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偏远的奥特莱斯,难用的录像机,都是为了赚钱专门设计的

2017年3月5日 来源:知乎日报

北冥乘海生,大数据仁波切

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题目中提到"商业智慧",这方面大开眼界的事情就不像风景名胜那样直观,却更加别有洞天,我就说说自己跟高人学到的一些东西。在开讲之前,先埋伏下一个问题:你知道格力手机内置一百多张董明珠的照片,而且不能删除,是什么经济学原理么?(当然,本人的答案娱乐第一性,大家看到后文答案后不要较真儿。)

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2010 年,雅虎首席经济学家 Preston McAfee 来京访问,笔者负责部分三陪工作。闲谈中,Preston 突然问了一个问题:北京有 Outlets 么?我说:有啊,不远在东四环就有个燕莎奥特莱斯,还挺方便的,比纽约的 Woodbury Outlets 可近多了(Woodbury 要驾车一小时以上才能到达)。Preston 摇头笑道:这个地方选的可不好啊!

随后,他给我们做了一次有关“差异化定价”的报告,这报告听得我后脖颈子直冒凉气:原来在成熟的商业社会里,产品的价格与价值差有如此秘而不宣的操纵技巧。

那么 Outlets 究竟应该盖在哪儿呢?其实,离大城市中心有一小时以上的车程才是合理的。正是由于这个距离的存在,让富人们(刚刚达到超市财务自由的码农们,请不要误以为自己是富人,谢谢。)不会为了贪便宜驱车前往,这样城内的专卖店仍然可以维持高价格;同时,中产以下“价格敏感”的顾客,又可以以非常低的价格买到一样的商品,这既扩大了销量(其实好多商品打两折利润都不低),又调剂了库存,可谓两全其美。盖得远一点儿还有一个好处,大家好不容易开车来了,怎么也得多买点儿。无论是纽约的 Woodbury Outlets,还是旧金山的 Gilroy Outlets,都差不多是这个距离。而燕莎 Outlets 被放在了东四环,这正好是富人扎堆的所在啊,于是以上的好处尽失。

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诸位留意,在上面这个例子中,“距离”带来的不方便恰恰是区分价格敏感与不敏感人群,以进行差异化定价的关键“barrier”。实际上,在大家不经意间利用 barrier 进行差异化定价的暗黑系魔法,市场上还有很多,我们再举一个例子:

八十年代的录像机(九零后小伙伴可能会产生“咦,这是什么”的疑问),有欧洲的 PAL 制式和美国的 NTSC 制式。虽然大多数厂家生产的录像机都会同时支持这两种制式,但是市场上你却能看到两种制式都支持的机型和仅支持 N 制的机型,并且价格相差一倍。那么这两种机型的差别是什么呢?或许你猜到了,仅仅是在后者的面板上去掉了一个按钮。而这个按钮,也就是 barrier。

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听起来有点儿可笑,这就好比一个好好的桌子,非要砍去一个角再便宜卖,是不是吃饱了撑的呢?其实这涉及到企业在给商品定价时遇到的两难困境:价格定高了,利润空间上去了,但是只剩下价格不敏感的人会买,销量就下来了;价格定低了,销量是上去了,可是价格不敏感人的钱又没有挣足。要想找一个两全其美的办法,就得动动脑筋设计一个合理的 barrier,让贪便宜的人有点儿不便但又能接受。

这里有一道练习题,帮助大家掌握这种 barrier 的设计。比如某手机厂商,生产一部面向高端用户的手机,在高逼格商务人士身上赚取高利润。应该如何制造一点无关痛痒的瑕疵,面向价格敏感人群低价销售呢?格力手机内置董明珠照片且无法删除的设计,是一个让人眼前一亮的方案:这样一来,手机想起来让人有点膈应,可是使用上又没有问题,得了,忍了就忍了吧,谁让它便宜呢!仔细想想,或许还真的是个好法子,开眼界啊!

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对于生产实体商品的企业来说,差异化定价后的低价销售部分,还有一个相当重要的作用,那就是调节库存。当老板看到自己的库房中过季商品堆积的时候,总是希望能够快点儿清理掉,降价甚至赔本都没关系。不过这时候如果没有 barrier 的保护,就会出大问题,这里同样有两个实际的例子。

1.凡客在中国电商初兴的时候大行其道。我清楚地记得有一天,凡客将它的衬衫价格由 200 元下调到 150 元。也许这是为了降价调节库存,但是结果如何呢?衬衫的价格再也没有涨回到 200 过,甚至是一路下行。从某种意义上说,凡客这个品牌的式微,从那时起就注定了。

2.最近的一个例子是李宁,也许同样是因为库存的积压,李宁去年似乎在线下各卖场搞了大量的降价促销,促销的结果相当令人满意:除了库存服装被迅速清仓,李宁这个令人艳羡的民族品牌也一并随着降价的吆喝声被扔进了义乌小商品市场中。

