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【疑惑】为什么提价之后转化率反而提高了?

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2018-01-11 06:37
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很多卖家都遇到过这样的问题,一个产品提价后转化率不降反而提高,并且会连续出单。之前有很多朋友遇到过这样的问题,今天在群里又有朋友反应。

 

那么我就接着这个机会给大家简单的解释一下为什么会出现这样的情况,并且在一定情况下给我们的定价策略一些启发。

 

在经济学里面有这样的一个名词叫做“消费者剩余(customer surplus”,消费者剩余度量了消费者在市场上购买了一种商品后他的日子在总体上得到改善的程度。由于不同的消费者对某些商品的消费估价不同,所以他们愿意为这些商品支付的最高的金额也不同。单个消费者剩余就是消费者为某一商品愿意支付的数额与实际支付的数额之间的差额。

 

例如,你非常想买一件外套,你愿意为这件外套支付300块钱,但是实际上你买这件外套只花了200块钱,那么100块钱的差额就是你的消费者剩余。如果我们把购买的所有的消费者的剩余加起来,就能够得到一个消费者剩余总额。虽然随着价格的不断提高需求会不断的减少,那么我们需要找到的是一个供需的平衡点,这个是需要不断去测试的,我们暂且不谈这点。

 

理论清楚之后,我们再来阐述为什么会出现低价没有单,高价会有转化的原因。

 

(1)成熟的消费市场里面,卖家注重品质高于价格;

 

消费者是爱贪便宜而不是买便宜,这点在欧美市场中非常的明显,究其本质的原因在于他们有较强的消费能力,欧美的社会经济发展比我们国内要发达,国民消费能力较强,同时社会福利和保障制度完善。另外消费则观念不一样,他们大多数都是提前消费,这意味着他们赚钱不像我们国内一样为了买房,为了养老,他们只要保证自己的开支不超过自己的收入即可。那么这意味着他们更注重生活的品质和舒适感,所以他们不会把购买的价格放在第一位。

 

(2)平台的流量是有数据标签

 

我们要知道亚马逊的推荐算法是在整个互联网行业最优秀的,亚马逊的推荐算法主要有四类:基于物品自身的相似度,基于用户维度的协同过滤,基于物品维度的协同过滤以及强关联规则的应用。

 

简单点说就是如果AB属性各方面都非常相关,那么买A的时候会出现B

 

其次,如果用户A买了商品12,3,4,5,用户B买了1,2,3,4,那么系统可能会给B推荐5

 

第三,如果商品A12,3,4,5客户购买,B被客户1234,6购买,那么12345会作为商品A的属性,12346会作为商品B的属性,然后计算AB的相似度,那么系统会认为同一群人买了A,又买了B,那么AB就会形成关联,

 

第四,最后强关联规则的应用重点在于购买的记录,首先收集数据就是把单一购买一种商品的过滤,然后对每一条记录进行成对提取统计,简单点就是两两统计,两个产品被同时购买的次数,适用于11推荐,另外还有1对多的推荐。

 

最后这些算法之间是数据共享,并且数据会定时更新,自动学习。

 

算法讲了半天,那么我们不难理解的是群体的购买力是具有相似性,喜欢购买阿迪达斯品牌的人可能和Nike的群体是一样的,而买李宁、安踏、鸿星尔克可能又是一类。那么如果我们自身产品的受众是30美金,但是我们定价20美金,那么我们的产品跟真实的购买的群体的关联以及推荐就会少很多,不得不承认价格是划定用户群体的重要指标。

 

那么也就是说定价会影响流量的入口,合理的定价才会对应真正的目标客户!

 

(3)消费者眼里:“价格=价值”

 

我们不得不承担就算是同样的产品,我们会在潜意识里面认为100块钱的品质要高于50块钱的,哪怕成本都是20块钱。这是消费者对于价格的真正认知。那么假设我们把一件外套售价定为15美金,而消费者大多数的消费的最低愿意支付的价格都是19美金,那么这个时候15美金的产品是很难卖出去的。因为在他们眼里19美金的价格对应的价值是他们的最低要求,如果在15美金,那么一定是cheap and poor quality


虽然卖15美金的产品的品质可能和19美金的品质一样,甚至比他好,但是不一定能够卖的出去。

 

原理讲清楚之后,我们再来思考关于如何合理的定价,同时应用消费者剩余的理论。

 

(1)产品价格的最高定价:我们产品定价时要参考同行同产品的竞争,特别是最高的定价,如果是知名品牌,比如你卖运动鞋,一双阿迪达斯的运动鞋在800左右,那么我们可能很难卖到这么高的价格,但是如果不知名的品牌一双鞋子卖到了600,并且销售不错,那么这个可能就是我们可以去尝试的价格,但是前提是产品的品质一定是绝对过硬!!!所以定价时仔细去找定价高卖得好的产品,同时去研究自己的产品和他的产品的差别。

 

(2)少有人卖的产品:市场的供给低于市场的需求,那么定价权在卖家手中,你可以定的价格一定程度上由自己决定,但是也要参考目标客户的消费能力,如果高出了消费者愿意支付的价格,那么就很难有成交,所以需要选择利润与销售量最大化的定价。

 

(3)很多人卖低价的产品:做好产品,做好包装,高定价去抓取产品的高端客户,这一个策略屡试不爽!!!

