psm模型在70年代被推出后就被廣泛應(yīng)用，這一模型基于受訪者反應(yīng)來進(jìn)行產(chǎn)品價(jià)格測(cè)試，在一定程度上有效地兼顧了企業(yè)與受訪者雙方。本篇文章里，作者就結(jié)合自身經(jīng)歷，利用psm模型進(jìn)行實(shí)操，闡述了產(chǎn)品價(jià)格的制定過程。感興趣的話就繼續(xù)看下去吧。
一、業(yè)務(wù)背景
2019年8月份，因?yàn)橐恢睂?duì)開盤啦的競價(jià)打板很癡迷，正好產(chǎn)品線也缺少這一塊，所以提出了要做類似競價(jià)打板的產(chǎn)品，于是不斷改進(jìn)并回測(cè)算法，最終產(chǎn)出了zpxgb，主打競價(jià)抓漲停的。
由于一開始對(duì)標(biāo)的是開盤啦和換手率的高端競價(jià)選股，所以對(duì)這個(gè)產(chǎn)品的定位就是高價(jià)產(chǎn)品，年版價(jià)格3000以上，月版388元。
10月18號(hào)上線的時(shí)候，市場(chǎng)很配合，好幾天每天100%成功率，我還得瑟地發(fā)了朋友圈。上線一個(gè)月，自然用戶存量就到2000個(gè)，用戶的使用率達(dá)到85%，次日留存率達(dá)到88%，認(rèn)可度很高。
但這個(gè)產(chǎn)品畢竟是高風(fēng)險(xiǎn)用于競價(jià)打板的產(chǎn)品，用戶群體偏向激進(jìn)風(fēng)格的。在市場(chǎng)行情轉(zhuǎn)冷，打板的賺錢效應(yīng)持續(xù)變差時(shí)，客戶的續(xù)費(fèi)就下降，且出貨量也明顯下降。雖然每年都有360萬的收入，客戶的認(rèn)可度也不錯(cuò)，但
出貨還是沒有達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，內(nèi)部普遍認(rèn)為這個(gè)產(chǎn)品的價(jià)格定過高了，經(jīng)過一年多的糾結(jié)，終于決定對(duì)這個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行降價(jià)處理。但，價(jià)格要定多少呢?這個(gè)可不是隨意定的啊，要保證降價(jià)的同時(shí)能保證收入不減反增，而且要最大化。
為了科學(xué)合理的確定最終價(jià)格，我們最終決定采用了psm模型，通過問卷方式，去獲取一個(gè)合理的理論價(jià)格。
以下我介紹下如何利用psm來確定zpxgb合理估價(jià)的過程。講之前，我簡單介紹下psm。
二、什么是psm
psm(price sensitivity measurement)，價(jià)格敏感性測(cè)試，該模型是在70年代由van westendrop所創(chuàng)建，其目的在于衡量目標(biāo)用戶對(duì)不同價(jià)格的滿意及接受程度，了解其認(rèn)為合適的產(chǎn)品價(jià)格，從而得到產(chǎn)品價(jià)格的可接受范圍。
psm的定價(jià)是從消費(fèi)者接受程度的角度來進(jìn)行的，既考慮了消費(fèi)者的主觀意愿，又兼顧了企業(yè)追求最大利益的需求。
但，其價(jià)格測(cè)試過程完全基于所取購買對(duì)象的主觀自然反應(yīng)，沒有涉及到任何競爭對(duì)手的信息。雖然缺少競品信息是psm的缺陷所在，但我們已經(jīng)是該行業(yè)市場(chǎng)最大的c端app了，其他app對(duì)我們的定價(jià)其實(shí)影響不是很大?；蛘卟灰樀恼f，我們的降價(jià)完全有實(shí)力去影響市場(chǎng)其他競品的價(jià)格。
三、具體操作
1. 設(shè)計(jì)價(jià)格梯度表和問卷題目
設(shè)計(jì)出涵蓋產(chǎn)品價(jià)格區(qū)間的價(jià)格梯度表，因?yàn)槲覀兪墙祪r(jià)處理，所以直接確定從最低10元到400設(shè)計(jì)以下四個(gè)問題：
便宜的價(jià)格：對(duì)您而言什么價(jià)格該產(chǎn)品是很劃算，肯定會(huì)購買的?
