4200字!揭秘价格歧视背后的操控技巧

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编辑导语:你是否了解什么是算法歧视?你是否能够深入了解商业社会的背后?本篇文章中,作者介绍了什么是价格歧视,讲解了买家商业价值的三个维度六个指标等方面的干货内容,推荐想要学习个性化定价的群体阅读。

今年的双12静悄悄!

遥想一个月前的双11,关于商家先抬价后打折、满减之后商品反而更贵、保价服务形同虚设等来自消费者的投诉,几乎席卷了微博、B站、小黑猫投诉等平台战线。

作为一个战斗在数据一线的打工人,思量再三,我决定试着揭开那些隐藏在价值和价格差背后的无声的算计。

可是了解这些有啥用呢?普通人,可以反思自己的购物行为如何被商家使用,免得做了冤大头还不自知;对想赚钱的,那这里面日进斗金的机会多了去了。

言归正传,下文主要分为三个部分:

  1. 滥觞:算法歧视的经济学解释;
  2. 实践:商业社会的湿暗后厨。
  3. 结语:不必讶异也不必躲藏。

一、滥觞:算法歧视的经济学解释

数年前我在桂林游玩,酒店楼下的米粉店人头攒动,我也跟着吃了一次。排队的时候,有的人要指着墙上菜单说要几块钱的,有的人不看菜单只说要几量。我老婆发现,两种点餐的方法价格却不一样:指着墙上的那拨人付钱更多。

于是,在山明水清的桂林街头,在匆匆的行人之间,我真切的感受到来自价格对外地人的“歧视”。

价格歧视是经济学术语,又称价格差别,指商家在同一时期对同一产品索取不同价格的行为。价格歧视既可以是对不同买家索取不同价格,也可以对同一个买家的不同购买数量收取不同价格。

“歧视”在这里并没有贬义,本质上,它迎合了商业的最终目标:利润的最大化(简单起见,这里将利润简化成收入)。

比如说有这么一件商品,成本是100块,理论上卖101块也是赚钱的,然而商家会这么定价吗?

商家会做的是根据不同买家的心理价位来定价,如果一个人心理估值是200那就卖给卖给他200,如果一个人心理估值是150那就按150卖给他。

一个理想的差异化定价要能保证不同的买家(心理价位)有不同的价格,直到覆盖掉整个三角形区域,这时候的收入是最大化的,翻译成大白话就是看人下菜碟

价格歧视:揭开差异化定价背后的操控技巧

这样的定价行为,我们在生活中不乏见到——

有依据支付意愿来定价的拍卖行,卖家用竞价的方式来找到愿意为商品支付最高价格的买家。

再比如说波音公司出售飞机,从来没有一个固定的价格,飞机的价格要通过几轮谈判来决定。就是因为波音公司要从几轮谈判中,试探出客户的心理估值,争取拿到最高的客单价。

也有根据产品生命周期的撇脂定价,这种定价方式常见于高科技产品,如苹果手机,每次新机发售定价都很高,然后随着竞争对手的跟进再慢慢降价,这是因为尝鲜的买家的心理价位往往都比较高,给了苹果一个撇脂的窗口期,就像先把牛奶中的脂肪层撇取。

更有依靠诸如区域、购买量、人群等条件定价的,线下实体的商家对这种定价方式称得上信手拈来:1935年的美国电影院依靠的是年龄和身份,2021年的海底捞只对大学生69折,桂林那家米粉店看的是我“外地人”的身份。

——1935年美国某影院价格表

聪明的你可能发现,商家要想实现差异化定价,一般要具备两个先决条件:

  1. 商家有能力了解每个买家的购买意愿和能力,从而针对每个人单独定价;
  2. 买家之间彼此是区隔的,他们在购买前无从得知或很难得知标准定价。

这几乎相当于是要实现一人一价,也就是经济学中所说的一级价格歧视,而数字化世界里的商家恰恰具备了这两个条件。

二、实践:商业社会的湿暗后厨

在说明两个条件之前,还需要再提到一个概念:心理估值

很多人一直以为价值是一个客观存在的概念,但其实价值是由人类定义的。在维基百科中,商品的定义是是一种用于满足人的欲望和需求的产品,重点在于满足人的欲望和需求。

也就是说,任何一件产品,人需要,它就有价值;人不需要,它就没有价值。

既然这样,那么一件商品的价值就不是固定的了,对于不同人来说,同样一件商品的价值是不同的。由此就引出了心理估值的概念,每个人对一件产品愿意付出的最大代价是不同的,这就是心理估值。

