陆拾玖- 如何通过数据影响决策(四) - 商品价格
概述
商品的价格对于消费者
来说,是一个极其清晰却又极其模糊的东西。
清晰的原因是,一碗兰州拉面卖5块钱你知道他是便宜,一支雪糕卖50块钱你会认为他贵。
模糊的原因是,iPhone 卖 5k 是跳楼价,而小米卖 5k 是旗舰价,但其实他们配置可能一摸一样。
品牌商家
对商品的定价考虑因素有很多,如品牌形象、目标群体、质量、盈利等
那么站在销售渠道
上(如电商、实体店、微商等),对定价的考量,当然就是 赚钱
。
此次我们以 销售渠道
的角度,来看价格的分析。
一、影响销量因素
销售渠道
的目的有且只有一个,赚最多的钱 (就是销售额)。
而影响销售额除了价格之外,还有 品牌价值、经济环境、渠道广度
等。
但在一个相对 较短 的时间(如 1、2年 内):
- 品牌价值 变动不会太大( iPhone 可能影响力不如10年前大,但不会比2年前差多远)
- 经济环境 不会是 剧变 的,如果是剧变的(如 2008年经济危机),则不是数据分析层面能协助决策
- 渠道广度 就不需要考虑价格因素,纯纯的考研市场部门做得好不好而已
销售额就是 销量 * 单个价格
。正常商品来说,价格价格越低,销售越高(奢侈品除外)。
经过较多 实际数据 对比,短期内
单个商品的销量仅与他的价格 相关
。
综上所述,就是如何衡量一个最优的 价格
,致使销售额最大化。
二、价格的构成
针对价格的构成,我们基于顾客可以操控与无法操控,分成以下几部分:
-
促销部分
这部分顾客无法控制,仅为商家操控,且基本上大部分顾客均能享受 -
平台积分、优惠券部分
这部分为顾客自己控制在购物时是否使用,平台发放有限的销售
(往往需要顾客有所付出,如历史消费、购买会员、签到抢券) -
顾客实际支付
这部分为顾客实际支付的金额 -
顾客应付
这部分为顾客随时、随心购物应该需要付出的价格
在进行数据分析时,面对的是大部分的顾客(而不是小部分忠诚顾客)
所以商品价格应以 顾客应付
作为价格标杆进行分析
三、价格的变化引起销量变化
进行 价格
与 销量
的分析时,我们需要聚合到某个期间内(每小时、每天),在期间内的销量
以及平均价格
。
进而得到一个对应关系散点图。
对大量历史的数据形成散点图进行观察,我们发现有两种产品
-
平稳增长
对于这种很明显价格与销量是线性关系的,用初中数学就可以算出最优解
这种商品基本是并不出名
、销售渠道少
、新上市
的商品
因为顾客其实不太确定这个商品到底值多少钱
只会参考功能、品牌接近的其他商品约莫估计他值多少钱 -
拐点提升
可以很明显看出来这里在单价30左右,出现一个很明显的拐点
这个商品的“认知价值”
就是 30块钱
大部分商品都是存在一个“认知价值”
四、认知价值的价值
为什么大部分商品都是存在 “认知价值”
呢?
我们来做一个思维实验:
现在你创建了一家公司,发明了一个有人工智能的操作系统,并且通过一个 专属手机 就能完成几乎所有 工作、生活 所必须的东西
那么这个 手机 定价多少合适呢?
如果你把这个问题问身边10个人,我坚信你会得到10个不同的答案,但如果问题转化为:
iPhone 出了一台 新手机 ,搭载了人工智能的操作系统,能完成几乎所有 工作、生活 所必须的东西
那么这个 新手机 定价多少合适呢?
如果把这个问题问身边的10个人,我坚信你会得到一个差不多的答案
而这个答案,恰好就是 iPhone 的 “认知价值”
了解这个词之后,他是怎么产生的呢?
简单来说,就是 最大曝光价格
再简单点来说,就是在不同平台搜索同一商品,这个商品最多出现的价格
反观价格曲线
我们能把他们分为前中后
三段,但对于计算出来的 销售额
(即 销量 ? 单价),只在刚好在 “认知价值”
时最高。
为什么低于 “认知价值”
时,销售额
反而会下降呢?
主要因为一件商品低于 “认知价值”
时,拼的就不是顾客是否认为这件商品值得,而拼的是当前渠道的广度。
就算价格更低,单个顾客即使买的更多,也会有上限
(因为商品会过期)
所以进入渠道的顾客数
,就是销量的上限
五、为什么要对价格分桶
我还有很多话想说,但我再不回家我老婆就发烂渣了,所以我得回家了
再见
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