　BPTO法的缺点可能在于对价格过于强调，用户做选择不仅仅考虑品牌和价格两个因素，也会包括商品的属性。这些属性对用户的选择有哪些影响，就可以用到联合分析法，下次有机会我们再进行介绍。
　　上面介绍了许多价格研究方法，帮助我们了解用户的价格感知，在此之外，我们还要探究原因是什么？用户为什么认为这样的价格是高的，或者是低的？以及我们如何改变他的想法，让他觉得这样的价格是值得的？
　　相信这些问题的答案是更有实际价值的。
　　参考文献：
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