在美国的一档节目中,Uber经济研究主管曾说,在手机电量即将耗尽时,用户愿意承受9.9倍的动态溢价。

这个多出的9.9倍就是手机电量即将耗尽的用户的心理估值。

同样的,直播间里老铁们刷出的火箭、送出的钻石也是用户的一种心理估值。

数字化世界里的卖家不仅能够“窃取”每一个买家的心理估值,而且还能做到私人订制——

  • 所谓的平台和系统根据用户的属性、历史行为可以收集大量的数据,从而分析出买家的画像,使得有能力了解不同买家的购买能力和心理价位,从而做到千人千价。
  • 数字化世界里的买家呈现原子化的特征:那块每天面对的屏幕将买家区隔开来,成为一个个独立的孤岛。除非特意,否则买家根本无从得知,显示在这个屏幕上的价格,到底是一个标准定价,还是针对他的私人订制。

接下来,我从买家商业价值分析入手,把自己一知半解的、关于个性化定价的知识分享给大家,虽然乍看起来,这些内容也是负能量深重,但却是商业社会实实在在必需的操控技巧。

2.1. 你的口袋Data可见

数据最懂你。根据你搜索的时间、频率,能判断出你是“随便逛逛”“有点种草”还是“迫切需要”,进而调整价格。还可以根据你的收货地址,判断你的居住区域、进而衡量你的消费能力。

总而言之,买家在平台上的注册、浏览、点击、购买、咨询都会被用来投喂平台或系统的算法,进而从三个维度六个指标衡量买家的商业价值:

维度一:忠诚度

指标一:最近一次消费时间(Rccency):理论上来讲,上一次付费时间距离现在越近的买家的商业价值越大。

指标二:消费频率(Frequency):消费频率越高,买家价值越大,用户忠诚度越高。

维度二:购买力

指标三:消费金额(Monetary):消费金额越大,买家的消费力也越大。

指标四:最大单笔消费金额:用以衡量买家的消费潜力。

维度三:价格敏感度

指标五:特价商品消费占比:表示特价商品在买家累计销售额中的占比,作为衡量买家对价格敏感程度的一个指标。

指标六:高单价消费占比:表示高价商品在买家累计销售额中的占比,作为衡量买家对价格敏感程度的一个指标。

其中前三个指标就是著名的买家价值研究的RFM模型,它源于美国数据库营销机构的研究,目前已经成为买家价值研究以及用户运营的通用模型。

这三个维度既可以单项分析,也可以组合在一起分析。

单项分享比较简单,这里不做介绍,而综合分析则可以较为完整的刻画买家的商业价值,我们首先需要量化上述6个指标,一般采用标准打分制(行业不同、企业不同、标准也会不同),参考下表:

——买家价值评分标准

通过对以上六个指标的量化分析,卖家基本上可以完整描摹出买家价值。

价格歧视:揭开差异化定价背后的操控技巧

——买家类型的雷达图

于是乎,卖家看到了精准营销的空间。图中的1号买家,忠诚度很高,但是购买力和价格容忍度都不高。这种类型的买家,虽然消费力不够,但节约了营销资源,即便不互动(不发优惠券),他们也会定期复购的。

同样坐拥庞大数据的滴滴也可以对不同用户采用不同的定价策略。比如说,根据用户在App上的使用记录推断用户的价格敏感度,并以此对高敏感的用户做打折优惠、或者对非活跃用户做价格营销。

若论本质,上述的个性化定价就是经济学上的三级价格歧视

然而不同的是,淘宝和滴滴们可以把定价策略持续细分,直到每个用户都有一套针对自己的价格体系。在极限情况下,定价会变成一级价格歧视,所有的用户端的剩余都将归淘宝/滴滴所有。

