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「大數據殺熟」未必都錯,且看背後的定價思維

今日話題:大數據殺熟

在開始閱讀文章前,我們先做一道多選題:

以下定價現象,你認為哪些屬於「殺熟」?

1、在網路平台預訂酒店,給老用戶的價格比新用戶的貴。

2、商戶專挑會員定向漲價。

3、找熟人買東西比找生人買貴一些。

4、相同的路線,打車軟體在蘋果、安卓手機上顯示的網約車價格有明顯差異。

5、線上訂餐比堂食貴。

6、網路訂票,持續關注就漲價,幾天不理後卻發現價格下調。

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「大數據殺熟背後的定價思維」。這一話題表面上看是營銷問題,深度分析後你會發現,它實際上屬於產業經濟學的話題。從「大數據殺熟」引出「價格歧視策略」並總結出了「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

通過網路平台預訂酒店,老用戶的價格比新用戶的貴,因為用戶的身份特徵與行為模式被平台了解,被商戶掌控,平台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」,但它並不是根據用戶的「生」與「熟」來區別定價,而是根據用戶歸屬於不同的支付平台來收取不同的價格——如果更深入一點,也許不同支付平台因結算費不同還可能涉及成本差異問題,因而是否屬於嚴格意義上的差別化定價還有待採用價格-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,後面3個是其他形式的差別化定價,並不是根據「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,同一平台上的新老用戶不同價格,這是低級別的殺熟。

第二,同一平台的不同老用戶的價格也不同,平台及其商戶利用大數據識別老用戶的特徵與行為模式,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,平台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。

那麼,為什麼是「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;最後,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,相對於生客,熟客對價格沒有那麼敏感,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。那麼,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,關於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於「效率」與「公平」的取捨,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——由於殺熟,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「不願意改變」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願意用。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),背後實際上就是消費者的價格敏感性。

02

價格歧視策略

為什麼要「殺熟」,也就是為什麼要設定不同的價格?

傳統的單一定價模式,要麼是「高價低量」要麼是「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,但它給願意支付90元的高價值客戶留下太多的「消費者剩餘」——這些剩餘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,那麼,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

這裡的關鍵是,差別化定價的時候,商家怎麼實現以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),按照用戶的特徵(職業、收入、年齡、屬地、用途等)。

概括地說,價格歧視的策略為:1、按照某一個變數對市場進行分割。2、不同細分市場的價格彈性不同。3、不同市場之間不存在灰色交易。4、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。5、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。

這裡解釋一下「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係,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於價格的彈性。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。

那麼,是什麼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」:1、盡量把自己偽裝成非熟客。2、貨比三家,防止被商戶隱藏信息。3、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。最後,對政府來說,主要是促進平台競爭,讓平台之間相互制約,創新平台監管模式。

大數據「殺熟」給我們的兩個啟示:

1、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?我贊同周鴻禕屢次強調的用戶隱私信息保護「三原則」。

2、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,並進行個性化定價。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。

最後,對今日分享的主要觀點總結如下:

1、大數據殺熟不應局限於「優生宰熟」,更在於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。

2、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。

3、殺熟本質上是效率與公平的平衡,相關部門在引入平台競爭來約束平台及其商家定價的同時,需要重新設計平台定價的監管模式;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。

教授簡介

駱品亮

復旦大學管理學院產業經濟學系教授、副系主任、博士生導師,研究方向:產業組織理論,平台經濟學與定價策略。


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