浅谈利用大数据定价

发布于 2017年12月11日 作者 Felix 分类 销售

在关于企业利用大数据方面,笔者也在不断地探索中,本文主要是从“顾客终生价值”、“纳什均衡理论”这两个角度去简要分析下如何利用大数据定价?

 

首先,我们先认识下大数据。所谓大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性)。

 

"顾客终生价值"(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明,如同某种产品一样,顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。客户终身价值是企业吸纳客户的一个重要度量标准,企业可以依据客户终身价值在销售、市场、产品、客户服务等领域做出重要决定。

在挖掘客户终身价值时,市场部门要清楚获得单个客户的平均花费,产品部门应考虑如何为客户提供定制化产品或服务,客户支持部门要考虑维持一个客户的平均花费等。

对客户终身价值的预测不仅可以了解目前该客户的潜在消费能力,也有助于深入了解客户未来价值的发展趋势。

企业通过挖掘消费者价值的获利公式为:

Revenue – (number of customers × Customer Acquisition Cost)=profit

当然,如果企业想要提升顾客终身价值,也可以提高客户对产品的重复购买率和平均单次购买量。通过以上方式,在大数据的帮助下,企业可以进一步预测客户对该产品的购买年限;计算未来提供产品或服务的平均花费,从而使企业通过合理的价格制定来提高客户对产品的重复购买率与客户平均单次购买量来促进企业收益的增加。

纳什均衡指参与人在一个策略组合中,任何人单独改变策略都不会获益。如今,企业的迅速发展离不开技术支持方、供应商、等各大服务商的支持,各方共同支撑着企业的迅猛发展,同时也在稳定着各方的利益分配,维持着利益的相对均衡。任何一方单独做出改变就会对现有市场形成巨大的冲击

具体执行方案

如何准确的进行大数据定价,公司要从以下四方面入手:

①倾听数据,利用大数据制定最优价格的关键在于分析数据,揭示什么因素左右客户群和产品的价格。

②加强自动化,分析数据是需要大量的资金与时间的投入,自动化系统可以更迅速地识别客户群体,通过对比分析来为客户制定具有针对性的价格

③强化技能,树立信心,利用大数据进行最优定价需要不同部门之间的沟通与协调,需要上下级之间的深入了解,需要销售部门的反馈以及市场部门对市场做出的积极反应。

④积极管理绩效,需要注重权力下放,及时进行市场支持。


大数据定价在某国际连锁酒店集团的应用:

如今,大数据的搜集与应用可以有效的推动集团进行决策。某国际连锁酒店集团在针对大客户(跨国公司、国际组织、各大政府等)报价方面充分利用大数据进行产品定价。该集团总部通过大量的数据收集,为旗下各酒店提供参考性价格(3w   wish, want,walk)作指导(3w价格是依据酒店所在地市场行情,经济发展程度,旅游流量等相关数据进行计算得来的。),以方便各酒店与大客户之间进行充分协商。3w价格对旗下各酒店有一定的约束性,可以既保证各酒店的整体收益又不降低酒店的品牌价值。3w的应用是依据数据的理论支持来协助各酒店与大客户商讨并达成合适的价格,方便酒店收益的稳健发展。

3w的价格是对酒店特定客户作指导,指导价格是依据销售前的数据,实际连续12个月的数据,收入贡献百分比,收入转移百分比,间夜和目前的早餐折扣来计算的。酒店通过研究销售前数据与原始数据计算每年平均房价的同比变动。

首先,酒店3w价格的设定分为高中低三个不同的等级,是通过每日房价的同比变动百分率来定义高、中、低这三个级别。(见表1)

 

表1:3w价格分级


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例如,在一个市场中,排名前25%的客户产出价值为11.1% - 高希望价格。前75%的客户产出价值为5.7% - 低希望价格,中想要价格,高执行价格。(见表2)

 

 

表2:市场价值


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表3: 3w等级细分


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房价增长会根据不同酒店客户的不同因素有着很大的区别,所以可以分为四个象限,象限的确定依据收益贡献与收益转移。

比如:客户在第二象限时,最初的价格指导是等级5。(见表4)

 

表4:最初价格指导等级表


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3w价格指导方案把酒店所有客户的房价折扣百分比和房晚数分成5个等级。(见表5)

注释:如果酒店中的客户数小于51,需要使用3x3的表格。(见表5)

 

表5:房价折扣与房晚数表

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例如:该客户在折扣的第二组,在房间数的第四组,所以折扣级别是-1。(见表6)

 

表6:客户信息、房价折扣与房晚数表

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3w的价格是基于art象限和折扣级别,比如象限2的客户的3w价格指导在等级4和8之间,3w的价格基于最初的象限+折扣等级。(见表7)

 

 

表7:3w等级象限表

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该客户在第四象限,所以3w的起始点是等级3,+折扣等级-1,所以该客户的明确指示是等级2。(见表8) 

 

 

表8:伦敦某酒店信息表

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该客户在第1象限,所以3w的起始点是等级9,+折扣等级1,所以该客户的明确指示是等级10。(见表9)

 

表9:英国某酒店信息表

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2015年酒店行业竞争激烈,该集团在该方案的高效推动下,上海区的酒店收益同比增长10%左右,这充分体现了大数据定价对酒店收益的促进作用,有利于该地区酒店的持续稳健发展。

 

同样,酒店定价管理SaaS服务商Duetto的大数据分析算法是以用户数据为核心的,这里面包括了当地的航班流量、季节气候、当地消费水平等等参数,因此Duetto可以计算出合理的价格,让酒店在供需市场中找到更明智的定价策略,并平衡各个分销渠道的销量。Duetto通过连接酒店、包房商和下游分销商等,使得整个供应链条能有更高的运转效率。可以看出,Duetto的推行会促使行业间新的利益分配形式,技术支持方、OTA、搜索引擎、订房中心等各大服务商必定会重新分配酒店利润,形成一个新的纳什均衡。在未来的发展过程中,相信Duetto可以进一步依据各大服务商的数据来进行客户终身价值的预测,从而为酒店业及相关产业带来客户的潜在价值,通过客户资源管理以及企业资源管理来更好的整合优化酒店业供应链。

综上,利用大数据进行产品市场定价的观念必将深入人心,为企业的发展提供技术支持与理论依据。

 

 


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