其实,这些玩法在美国传统销售行业早已践行几十年,而网络经济里,电商元老Amazon堪当始作俑者。早在 2000 年,Amazon就小范围玩起了价格歧视的骚操作:

同样的 DVD 碟片,如果你是新用户,价格是 22 美元,而如果你是一名被认为有购买意愿的老用户,价格就会动态调整到 26 美元。结果这一测验在震耳欲聋的骂声中下线了。

然而,骂声和投诉就能难倒卖家吗?这儿,还有一个暗黑系的办法。

2.2 每次只有你和屏幕

页面上同样一台Mac,买家A看到卖10000,B看到卖8000,当然是不合适的。不过,可以换一个思路:对大家都标价11000,然后以感恩回馈的名义邀请AB抽奖,让A抽到一张1000元的优惠券,B抽到一张3000的,结果不是一样的么?

价格歧视:揭开差异化定价背后的操控技巧

——是不是很熟悉这个界面

看似“随机”的噱头,其实背后蕴含着算法歧视背后的另外一个技巧:精准推送

其实,“精准推送”这个概念早在互联网广告兴起的时候就已经被提出来了,只不过广告行业的叫法是“精准投放”,即“广告主将合适的广告投放给合适的人群/受众”。

精准推送从本质上来讲,也是一种广告形式(Push或者应用内消息),实践中,常将”精准推送“与”个性化推荐“进行区分,这里为便于讨论,归为一种类型,即“把合适的内容推送给合适的人群/受众”,这里的“内容”可以是价格,可以是优惠,也可以是UGC。

无论内容为何,精准推送的要义在于具备了一种实现买家区隔的能力。正是具备了这个能力,

每个人看到的信息都是定向投喂的,除非特意,否则买家根本无从得知,显示在这个屏幕上的价格,到底是一个标准定价,还是针对他个人的定价。

价格歧视:揭开差异化定价背后的操控技巧

——除非特意,优惠券只在自己的屏幕里

行文至此,你可能会感慨:产品的价格与价值差竟有如此秘而不宣的操纵技巧!

而这就是商业社会的湿暗后厨:

看起来你有了更多的选择,可以好好计算一下,殊不知网页背后的算法已经算计了你十万八千次了。

三、结语:不必讶异也不必躲藏

如今的世界,早已是数字世界第一性的了。

利用用户数据提供个性化服务,是绝对无法逆转的大趋势。频上热搜的“大数据杀熟”并非互联网的新问题,原来实体商业中也不少,只是因为互联网让数据分析与应用的影响规模化,类似的事情才引起大家的额外重视。

我们既没必要“谈数色变”,也不能做埋头鸵鸟、忽视算法背后的问题。

这些问题的解决,不仅有赖于法规的约束。

11月1日,个人信息保护法正式实施,其中规定“不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇”。

还需行业加强自律,践行社会责任。

10月22日,腾讯、华为等20余家重点APP运营企业签署《深圳市APP个人信息保护自律承诺书》,向社会公开作出“不超范围采集信息,不利用大数据杀熟、不滥用人脸识别数据,不监听个人隐私”等承诺。

而对于买家,除继续忍受外,还可以——

一方面可以行“鱼目混珠”或“颠倒黑白”之事,用一个词概括:混淆。比方说:为了防止企业按自己的搜索记录歧视,消费者可以先随机搜索几个词,再键入自己的真实意图。

另一方面,无论是各处生长的比价网站,还是各种大量注册账户抢券抢特价套利的“财路”,都可以视为对平台价格歧视的逃避。以上实践都在蓬勃生长,相关领域的进展也是日新月异。

这场科技含量十足的猫鼠游戏,暂时还看不到结束的那一天。

参考资料:

[1] 价格歧视:双11的真相,人人都是产品经理

[2] 价格歧视?算法时代的一场“猫鼠游戏”,腾讯研究院

 

本文由 @脸长的刘厂 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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评论
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  1. 所以,比价平台的价值来了

    来自北京 回复
  2. “精准推送的要义在于具备了一种实现买家区隔的能力”这句话说得好

    来自江苏 回复
    1. 哈哈哈……我们活成了自己选择的模样

      来自北京 回复