定价策略和价格研究方法

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。

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。

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

 

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Garbor Granger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Garbor Granger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:①Q1:从哪个价格开始觉得产品便宜②Q2:从哪个价格开始觉得产品贵③Q3:从哪个价格开始觉得产品太贵(以至于不会买)④Q4:从哪个价格开始觉得产品太便宜(以至于不想买),其中Q3>Q2>Q1>Q4。

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3%~5%,选取6~12个点,上下限范围最好不要太大,可通过预测试来确定范围。

Gabor Granger法

Garbor Granger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

Garbor Granger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Gabor Granger法

现实中用户有多种选择,价格敏感度测试和Garbor Granger法都没有考虑竞品价格的影响。有人将Garbor Granger法进行扩展,以研究价格对品牌和竞争品牌的影响。

扩展的Garbor Granger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Garbor Granger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Garbor Granger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6^6=46656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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3.利·考德威尔. 价格游戏. 浙江大学出版社, 2013 .
4.张修志, & 黄立平. (2007). 基于消费者偏好的信息产品定价策略分析. 商业研究, (5), 174-175.

作者介绍

汪梅子,产品发展部,目前对接网易智能硬件的用户研究工作。喜欢有趣的、自己不知道的事情,在用户研究的路上继续成长着。

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