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“大數據殺熟”未必都錯,且看背后的定價思維

來源:中國數據分析行業網 | 時間:2018-04-25 | 作者:數據委

在開始閱讀文章前,我們先做一道多選題:以下定價現象,你認為哪些屬于“殺熟”?在網絡平臺預訂酒店,給老用戶的價格比新用戶的貴。商戶專挑會員定向漲價。找熟人買東西比找生人買貴一些。相同的路線,打車軟件在蘋果、安卓手機上顯示的網約車價格有明顯差異。

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線上訂餐比堂食貴。

網絡訂票,持續關注就漲價,幾天不理后卻發現價格下調。

在本月復旦大學MBA項目的一次公開課上,復旦大學管理學院產業經濟學系駱品亮教授與聽眾探討了“大數據殺熟背后的定價思維”。這一話題表面上看是營銷問題,深度分析后你會發現,它實際上屬于產業經濟學的話題。從“大數據殺熟”引出“價格歧視策略”并總結出了“對策與啟示”,一起來看管院教授對這一熱門話題的思考與解讀——

01、大數據殺熟

通過網絡平臺預訂酒店,老用戶的價格比新用戶的貴,因為用戶的身份特征與行為模式被平臺了解,被商戶掌控,平臺和商戶就利用所掌握的重要信息進行“傾斜性”定價,這就體現了“殺熟”。

而不同手機用戶在打車價格上的差異,也被很多媒體列為殺熟,這是值得商榷的。我認為這雖然也勉強算是一種“差別化定價”,但它并不是根據用戶的“生”與“熟”來區別定價,而是根據用戶歸屬于不同的支付平臺來收取不同的價格——如果更深入一點,也許不同支付平臺因結算費不同還可能涉及成本差異問題,因而是否屬于嚴格意義上的差別化定價還有待采用價格-成本比率測試。

上面提到的6個例子中,我覺得前面3個是殺熟,后面3個是其他形式的差別化定價,并不是根據“生”與“熟”來差別化定價。一言以蔽之,“差別化定價”是一個更寬泛的概念,殺熟只是差別化定價的一種形式。

我認為,大數據殺熟可以分三個層面:

第一,同一平臺上的新老用戶不同價格,這是低級別的殺熟。

第二,同一平臺的不同老用戶的價格也不同,平臺及其商戶利用大數據識別老用戶的特征與行為模式,做到“因人而異”的差別化定價,這是有一定技術含量的、中級別的殺熟,目前的大數據殺熟更多地體現在這一層面上。

第三,平臺及其商戶利用大數據分析不同老用戶的需求,為其提供個性化的產品或服務,做到“一人一價”。這是高級別的殺熟,是真正意義上的大數據殺熟,可惜目前能做到這點的商戶純屬鳳毛麟角。

那么,為什么是“宰熟”而不是“殺生”?

首先,熟客往往“自以為是”,覺得跟商家熟就會得到更好的服務和更優惠的價格,孰料熟客往往要為“自以為是”付出代價;

其次,熟客的行為軌跡相對固化,比較厭煩“貨比三家”,所以他要為“慣性”或“粘性”支付更高的價格;

最后,熟客往往具有較高的轉移成本,因此他要為“鎖定效應”買單。總而言之,相對于生客,熟客對價格沒有那么敏感,也就是價格彈性比較低。所以,宰熟本質上是一種價格歧視策略。

聽上去“殺熟”似乎有點不地道,甚至還有點乘人之危或趁火打劫,難怪許多互聯網企業都極力否認有過“殺熟”行為。那么,殺熟到底是不是一種不光彩、不道德的事情?

當下有幾種主流觀點,一種觀點認為,大數據殺熟涉嫌價格欺詐。另一種觀點認為,大數據殺熟違背反壟斷法——同樣的商品和服務,對不同對象收取不同價格,這種價格歧視是反壟斷法所禁止的。

但是,關于價格歧視是否應該被界定為非法的,學術界是有爭議的——價格歧視對福利的影響實際上取決于“效率”與“公平”的取舍,不能簡單地以“公平”來否定“效率”從而認定價格歧視的非法性。所以,還有第三種觀點認為,殺熟未必是壞事——由于殺熟,商戶以較低的價格為“生人”提供產品或服務,增進了社會福利。

我的看法是,判斷殺熟是否非法關鍵是看商家在“殺熟”的時候,是不是利用了信息不對稱——故意隱藏了價格信息,讓熟客在信息嚴重缺失的條件下做出“自以為是”的決策。

如果熟客在不知情的狀態下被宰了,商家就有違反相關法規之嫌,至少從道義上講是應該被譴責的;但是,如果商家在信息透明的情況下,還能利用熟客的“不愿意改變”來“殺熟”,這就是高明的定價策略。比如,商家告訴消費者可以到網上下載優惠券,但是有一些人因為嫌麻煩還是不愿意用。實際上,優惠券是甄別價格敏感型消費者的一種有效手段,在線下超市已被廣為應用——用不用優惠券的決定因素是時間的機會成本(收集、整理、攜帶優惠券比較繁瑣),背后實際上就是消費者的價格敏感性。

02、價格歧視策略

為什么要“殺熟”,也就是為什么要設定不同的價格?

