近期遇到很多同学询问关于模型的问题,从诸多问题中感受到似乎对于很多准备入行数据分析或者刚刚入行数据分析的小萌新们,依然很迷恋模型,很多人认为只要掌握了大量的模型,就能成为一个超级优秀的数据分析师,实则不然,只要是真正做过几个项目的数据分析师就会发现一个问题:书上讲的和实际做的有很大的区别。
我们以定价模型为例,来聊聊这个书本与现实的区别。
理论上的定价模型
产品如何定价,在经济学书上有标准的定价模型去解决这个问题。一共分为5个步骤(如图):
经过上面5步之后,对价格求一阶导数,当一阶导数等于0时,就是利润最大时的价格(如图)。
在这个定价模型下,还有衍生出来了很多别的模型,比如“价格-销量变动曲线”。在第一步时就已经假设了价格与销量成反比,所以就能做出价格与销量的变动曲线,如果曲线陡峭,就说明价格弹性大,产品并非刚需,消费者对价格会非常敏感,如果曲线平稳,则说明产品刚需,消费者对价格不敏感(如图)。
这么一通讲解下来,好像怎么定价是一件非常简答的事情,这个定价模型绝对有价值,然而,此处有转折,结果必然不是你想象的那样!
现实中的定价困境
前面举例中我们说道,该产品的需求函数是“Q=-4P",当你看到这个的时候,你有没有疑问,这个需求函数怎么确定?是不是要先标个价格,比如元,然后再以每次10元的标准慢慢降价,然后再在的基础上,以每次10元的标准提高价格,通过这样的方式测算出需求函数?
但这样的方法真的行得通吗?
答案是否定的,现实中的5大关卡,把你这个策略拿捏的死死的。
1、竞争对手的模仿速度,不允许好卖的商品慢慢测价格;
2、消费者永远会等价格最低,不会配合测试;
3、羊毛党扰乱测试环境;
4、工商监管不允许价格随便跳跃;
5、公司内部不允许价格不稳定。
更有甚者,只要有销量,什么价格与销量成反比的假设,统统不存在,饥饿营销将这个假设踩在脚底反复碾压。
为什么理论与现实有这么大差异呢?
定价模型理论与现实的差异,来源于两点:
第一,现实中可以制造非理性消费,违反经济学的基本假设,如饥饿营销,如羊毛党。
第二,现实中大部分企业只是小玩家,无法了解全部供需情况,销量为王,其他再说。
所以,想做好自己产品的定价。更重要的是结合自身企业特点和业务计划的做法,而不是死磕书本,企图找出唯一正确的答案。
顺便也提醒一下正准备进入数据分析领域的同学,不要把实验、案例当宝贝,脱敏数据下的实验,和书本上的故事一模一样,企业的真实情况要比实验数据复杂的多,不要觉得自己做了几个实验,就是一个合格的数据分析师了。
现实中的定价办法
现实中想做好定价,有更简单、靠谱做法。做好下面这四步,就能很好地确定价格范围:
第一,定营销方案
确定好产品档次、对标竞品、计划销量、营销节奏,通过档次和竞品,圈定产品价格范围,通过销量和节奏,圈定产品价格玩法。这个策略可以用一个矩阵模型来描述(如图)。
第二:定成本基线
这里的成本核定,和上述讲的是一致的,不存在理论与现实的区别,但也有一个例外,那就是互联网广告的投放成本,这个不太好把控,其他都很容易核算。
成本就是基线,知道基线就能结合营销策略初步定价,如果走的是薄利多销的路线,就可以放开打价格战,如果是走高端路线,价格就得有相应的调性。
第三,测试新品定价
测试方法很多,这里只举4个例子:
1、结合功能点,测试哪些功能点是值钱的硬属性,哪些是无感的软属性;
2、成品盲测,各个成品混成一堆,盲测价格,看产品品质是否过关;
3、带品牌测试,加入品牌因素后,测品牌+产品是否值特定价格;
4、PSM测试,在品牌、产品都定性后,做弹性测试,看价格涨跌幅度。
第四,上市后调价
上市后产品价格也是可以调整的,在首发价格上浮动是常有的事。比如,通过饥饿营销、限量版等做涨价策略;通过优惠组合、季节性活动、甚至大数据杀熟等做降价策略。总之,可以在首发价格的基础上做出很多浮动调整,弥补首发不足。
书本知识、算法模型,都是在常规情况下的底层逻辑,而当遇到了个人喜好、大众心理、社会舆论等诸多情况上,就会出现一定的偏差,就像企业的实际经营情况一定是远远复杂与实验环境一样,学会使用模型,但不能完全依赖模型。
今天的分享就到这里,你还想听老王讲数据分析的哪些信息,评论区或者私信告诉我哦!
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