 

同时我们一定要明白价格是需要不断去测试的,并不是一层不变的,很多人制定价格之后便不再调整,这样是很难真正的获取消费者剩余的,本来可以赚的更多,只需要涨价,但是很多人却忽略了。所以希望卖家朋友看完这篇文章之后,可以重新考虑一下自己的定价策略和价格调整策略!

 

小麦坚信低价对于我们卖家来说是百害无一利的,所以我会一直关注价格的研究,为大家发掘更多有趣的定价案例和分享更多的定价技巧!


不过小麦也不得不提醒大家:“好的产品是定价乃至整个运营的前提,抛开产品谈定价都是扯淡!”

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那么我就接着这个机会给大家简单的解释一下为什么会出现这样的情况,并且在一定情况下给我们的定价策略一些启发。

 

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例如,你非常想买一件外套,你愿意为这件外套支付300块钱,但是实际上你买这件外套只花了200块钱,那么100块钱的差额就是你的消费者剩余。如果我们把购买的所有的消费者的剩余加起来,就能够得到一个消费者剩余总额。虽然随着价格的不断提高需求会不断的减少,那么我们需要找到的是一个供需的平衡点,这个是需要不断去测试的,我们暂且不谈这点。

 

理论清楚之后,我们再来阐述为什么会出现低价没有单,高价会有转化的原因。

 

(1)成熟的消费市场里面,卖家注重品质高于价格;

 

消费者是爱贪便宜而不是买便宜,这点在欧美市场中非常的明显,究其本质的原因在于他们有较强的消费能力,欧美的社会经济发展比我们国内要发达,国民消费能力较强,同时社会福利和保障制度完善。另外消费则观念不一样,他们大多数都是提前消费,这意味着他们赚钱不像我们国内一样为了买房,为了养老,他们只要保证自己的开支不超过自己的收入即可。那么这意味着他们更注重生活的品质和舒适感,所以他们不会把购买的价格放在第一位。

 

(2)平台的流量是有数据标签

 

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简单点说就是如果AB属性各方面都非常相关,那么买A的时候会出现B

 

其次,如果用户A买了商品12,3,4,5,用户B买了1,2,3,4,那么系统可能会给B推荐5

 

第三,如果商品A12,3,4,5客户购买,B被客户1234,6购买,那么12345会作为商品A的属性,12346会作为商品B的属性,然后计算AB的相似度,那么系统会认为同一群人买了A,又买了B,那么AB就会形成关联,

 

第四,最后强关联规则的应用重点在于购买的记录,首先收集数据就是把单一购买一种商品的过滤,然后对每一条记录进行成对提取统计,简单点就是两两统计,两个产品被同时购买的次数,适用于11推荐,另外还有1对多的推荐。

 

最后这些算法之间是数据共享,并且数据会定时更新,自动学习。

 

算法讲了半天,那么我们不难理解的是群体的购买力是具有相似性,喜欢购买阿迪达斯品牌的人可能和Nike的群体是一样的,而买李宁、安踏、鸿星尔克可能又是一类。那么如果我们自身产品的受众是30美金,但是我们定价20美金,那么我们的产品跟真实的购买的群体的关联以及推荐就会少很多,不得不承认价格是划定用户群体的重要指标。

 

那么也就是说定价会影响流量的入口,合理的定价才会对应真正的目标客户!

 

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我们不得不承担就算是同样的产品,我们会在潜意识里面认为100块钱的品质要高于50块钱的,哪怕成本都是20块钱。这是消费者对于价格的真正认知。那么假设我们把一件外套售价定为15美金,而消费者大多数的消费的最低愿意支付的价格都是19美金,那么这个时候15美金的产品是很难卖出去的。因为在他们眼里19美金的价格对应的价值是他们的最低要求,如果在15美金,那么一定是cheap and poor quality


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(2)少有人卖的产品:市场的供给低于市场的需求,那么定价权在卖家手中,你可以定的价格一定程度上由自己决定,但是也要参考目标客户的消费能力,如果高出了消费者愿意支付的价格,那么就很难有成交,所以需要选择利润与销售量最大化的定价。

 

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