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          東莞窗簾培訓100% Pure 是一家提供純天然化妝品公司,與其他同行業的競爭對手一樣,困擾于如何提高總收益,他們的 CEO Ric 最終向大數據尋求幫助,為他們提供分析服務的是一家名為 Freshplum 的數據分析公司,該公司基于數據和算法為用戶提供消費者個性化購物體驗分析。

      100% Pure 公司與 Freshplum 公司合作的案例

      對于商家來講,提高營收的常用手段是促銷折扣,短時間內可以獲得一定的成效,但同樣也有負作用,降價或者折扣損害了品牌形象,而習慣了促銷折扣的用戶可能會等待下一次的優惠,更重要的是,促銷折扣并不總是能獲得營收的提升。

      1. 對于缺乏需求價格彈性(需求量的變動百分比小于價格變動的百分比)的產品,折扣反而會降低銷售營收。

      2. 對每一單交易都進行無差別的促銷折扣,使得原本可以在更高價格成交的交易不再存在,造成該部分營收的損失。

      Freshplum 通過在 100% Pure 網購頁面植入分析腳本,獲得訪問該網站的潛在消費者的行為特點,發現訪問者可以細分為兩類,一類是瀏覽網頁之后直接購買,另一類是購買意愿不高,但在有促銷折扣時愿意下單購買。后面這一類別的訪問者表現對較高的價格敏感度,因而也是優化100%Pure 公司銷售營收的關鍵點。于是,100% Pure 和 Freshplum 采取措施,只針對后一類訪問者發布促銷折扣的優惠,由于前一類訪問者沒有參與促銷折扣,其成交價格維持在原來相對較高的位置。經過這樣的調整,銷售營收提升了13.5%,同時維護了用戶對品牌的感知。

      在互聯網的消費時代,商家可以比以往任何時候更方便地研究消費者行為,通過基于大數據的模型分析更細化地區分消費者,從而形成針對不同消費者群體的細分銷售方案,實現銷售總營收的提升。以上的案例展現了大數據在對產品定價策略方面提供的幫助,更確切地說,是對產品的差異化定價的協助。

      差異化定價,在經濟學領域的專業說法是價格歧視,即 price dicrimination,

      Price discrimination is a microeconomic pricing strategy where identical or largely similar goods or services are transacted at different prices by the same provider in different markets.

      嚴格意義上講,價格歧視是商家對消費者提供無差別的物品或服務,但是對不同的消費者收取不一樣的價格,從而實現銷售總收益的最大化。在商業應用的定價策略中,更常見的是,商家提供略有差別的物品或服務,而向不同的消費者收不一樣的價格,比如 iPhone 6s 的 16G 和 64G 版本。

      容易引起誤解的是,價格歧視可能被理解為不公平的甚至是違法的(因為“歧視”二字容易使人聯想到種族歧視、性別歧視等),事實并非如此,價格歧視有助于社會整體福利的最大化,消費者由于偏好、經濟地位等各方面的原因,對單一產品的支付意愿(支持意愿是指消費者對產品愿意支付的最高價格)并不完全一致,采用價格歧視的銷售方案,在經濟上是有效的。正如經濟學基本原理所指出的,某種東西的成本是為了得到它所放棄的東西,當消費者由于價格歧視而享受到低價的同時,也意味著付出為了得到優惠的時間成本,以及失去對產品的完全選擇權的成本。

      價格歧視并不罕見,其更基本的原理在于追求消費者剩余(消費者為了得到產品愿意支付的最高價格與實際支付價格之差)的最小化,航空公司為頭等艙和經濟艙提供的差異定價和服務就是明顯的例子,為什么在大數據時代又引起人們的關注呢?這是由于在互聯網的消費者時代,商家利用基于大數據的模型分析,可以更加完美地執行這種定價策略。

      價格歧視通常有三種級別:

      一級價格歧視:也稱完美價格歧視,是商家對每一消費者的收取價格剛好都處于該消費者的支付意愿,得到消費者剩余的最小化,商家獲得最大化的利潤。

      二級價格歧視:基于消費者對產品的購買數量的價格歧視,比如常見的第二杯半價。

      三級價格歧視:針對不同消費者群體的價格歧視,比如學生票半價、餐廳的兒童免費、軍人家屬優惠等等,常見的優惠券派發也屬于這一類,這類價格歧視與一級價格歧視的區別在于,這時商家并不能完全明確地把握消費者群體,因而派發的優惠券也沒有非常明確的受眾,相當于把對消費者的群體區分完全交由消費者自身來完成。

      顯然,隨著互聯網及相關技術的迅猛發展,一級價格歧視正在慢慢變得更加可能被實現。消費者的產品偏好 、在互聯網上對產品的瀏覽軌跡、對產品的購買歷史等信息能夠更加確切地被收集整理,通過基于大數據的模型分析,更為精確地區分消費者的經濟地位、支付意愿等特征,使得商家能夠為特定消費者推送特定的產品信息和定價。比如大型零售商對消費者提供的忠誠計劃(loyalty program),記錄消費者的詳細交易記錄,向消費者提供特定優惠的同時,也能夠精準地提供產品推銷。

      2014年,Brandeis 大學經濟研究院的 Benjamin Shiller 對 Netflix 公司的用戶數據研究得出結論,如果 Netflix 單純通過傳統的方式(用戶的年齡、種族、收入、居住區域等信息)區分用戶群體,實行差異化定價,則利潤可提升 0.8%,而如果通過大數據分析,結合用戶的網頁瀏覽、購買歷史等信息區分用戶群體,則利潤可提升 12.2%,雖然 Netflix 并沒有采取這樣的定價策略,但大數據的應用已經顯示出不可小覷的商業價值。

      Benjamin Shiller 的研究報告

      那么,從另一個角度,互聯網時代的消費者如果享受價格歧視帶來的好處呢?答案依然來自互聯網,消費者可以利用強大的搜索引擎(如 Google 等)找出最優的價格,或者更方便,通過瀏覽比價網站(如 Travelocity 等)得到最優的價格。來自美國 Excutive Office of the President 的一份報告顯示,在每年圣誕節期間,通過全球性網站 Google 搜索 “Best Price” 的周頻率次數達到最高,表現出明顯的時間窗口,這也許表明,人們在空閑的時間更愿意享受價格歧視帶來的優惠。

      美國 Excutive Office of the President 的報告

      信息來源;東莞窗簾培訓  信息來源;www.bidtamer.com

      當價格歧視遇上大數據,你怎么看?



      作者:WillsonFunk
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      來源:簡書
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