靠辛苦打拼和昂贵宣传积累起来的品牌,在面临库存和资金周转压力时,是降价还是不降?多少老板都为这个问题困惑过,甚至由于策略的失误让企业一蹶不振。不过在互联网时代,倒是有个相对可行的通用 barrier 设置方法,由于说出来广告嫌疑太重,这里就不提了。

倒退十几年,因为刚从极度的物资匮乏中摆脱出来的人们,恐怕对于“价格不敏感”这个词并没有太多的感性认识,大多数人都认为哪怕便宜五分钱,排一上午队也值得。这方面笔者有一次深切的体会。有一次,朋友拉我去参加一个展会,他代表某专业杂志社站台。会前,他们将社里积压的杂志都搬到了现场,准备五毛钱一本甩卖掉。眼看展会就要结束了,这些是人就看不懂的枯燥杂志一本也没有卖掉。总不能把货再搬回去吧,这岂不成了行为艺术?干脆,都送掉得了!在他们刚刚打出“免费送 ** 杂志”牌子的一刹那,我能感觉到满场的目光如草原上的群狼发现了猎物一般齐刷刷投射过来,激动而不明真相的群众迅速在展台前排起了不见加长只见变粗的队伍。大家一拥而上,展台被挤了个稀里哗啦,十分钟以内杂志就被哄抢一空。

在这样对价格敏感远高于对价值敏感的社会大环境下,想自发地产生差异化定价的思想与技术,实在是不太现实。不过,十几年过去,中国已经发生了巨大的变化,层出不穷的传统企业老板与互联网新贵们已经开始批量进入“小人乍富、狗穿皮裤”的新经济阶段。一个成熟的产品定价体系,不宰他们实在是有点冤。

怎么宰呢?如果 barrier 设置的好,比方说,有合适的 outlets 渠道,剩下的事情就是变着法儿的提高 barrier 以上的价格了。在这一点上,国际品牌巨头们各显神通,利用资本的力量上下其手,制造了一个又一个的高逼格的谎言。其中最成功的例子是奢侈品。

一个驴牌的人造革购物袋为什么要卖那么贵?人家说了,这玩意儿卖的是设计、是艺术。其实就这句话,就值扒了袜子给他一嘴巴。不过,这也正是资本家们的高明之处。有读者不免要问,北冥你不穿名牌么?其实我名牌衣服很多,但是都集中在两个牌子:Microsoft 和 Yahoo!。

差异化定价的原理,想必大家已经弄明白了,可是这跟大数据有什么关系呢?在上面的讨论里,我们略过了一个重要的细节:怎样确定“价格不敏感人群”?是不是就是找出有钱人呢?其实远不是这么简单。对某件商品的价格是否敏感,除了客户的富裕程度,还跟他对该商品的急需程度、他对该品牌的认知程度大有关系。比如说,你上厕所没带纸,这时候冲进来一位,十块钱卖给你一包面巾纸,可能你也没心情划价儿。

因此,要精细地判断和利用价格的敏感性,大量的用户行为数据是能够发挥巨大的价值的。如果对每一个个体都可以定量地确定其对某商品的价格敏感性,就有可能利用差异化的定价手段创造更大的销售额与利润,这正是我们希望做到的“个性化定价”。

且慢,恐怕有读者要跳出来了:同一件商品简单地设置 barrier,分成两个销售目标还好办,可是对每个人设置不同的价格,大家知道了还不骂街么?据说亚马逊前些年就试过类似的方案,结果在震耳欲聋的骂声中下线了。这儿,还要教大家一个暗黑系的好办法。

同样一台亚马逊上的 Mac,甲看到卖 10000,乙看到卖 8000,当然是不合适的。不过,我们可以换一个思路:对大家都标价 11000,但是让甲乙来抽奖,让甲抽到一张 1000 元的抵用券,乙抽到一张 3000 的,结果不是一样的么?嘿嘿,这就是数字世界的阴暗后厨:看起来你有了更多的选择,可以好好算计一下,殊不知网页背后的服务器已经算计了你八万四千多回了。简言之,有了“赌博”这个好主意,在互联网上进行个性化定价从产品角度来说并没有太大的障碍。

可以想见,未来我们利用大数据的目标,不仅仅是用个性化推荐的方式向用户推介某种商品,而是能够进一步确定他对此商品的价格敏感程度,并利用合适的产品手段相对灵活地操纵价格。这样一来,数据的作用就不仅仅是引导销售,而是能够主动地帮助销售乃至于主导销售了。别说这事儿不可能,我觉得它已经在悄悄地发生了,大数据领域的码农们,还是长点儿心的好。

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