傳統的單一定價模式,要么是“高價低量”要么是“低價高量”。例如,一款商品,定高價90元,可以賣掉1個,定低價30元則可以賣掉3個,現在如果只能二選一,就會陷入困境:定高價的話只服務一個用戶,沒有做到普遍服務,潛在需求被擠出了市場;而定低價雖然滿足了有效需求,但它給愿意支付90元的高價值客戶留下太多的“消費者剩余”——這些剩余就是企業放棄的利潤。

但是,如果能用差異化定價,形成高價和低價的雙價格體系,那么,高估價和低估價的兩類消費者的需求都得到滿足,而廠商也能獲得更多的利潤,這就形成了價格歧視的基本思想。

這里的關鍵是,差別化定價的時候,商家怎么實現以90元賣1個商品、以30元賣另外2個商品?答案是要把市場進行分割——設置一定的門檻將市場進行分割,而分割出來的兩個市場或多個市場之間不能串貨,不能存在灰色交易。現實中這種分割市場的常用手段有:按產品分割(包裝、型號、版本等),按渠道分割(線上與線下、直銷與代理等),按照用戶的特征(職業、收入、年齡、屬地、用途等)。

概括地說,價格歧視的策略為:

按照某一個變量對市場進行分割。

不同細分市場的價格彈性不同。

不同市場之間不存在灰色交易。

廠商以幾乎相同的邊際成本為不同市場提供近似相同的產品或服務。

廠商根據不同用戶的不同價格敏感性做不同的價格,對相對缺乏價格彈性的市場制訂相對高的價格。

這里解釋一下“價格彈性”,它是經濟學中的基本概念。如果我們只考慮需求與價格之間的關系,我們就需要將影響需求的其他因素控制住,讓價格變動一個百分點,看需求量反方向變動多少個百分點,這兩個百分點之比率就是需求關于價格的彈性。當彈性缺乏的時候,定價就可以高一點。例如,前面提到的“熟人”因為價格彈性相對缺乏,就可以定高價。

那么,是什么使得價格的彈性更缺乏?一般地,彈性缺乏的商品包括:很難找到替代品的商品、購買支出占消費者總支出的比重小的商品、低頻消費的商品、容易形成粘性或容易形成依賴性的商品。

03、對策與啟示

對策方面,首先,對消費者來說,如何避免被“殺熟”:

盡量把自己偽裝成非熟客。

貨比三家,防止被商戶隱藏信息。

切勿輕易被商戶鎖定、被套牢。

其次,對企業來說,應遵守定價底線,保證用戶的知情權,不進行價格欺詐,不落井下石,不乘人之危。這是企業應有的社會責任。最后,對政府來說,主要是促進平臺競爭,讓平臺之間相互制約,創新平臺監管模式。

“大數據殺熟”未必都錯,什么才是正確的“殺熟”姿勢?
大數據“殺熟”給我們的兩個啟示:

大數據的運用規則。Facebook數據泄露事件再次敲響了用戶隱私信息安全的警鐘。在推進數據共享的同時,如何保證用戶數據的安全性?我贊同周鴻祎屢次強調的用戶隱私信息保護“三原則”。

大數據在定價中的運用策略。應該根據大數據進行用戶分析,給用戶精準畫像,提供與用戶需求相匹配的產品和服務,并進行個性化定價。我再次強調一下,如果僅僅利用大數據做“殺熟”,是相對低級的。

最后,對今日分享的主要觀點總結如下:

大數據殺熟不應局限于“優生宰熟”,更在于利用大數據分析顧客的偏好與行為軌跡,對顧客實施差異化定價。

高明的殺熟策略不應利用信息不透明進行隱蔽性價格歧視,而應利用大數據對用戶進行精準畫像,進而匹配用戶需求,以此進行個性化定價,走出零和博弈的困局,做到雙贏。

殺熟本質上是效率與公平的平衡,相關部門在引入平臺競爭來約束平臺及其商家定價的同時,需要重新設計平臺定價的監管模式;而消費者可以通過改變消費慣性,避免鎖定效應等策略來規避被低級殺熟。

來源:中國大數據

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