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                                “大数据杀熟”未必都错,且看背后的定价思维

                                来源:中国数据分析行业网 | 时间:2018-04-25 | 作者:数据委

                                在开始阅读文章前,我们先做一道多选题:以下定价现象,你认为哪些属于“杀熟”?在网络平台预订酒店,给老用户的价格比新用户的贵。商户专挑会员定向涨价。找熟人买东西比找生人买贵一些。相同的路线,打车软件在苹果、安卓手机上显示的网约车价格有明显差异。

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                                线上订餐比堂食贵。

                                网络订票,?#20013;?#20851;注就涨价,几天不理后却发现价格下调。

                                在本月复旦大学MBA项目的一次公开课上,复旦大学管理学院产业经济学系骆品亮教授与听众?#25945;?#20102;“大数据杀熟背后的定价思维”。这一话题表面上看是营销问题,深度分析后你会发现,它实际上属于产业经济学的话题。?#21360;?#22823;数据杀熟”引出“价格歧视策略”并总结出了“?#22278;?#19982;启示?#20445;?#19968;起来看管院教授对这一热门话题的思考与解读——

                                01、大数据杀熟

                                通过网络平台预订酒店,老用户的价格比新用户的贵,因为用户的身份特征与行为模式被平台了解,被商户掌控,平台和商户就利用所掌握的重要信息进行“倾斜性”定价,这就体现了“杀熟”。

                                而不同手机用户在打车价格上的差异,也被很多?#25945;?#21015;为杀熟,这是值得商榷的。我认为这虽然也勉?#20811;閌且?#31181;?#23433;?#21035;化定价?#20445;?#20294;它并不是根据用户的“生”与“熟”来区别定价,而是根据用户归属于不同的支付平台?#35789;?#21462;不同的价格——如果更深入一点,也许不同支付平台因结算费不同还可能涉及?#26432;?#24046;异问题,因而是否属于严格意义上的差别化定价还有待采用价格-?#26432;?#27604;?#20160;?#35797;。

                                上面提到的6个例子中,我觉得前面3个是杀熟,后面3个是其他形式的差别化定价,并不是根据“生”与“熟”来差别化定价。一言以蔽之,?#23433;?#21035;化定价”?#19988;?#20010;更宽泛的概念,杀熟只是差别化定价的一?#20013;?#24335;。

                                我认为,大数据杀熟可以分三个层面:

                                第一,同一平台上的新老用户不同价格,这是?#22270;?#21035;的杀熟。

                                第二,同一平台的不同老用户的价格也不同,平台及其商户利用大数据识别老用户的特征与行为模式,做到“因人而异”的差别化定价,这是有一定技术含量的、中级别的杀熟,目前的大数据杀熟更多地体现在这一层面上。

                                第三,平台及其商户利用大数据分析不同老用户的需求,为其提供个性化的产品或服务,做到“一人一价”。这是高级别的杀熟,是真正意义上的大数据杀熟,?#19978;?#30446;前能做到这点的商户纯属凤毛麟角。

                                那么,为什?#35789;恰?#23472;熟”而不是“杀生”?

                                首先,熟客往往“自以为是?#20445;?#35273;得跟商家熟就会得到更好的服务和更优惠的价格,孰料熟客往往要为“自以为是?#22791;?#20986;代价;

                                其次,熟客的行为轨迹相对固化,比较厌?#22330;?#36135;比三家?#20445;?#25152;以他要为“惯性?#34987;頡?#31896;性”支付更高的价格;

                                最后,熟客往往具有?#32454;?#30340;转移?#26432;荊?#22240;此他要为?#20843;?#23450;效应”买单。总而言之,相对于生客,熟客对价格没有那么敏感,也就是价格弹性比?#31995;汀?#25152;以,宰熟本质上?#19988;?#31181;价格歧视策略。

                                听?#20808;ァ?#26432;熟”似乎有点不地道,甚至还有点乘人之危或?#27809;?#25171;劫,难?#20013;?#22810;互联网企业都极力否认有过“杀熟”行为。那么,杀熟到底是不?#19988;?#31181;不光彩、不道德的事情?

                                当下有几种主流观点,一种观点认为,大数据杀熟涉嫌价格欺诈。另一种观点认为,大数据杀熟违背反垄断法——同样的商品和服务,对不同对象收取不同价格,这种价格歧视是反垄断法所禁止的。

                                但是,关于价格歧视是否应该被界定为非法的,学术界是有争议的——价格歧视对福利的影响实际?#20808;?#20915;于“效率”与“公平”的取舍,不能简单地以“公平”来否定“效率”从而认定价格歧视的非法性。所以,还有第三种观点认为,杀熟未必是坏事——由于杀熟,商户以?#31995;?#30340;价格为“生人”提供产品或服务,增进了社会福利。

                                我的看法是,判断杀熟是否非法关键是看商?#20197;凇?#26432;熟”的时候,是不是利用了信息不对称——故意隐藏了价格信息,让熟客在信息?#29616;?#32570;失的条件下做出“自以为是”的决策。

                                如果熟客在不知情的状态下?#36745;?#20102;,商家就有违反相关法规之嫌,至少从道义上讲是应该被谴责的;但是,如果商?#20197;?#20449;息透明的情况下,还能利用熟客的?#23433;辉?#24847;改变”?#30784;?#26432;熟?#20445;?#36825;就是高明的定价策略。比如,商家告诉消费者可以到网上下载优惠券,但是有一些人因为?#21191;?#28902;还是不愿意用。实际上,优惠券是甄别价格敏?#34892;?#28040;费者的一种?#34892;?#25163;?#21361;?#22312;线下超市已被广为应用——用不用优惠券的决定因素是时间的机会?#26432;?收集、整理、携带优惠券比较繁琐),背后实际上就是消费者的价格敏?#34892;浴?/p>

                                02、价格歧视策略

                                为什么要“杀熟?#20445;?#20063;就是为什么要设定不同的价格?

