Как розничные торговцы используют персонализированные цены

Как розничные торговцы используют персонализированные цены

А вы когда-нибудь пробовали сравнить цены на авиаперелеты или отели в мобильном приложении на своем телефоне и на сайте? Они разные!

Я недавно это обнаружил. Я воспользовался приложением Orbitz в своем iPhone, чтобы выбрать туристический пакет в Нью-Йорке. Поселившись в отеле, я открыл веб-сайт Orbitz на своем ноутбуке, чтобы забронировать выбранный пакет. Очень странно, подумал я, обнаружив, что тот же самый пакет на моем ноутбуке – авиарейс, отель, комната – был на 117 долларов (на 6,5%) дороже, чем цена в мобильном приложении Orbitz. Быстрое сравнение показало, что цены на одинаковые пакеты часто отличались между приложением и сайтом Orbitz.

Тогда я решил сравнить цену на тот же пакет со своей знакомой. Цена в приложении Orbitz в ее телефоне была на 50 долларов (на 2,8%) выше, чем в моем. Удивительно, но Orbitz откуда-то знал то, что я регулярно ей говорю: ты переплачиваешь почти за все.

Когда я поделился своими результатами с Expedia (головная компания Orbitz), ее пресс-секретарь объяснила, что различия в ценах, которые я нашел между приложением и веб-сайтом, могут быть связаны с тем, что поставщики услуг допускают разные цены для мобильных и стационарных клиентов, а также для пользователей, в зависимости от подписки на сервис.

Что касается разных цен в приложении у меня и знакомой, в Orbitz объясняли разницу A/B тестами, которые они регулярно используют, или другими аномалиями, возникающими при установке миллионов цен, которые динамически меняются. В Orbitz также сказали, что не устанавливают разные цены, исходя из типа устройства, браузера или количества запросов.

Суть заключается в том, что исходя из нескольких параметров (мобильное приложение или веб-сайт, подписчик или нет), возникает рудиментарный тип персонализированной ценовой политики: клиенты получают разные цены.

Причина, по которой розничные торговцы пытаются предложить персонализированную цену, восходит к нисходящей кривой спроса, выделенной в экономике 101. Эта фундаментальная концепция иллюстрирует, что для большинства продуктов некоторые клиенты готовы платить больше, чем остальные. Чтобы воспользоваться этим знанием, менеджеры по ценообразованию используют различные методы в попытке определить точную цену, которую каждый клиент готов заплатить. Дополнительную прибыль можно извлечь из клиентов «выше кривой спроса», которые высоко ценят продукт. В то же время, если осторожно предложить скидки клиентам с меньшей готовностью платить, можно получить дополнительные продажи (и прибыль). Результатом является более выгодная клиентская база, где некоторые покупатели платят больше других.

Индивидуальные цены можно найти в большинстве автосалонов. Цель продавцов – определить через индивидуальные переговоры, сколько каждый клиент готов заплатить за автомобиль. Цены называются с учетом характеристик каждого клиента и его действий. Как покупатель одет, на каком автомобиле он приехал, что ответил на кажущиеся безобидными вопросы (где вы живете? чем вы занимаетесь?), все это дает подсказки. Продавцы также наблюдают за действиями клиента, на какие еще автомобили он смотрит, как он ведет себя на переговорах (пассивно или агрессивно). Оценка характеристик и действий каждого покупателя создает профиль ценообразования. Подумайте о профиле в качестве теста на полиграфе, который предлагает самую высокую сумму, которую каждый покупатель готов заплатить.

Интернет-магазины также могут профилировать своих покупателей. Как одежда человека может дать подсказку продавцу в магазине, так и способ обращения клиента может быть использован интернет-магазином. Как он вошел: с помощью ноутбука, мобильного приложения, настольного ПК или через браузер на своем смартфоне? Какую операционную систему он использует? Где он физически находится? Действия клиента также обеспечивают ценовые подсказки: какие еще продукты он смотрит? Сколько раз он посещал сайт? Как и продавцы автомобилей, интернет-магазины могут в электронном виде оценить характеристики и действия каждого покупателя, чтобы создать профиль, который генерирует персонализированную цену.

Ключевой вопрос заключается в том, является ли персонализированное ценообразование в Интернете или в магазине этичным. Усилия по адаптации цен могут непреднамеренно привести к несправедливым результатам. Исследование ProPublica показало, что стратегия Princeton Review (подготовка к сдаче тестов) о взимании различных цен на основе почтового индекса привело к тому, что жителям Азии в два раза чаще назначалась более высокая цена. Аналогичное классическое исследование продажи новых автомобилей показало, что окончательная наценка с дилерской цены для чернокожих женщин в 3,4 раза ($1237 против $362) превышала наценку, предложенную белым мужчинам.

Нужно ли индивидуальное ценообразование интернет-ритейлеров потребителям? Будут ли покупатели довольны, зная, что им могут предложить цену выше, чем другим? Будут ли покупатели наслаждаться «электронными переговорами», чтобы перехитрить продавцов? Если розничные торговцы «ведут переговоры» с каждым клиентом, персонализируя цены на основе их профиля, в ответ продвинутые покупатели будут «торговаться», проверяя цены на разных устройствах, очищая кэш в браузере (чтобы замести следы), используя приложение, делая разные поисковые запросы, спрашивая друзей в разных городах, какую цену предлагают им и так далее. Или они просто будут обходить стороной интернет-магазины, использующие ценовые профили? Amazon уже заявили, что все их клиенты видят одни и те же цены, поддержат ли их другие продавцы?

Судьба электронного ценового дифференцирования пока не решена, но одна проблема ясна: Интернет – это действительно среда, в которой покупатели действуют на свой страх и риск.

Автор: Rafi Mohammed
Источник