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價格歧視名詞解釋 價格歧視( 二 )

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1. 你的口袋Data可見數據最懂你 。根據你搜索的時間、頻率，能判斷出你是“隨便逛逛”“有點種草”還是“迫切需要”，進而調整價格 。還可以根據你的收貨地址，判斷你的居住區域、進而衡量你的消費能力 。
總而言之，買家在平臺上的注冊、瀏覽、點擊、購買、咨詢都會被用來投喂平臺或系統的算法，進而從三個維度六個指標衡量買家的商業價值：
維度一：忠誠度
指標一：最近一次消費時間（Rccency）：理論上來講，上一次付費時間距離現在越近的買家的商業價值越大 。
指標二：消費頻率（Frequency）：消費頻率越高，買家價值越大，用戶忠誠度越高 。
維度二：購買力
指標三：消費金額（Monetary）：消費金額越大，買家的消費力也越大 。
指標四：更大單筆消費金額：用以衡量買家的消費潛力 。
維度三：價格敏感度
指標五：特價商品消費占比：表示特價商品在買家累計銷售額中的占比，作為衡量買家對價格敏感程度的一個指標 。
指標六：高單價消費占比：表示高價商品在買家累計銷售額中的占比，作為衡量買家對價格敏感程度的一個指標 。
其中前三個指標就是著名的買家價值研究的RFM模型，它源于美國數據庫營銷機構的研究，目前已經成為買家價值研究以及用戶運營的通用模型 。
這三個維度既可以單項分析，也可以組合在一起分析 。
單項分享比較簡單，這里不做介紹，而綜合分析則可以較為完整的刻畫買家的商業價值，我們首先需要量化上述6個指標，一般采用標準打分制（行業不同、企業不同、標準也會不同），參考下表：

價格歧視名詞解釋 價格歧視

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——買家價值評分標準
通過對以上六個指標的量化分析，賣家基本上可以完整描摹出買家價值 。
價格歧視名詞解釋 價格歧視

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——買家類型的雷達圖
于是乎，賣家看到了精準營銷的空間 。圖中的1號買家，忠誠度很高，但是購買力和價格容忍度都不高 。這種類型的買家，雖然消費力不夠，但節約了營銷資源，即便不互動（不發優惠券），他們也會定期復購的 。
同樣坐擁龐大數據的滴滴也可以對不同用戶采用不同的定價策略 。比如說，根據用戶在App上的使用記錄推斷用戶的價格敏感度，并以此對高敏感的用戶做打折優惠、或者對非活躍用戶做價格營銷 。
若論本質，上述的個性化定價就是經濟學上的三級價格歧視 。
然而不同的是， *** 和滴滴們可以把定價策略持續細分，直到每個用戶都有一套針對自己的價格體系 。在極限情況下，定價會變成一級價格歧視，所有的用戶端的剩余都將歸 *** /滴滴所有 。
價格歧視名詞解釋 價格歧視

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其實，這些玩法在美國傳統銷售行業早已踐行幾十年，而 *** 經濟里，電商元老Amazon堪當始作俑者 。早在 2000 年，Amazon就小范圍玩起了價格歧視的騷操作：
同樣的 DVD 碟片，如果你是新用戶，價格是 22 美元，而如果你是一名被認為有購買意愿的老用戶，價格就會動態調整到 26 美元 。結果這一測驗在震耳欲聾的罵聲中下線了 。
然而，罵聲和投訴就能難倒賣家嗎？這兒，還有一個暗黑系的辦法 。
2. 每次只有你和屏幕頁面上同樣一臺Mac，買家A看到賣10000，B看到賣8000，當然是不合適的 。不過，可以換一個思路：對大家都標價11000，然后以感恩回饋的名義邀請AB抽獎，讓A抽到一張1000元的優惠券，B抽到一張3000的，結果不是一樣的么？
價格歧視名詞解釋 價格歧視

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——是不是很熟悉這個界面
看似“隨機”的噱頭，其實背后蘊含著算法歧視背后的另外一個技巧：精準推送 。
其實，“精準推送”這個概念早在互聯網廣告興起的時候就已經被提出來了，只不過廣告行業的叫法是“精準投放”，即“廣告主將合適的廣告投放給合適的人群/受眾” 。
精準推送從本質上來講，也是一種廣告形式（Push或者應用內消息），實踐中，常將”精準推送“與”個性化推薦“進行區分，這里為便于討論，歸為一種類型，即“把合適的內容推送給合適的人群/受眾”，這里的“內容”可以是價格，可以是優惠，也可以是UGC 。
無論內容為何，精準推送的要義在于具備了一種實現買家區隔的能力 。正是具備了這個能力，
每個人看到的信息都是定向投喂的，除非特意，否則買家根本無從得知，顯示在這個屏幕上的價格，到底是一個標準定價，還是針對他個人的定價 。

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