                                传统的单一定价模式,要?#35789;恰案?#20215;低量”要?#35789;恰?#20302;价高量”。例如,一款商品,定高价90元,可以卖掉1个,定低价30元则可以卖掉3个,现在如果只能二选一,就会陷入困境:定高价的话只服务一个用户,没有做到普遍服务,潜在需求被挤出了市场;而定低价虽然满足了?#34892;?#38656;求,但它给愿意支付90元的高价值客户留下太多的“消费者剩余”——这些剩余就是企业放弃的利润。

                                但是,如果能用差异化定价,形成高价和低价的双价格体系,那么,高估价和低估价的两类消费者的需求都得到满足,而厂商也能获得更多的利润,这就形成了价格歧视的基本思想。

                                这里的关键是,差别化定价的时候,商?#20197;趺词?#29616;以90元卖1个商品、以30元卖另外2个商品?答案?#19988;?#25226;市场进行分割——设置一定的门槛将市场进行分割,而分割出来的两个市场或多个市场之间不能串货,不能存在?#30097;?#20132;易。现实中这种分割市场的常用手段有:按产品分割(包装、型号、版本等),?#36766;?#36947;分割(线上与线下、直销与代理等),按照用户的特征(职业、收入、年龄、属地、用途等)。

                                概括地说,价格歧视的策略为:

                                按照某一个变量对市场进行分割。

                                不同细分市场的价格弹性不同。

                                不同市场之间不存在?#30097;?#20132;易。

                                厂商以几乎相同的边?#39135;杀?#20026;不同市场提供近似相同的产品或服务。

                                厂商根据不同用户的不同价格敏?#34892;?#20570;不同的价格,对相对缺乏价格弹性的市场制订相对高的价格。

                                这里解释一下“价格弹性?#20445;?#23427;是经济学中的基本概念。如果我们只考虑需求与价格之间的关系,我们就需要将影响需求的其他因素控制住,让价格变动一个百分点,看需求量反方向变动多少个百分点,这两个百分点之比?#31034;?#26159;需求关于价格的弹性。当弹性缺乏的时候,定价就可以高一点。例如,前面提到的“熟人”因为价格弹性相对缺乏,就可以定高价。

                                那么,是什?#35789;?#24471;价格的弹性更缺乏?一般地,弹性缺乏的商品包括:很难?#19994;教?#20195;品的商品、购买支出占消费者总支出的比重小的商品、?#25512;?#28040;费的商品、容易形成粘性或容易形成?#35272;?#24615;的商品。

                                03、?#22278;?#19982;启示

                                ?#22278;?#26041;面,首先,对消费者来说,如何避免被“杀熟?#20445;?/p>

                                尽量把?#32422;何?#35013;成非熟客。

                                货比三家,防止被商户隐藏信息。

                                ?#24418;?#36731;易被商户锁定、被套牢。

                                其次,?#20113;?#19994;来说,应遵守定价底线,保证用户的知情权,不进行价格欺诈,不落井下石,不乘人之危。这是企业应有的社会责任。最后,对政府来说,主要是促进平台竞争,让平台之间相互制约,创新平台监管模式。

                                “大数据杀熟”未必都错,什么才是正确的“杀熟”姿势?
                                大数据“杀熟”给我们的两个启示:

                                大数据的运用规则。Facebook数据?#23396;?#20107;件再次敲响了用户隐私信息安全的警?#21360;?#22312;推进数据共享的同时,如何保证用户数据的安全性??#20197;?#21516;周鸿祎屡次强调的用户隐私信息保护“三原则”。

                                大数据在定价中的运用策略。应该根据大数据进行用户分析,给用户精准画像,提供与用户需求相匹配的产品和服务,并进行个性化定价。?#20197;?#27425;强调一下,如果仅仅利用大数据做“杀熟?#20445;?#26159;相对?#22270;?#30340;。

                                最后,对今日分享的主要观点总结如下:

                                大数据杀熟不应局限于“优生宰熟?#20445;?#26356;在于利用大数据分析顾客的偏好与行为轨迹,对顾客实施差异化定价。

                                高明的杀熟策略不应利用信息不透明进行隐蔽性价格歧视,而应利用大数据对用户进行精准画像,进而匹配用户需求,以此进行个性化定价,走出零和博弈的困局,做到双赢。

                                杀熟本质上是效率与公平的平衡,相关部门在引入平台竞争来约束平台及其商家定价的同时,需要重新设计平台定价的监管模式;而消费者可以通过改变消费惯性,避免锁定效应等策略来规避被?#22270;?#26432;熟。

                                来源:中国大数据

                                极限平特肖公式规律

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