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动态定价的一些事情

添加时间:2024-01-27

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定价从来都是重要商业决策,随商业数字化程度提升,定价灵活性有了很大发展。对商家来说,动态定价可以增加销售的机会,对消费者来说,动态定价也可以更好满足消费者需求。

动态定价在一般固定价格模式上,对于时间、地域、人群、产品模式上,应用更加细致的策略,以实现最大化收益,同时不降低消费体验。动态定价的核心逻辑还是基于供需关系的调整策略,在成本相对稳定的前提下,动态定价可以有效的平衡需求量与收益。 定价过程依赖数据和算法,以及营销策略的综合实现。

一般来说,价格和需求会成为反比关系,商品在不同价格点会直接影响需求,商家可以通过这个多点价格曲线优化整体销售额和利润。

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另外,当库存一定的情况下,需求和价格是比较容易进行博弈的,大家对这种情况的动态价格也比较容易被接受,例如酒店,机票,实时出行服务等。定价的灵活度有的时候可能牺牲短期收益,而助攻其它的一些指标。例如,比较流行的限量商品的秒杀,包括拼团都可以帮助用户的拉新等。

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一般来说,价格和需求之间有些博弈关系,一个企业采用比较灵活的动态价格,可以增加竞争力,提升用户体验。

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1. 动态定价的场景

(1) 机票价格

机票动态定价起源于1980年的美国航空公司。机票会依据座位类型,出发点和目的地的需求情况、竞争对手的上座率和价格、转机优惠、出发时间的属性等,进行灵活定价。另外,营销策略上要需要考虑建立一套价格体系,培养消费者的习惯,包括一定程度的稳定性,其中包括一些固定价格,确保一些基本账户,确保一些优先账户。

(2)酒店价格

酒店的价格也类似机票价格,这种价格的变化也来自于某个定价系统,这个定价系统会参考各种数据输入。例如,对于酒店,周末,活动日, 纪念日对于需求都是影响很大的。

(3)参考竞争对手

很多标准产品的电商定价都是参考竞争对手定价。举例来说,2011年,有人发现亚马逊有一本教科书,定价贵得惊人,一家书店报价为$1,730,045.91,另外一家书店报价为$2,198,177.95。原来,这两家电商网站相互依赖对方价格提高价格而自动实现的定价。

(4)动态推荐商品打包价格

亚马逊根据个人的浏览记录,推荐一些相关数据,并且将相关书籍继续打包优惠的模式,这种模式体现了个体的定价模式,以弹性的定价模式最大化营收。

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(5) Uber/滴滴出行服务的定价

出行的需求和供给往往不够平衡,大家对出行服务的急迫性,不尽相同。灵活的定价可以提升溢价空间,满足刚性需求。有些情况下,过分的溢价可能会导致舆论的谴责,特别是涉及到一些公共安全的突发事件时。

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(6) 活动促销

无论是双十一和黑色星期五,或是各个平台的秒杀,限购价,朋友推荐价格等,这些价格的定义都有不少是通过算法和数据挖掘定义出来的。

(7) 空闲库存的充分利用

一趟航班的座位数、一个酒店的房间数、一个球场或剧院的座位数都是固定的,一旦飞机起飞、比赛开始、演出拉开帷幕,时间过去了却还有空座或空房,那么这部分收入也就永远失去了,因此他们要尽可能快地售清库存,并尽可能多地从需求中获取利润。

并非适合所有场景

并非所有商品和场景都适合动态定价,频繁变动的价格会消弱一部分客户的消费体验,对于某些类商品,例如顶级奢侈品,这种体验伤害可能造成不可逆的负面影响。因此,动态定价需要充分考虑消费者长期的体验。

2. 动态定价的核心问题

(1) 需求预测

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需求预测是一个经典的问题,过去使用调研问卷,市场调研,统计分析等方法进行,最近很多年,机器学习的一些方法也积极利用上了。

有些需求可以其它信息推测出来,例如酒店,可以通过航空上座率信息,会议等信息预估,也包括已有的预定信息,如入住天数,入住房型,预定提前天数,预测取消率,预测延误等。天气变化却引起暴雨,短期拉动打车的需求;流感不定期的发作,拉动相关药品销量。

需求预测的经典方法可以使用时间序列模型,其中ARIMA可以比较好支持序列中隐含随时间变化的非平稳特征,另外BP神经网络也经常用到。以下是一些常用方法的列表。

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(2)消费者购买倾向预测

消费者需要细分为不同类型,他们购买行为有不同风格,价格敏感,喜欢组合福利性,购买商品的时间等,收入水平,性别,职业等。这个可以从潜在消费者人群中,找到潜力客户,以及匹配的商品。

这个问题本质上也是一个搜索推荐问题,搜索是输入一个"Query“,返回10个网站链接。消费者倾向预测,即输入一个人的"" ,返回他最感兴趣的Top商品和服务。

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(3)度量方法

没有度量,没有改进。最重要的是如何度量一个算法的好坏,不同场景和不同时期也会使用不同的优化目标,例如总收入,总利润,成交单数,客户满意度等。动态定价不太容易做AB测试,因为商品价格需要全部公示,无法执行简单无差异的实验分流。

市场份额:通过动态定价是否增长了市场份额

需求满足率:通过动态定价是否影响需求满足率在合理区间

销售收入,交易量和毛利:常用的度量指标,常常影响动态定价的范围

新客户数量和质量:通过动态定价进行拉新活动

3. 动态定价系统的设计

动态定价系统主要由三个部分组成:需求预测,收益模型,定价服务系统。

需求预测是对未来需求的整体预测,也包括细分维度的预测,有时候模型对于细分维度的预测往往不够精准,需要用整体数据或更加长期的数据进行补充。收益模型考虑更多的是运营收益和成本的考虑,价格稳定性对客户体验是至关重要的,收益模型需要在一个价格区间进行调整和实验。定价系统用于处理真正线上的价格请求,它将模型的能力进行服务化,对接生产系统。

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动态定价分析

动态定价一旦实施起来,会产生大量的交易数据,这些数据都是来定价和营销策略的重要基础数据。每次双十一后,都是各个商家复盘的机会。这些数据可以帮助理解

a)消费者对于价格的敏感程度

b) 消费者人群的细分,消费者的行为标签

c) 价格在竞争过程中的策略的优略势

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(以上为一个引用动态价格分析的例子)

小结

动态定价会在更多的领域广泛发展,之前的很多决策来自运营数据的人工分析,未来的定价会更加复杂,数据和技术推动的智能会赋予定价更多的灵活性,辅助定价决策,帮助持续提升经营的竞争力!

作者介绍:

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欧阳辰,深演智能|品友,CTO,《Druid实时大数据分析》书作者,《构建高质量的软件》译者,超过17年的互联网老兵。曾任小米商业产品部 研发总监,实现从0到1的广告和大数据平台建设;曾任微软研发经理,负责微软移动 Ads广告平台,参与Bing搜索引擎的核心模块研发。曾任中国第一批研发员工,从事 10g的研发工作。有空也会在个人微信公众号“互联居”中,分享一些互联网技术心得,订阅“互联居”公众号,与作者直接交流。

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