太便宜的價(jià)格：低到什么價(jià)格，您覺得該產(chǎn)品會(huì)因?yàn)榇蠹叶伎梢噪S便用，而覺得這個(gè)產(chǎn)品會(huì)失效無用?
貴的價(jià)格：您覺得“有點(diǎn)高，但自己能接受”的價(jià)格是多少?
太貴的價(jià)格：價(jià)格高到什么程度，您肯定會(huì)放棄購買?
2. 清洗并整理數(shù)據(jù)，獲取樣本
清洗并整理數(shù)據(jù)，選出代表性的樣本，取被訪者在價(jià)格梯度表上做出四項(xiàng)選擇：有點(diǎn)低但可以接受的價(jià)格，太低而不會(huì)接受的價(jià)格，有點(diǎn)高但可以接受的價(jià)格，太高而不會(huì)接受的價(jià)格。處理后的數(shù)據(jù)如下：
3. 繪制敏感測(cè)試圖
對(duì)取出的樣本數(shù)據(jù)繪制累計(jì)百分比曲線圖，四條曲線的交點(diǎn)得出產(chǎn)品的合適價(jià)格區(qū)間以及最優(yōu)定價(jià)點(diǎn)和次優(yōu)定價(jià)點(diǎn)。
p1(太便宜×有點(diǎn)高)=(71.4元/月，46.3%)
p2(有點(diǎn)高×很劃算)=(99.7元/月，62.1%)
p3(太貴了×很劃算)=(111.1元/月，42.4%)
p4(太便宜×太貴了)=(92.8元/月，31.5%)
p1-p3區(qū)間內(nèi)的價(jià)格(71.4元/月~111.1元/月)都是用戶可以接受的價(jià)格，低于p1會(huì)因?yàn)樘阋硕鴵?dān)心產(chǎn)品策略失效，高于p3用戶會(huì)覺得太貴，p2為最優(yōu)價(jià)格點(diǎn)。在該價(jià)格點(diǎn)位下，用戶覺得價(jià)格既不會(huì)太貴也不會(huì)太便宜。
4. 繪制模擬收益圖
根據(jù)以上的樣本數(shù)據(jù)，繪制模擬收益圖。
其中，潛在用戶比例是每個(gè)價(jià)格檔位下可能會(huì)愿意購買的用戶占比，即：潛在用戶比例 = (總體-覺得太貴不會(huì)買的用戶人數(shù))/總體。
另外，虛擬收益 = 對(duì)應(yīng)檔位價(jià)格 × 潛在用戶比例。
從圖了解到，價(jià)格在120和200元的收益最優(yōu)。但結(jié)合之前的價(jià)格敏感測(cè)試曲線圖，120元的價(jià)格更為合理。
從以上的圖形可以看出，120元的模擬收益是360元的1.5倍，即120元的定價(jià)不僅不會(huì)帶來收入的減少，反而會(huì)使得收入提升。
當(dāng)然，由于檔位不夠多，模擬收益的曲線變化過大，計(jì)算時(shí)會(huì)比潛在用戶曲線計(jì)算的誤差大。我們從潛在用戶的角度來測(cè)算。
價(jià)格在360元的轉(zhuǎn)化比例為11.61%，(388元的轉(zhuǎn)化比例≤11.61%)，我們暫定用11.61%來作為388元的轉(zhuǎn)化比例。而120元的轉(zhuǎn)化比例為52.26%，原來轉(zhuǎn)化率是原來的4.4倍。
由此可以計(jì)算，價(jià)格降為原來的31%，而模擬出貨量是原來的440%，整體的收益是原來的 31% * 440% = 136%。從理論上來說，本次降價(jià)帶來的是收益正向增長，理論上預(yù)估可以帶來 36%的收入增量。
風(fēng)險(xiǎn)提示：以上的測(cè)算是來源于理論模型，并且樣本數(shù)只有200多條，并不是特別大，因此存在的誤差會(huì)大一些。并且上訴的潛在用戶比例，也是用戶答卷說的，真正在付費(fèi)的時(shí)候，轉(zhuǎn)化率會(huì)低于上訴的潛在購買比例。