定价决策与大数据

利用来自于与客户互动的可利用的大量数据,可以使公司的定价更为合理,并得到相应回报。正确定价的重要性不言而喻。一般来说,价格上涨1%的话,相应的营业利润会增加8.7%(当然,假设销量不发生变化。

然而,据估计,每年成千上万的定价决策公司中,30%企业未能提供最好的价格。这是一笔很大的损失。值得关注的是,现在可用的海量数据为公司提供了一个更好作出定价决策的机会。

当然,这不是一件容易的事。大数据的白热化增加了多通道的复杂性,客户接触点的数量一直呈爆炸性增长,但价格点需要保持同步。由于没有发现并就大数据带来的机会采取措施,许多企业正失去唾手可得的增加利润的机会。抓住机会的秘诀就在于利用大数据找到在产品水平上,而不是种类水平上的最优定价。

让顾客理解价格变化

对于每种产品,企业都应该能找到客户愿意支付的最优价格。最理想的是,他们洞察到非常具体的会影响到价格的因素(如:次优但具有竞争力的产品的成本与产品对于客户的价值相对比),然后得出最优价格。事实上,对于产品种类不是很多的公司来说,这种定价方式很直接。

当产品数量激增的时候,这样定价是有问题的。一家典型公司收入的75%来自于它的标准产品,其产品数量经常多达成千上万。耗时的、手动的价格设置,几乎不可能跟释放潜在价值的定价模式沾边。对大型企业来说,细化和处理好定价变量的复杂性太难了,且这些变量通常在不断变化,其核心在于,这实质上是个大数据问题

许多营销人员对此却视而不见。他们仅仅基于简单因素来定价,比如制造产品的成本、标准利润率、相似产品的价格、折扣数量等等。他们依赖于过去的实践来管理产品,正如他们总是使用或者引用“市场价格”,作为不处理这些问题的借口。最糟糕的是,他们依赖于“久经考验”的历史方法,如普遍涨价10%。

林德气体的销售业务主管罗杰·布瑞斯基说:“实际上,我们每年根据规模和数量而不是科学来提高价格。我们的工作人员还认为,无法使用其他办法来提价。坦率地说,他们还没有准备好怎么说服客户,让客户理解价格需要提高。”

将数据转化为利润

更好定价的关键就是充分了解公司现在处理的数据,需要放大而不是缩小数据的作用。正如沙索公司副总裁兼市场销售总经理汤姆?奥布莱恩谈到这个问题时所言:“(销售)团队清楚定价,他们可能还知道产品的数量,但是更需要获得真正来自于产品的、客户的、包装上的,以及每一张发票上的特别细化的数据。”

事实上,在B2B背景下,使用大数据的例子实际上已经不只局限于定价,而是涉及到公司商业引擎的其他方面。例如,“动态评分”在个人交易、决策升级点、激励、绩效得分,以及更多基于一组类似的损益交易水平上提供价格指导。

使用较小的、相关的交易数据是很有必要的,因为不同交易的相关因素会发生变化。大数据给技术领域带来的巨大成功已经出现——某公司依据大数据定价,相应增加了四到八个百分点的销售利润(与该公司的其他对照组相比)。

为得到足够的细化数据,企业需要做四件事

倾听数据的声音

做最好定价的挑战不是来自于数据方面(企业通常已经拥有大量宝贵数据),而是来自于分析方面。最好的B2C企业懂得如何解释以及挖掘现有的数据,但是B2B企业倾向于管理数据,而不是使用数据来驱动决策。良好的分析,可以帮助企业认清经常被忽略的因素(如宏观经济形势、产品偏好以及销售代表的谈判)是如何影响产品定价的。

自动化

手工分析成千上万产品的数据既昂贵又费时。自动化系统可以识别细微部分,明确是什么决定了每件产品的价值,并与历史交易数据相匹配。这使得企业可以基于数据来为产品和销售环节定价。自动化也让复制和调整分析变得更加容易,所以没必要每次都从头开始。

建立技能和自信

成功的企业偏向于经过深思熟虑改变项目中的大量投资,以帮助销售人员理解并接受新的定价方法。企业需与销售代表密切合作,向他们解释价格建议和系统工作的原理,以便销售代表充分相信,这样定价能成功销售产品。

同样重要的是,建立一套方案来阐述定价原理,并把经过调整的参数介绍给消费者。当销售代表与客户沟通时,密集的谈判训练可以让销售代表有信心提出让客户信服的论点,这点非常关键。最好的领导人通常会陪伴销售代表去会见最难搞定的客户,并且专注于取得立竿见影的效果,以便销售代表对新的定价方式充满信心。

PanGas AG的董事、总经理罗伯特?克里格说:“展示新定价方式的关键点在于潜在的领导力,我们通过结伴访问困难客户来展现这一点。我们不仅能帮到销售代表,并且能展示新定价方式是如何工作的。”

积极的管理绩效

为了改善绩效管理,企业需要给销售人员提供有效的目标。最好的效果来自于确保前线有一个客户盈利能力的透明视图模式,且销售人员和营销组织有识别和利用机会的能力。销售人员还需有自动调整价格的权利,而不是依赖于上级。在谋划客户定制价格策略中,需要一定的创造力以及企业家的思维模式。激励也需要随着定价政策和绩效衡量的改变而改变。

我们看到,在诸如软件、化工、建筑材料以及电信等各行业中的不少企业,利用大数据做出了更好的定价决策,取得了令人瞩目的成果。所有企业都有数量庞大的库存和交易量及零散的客户投资组合;所有企业都看到,在更细化的产品水平上定价,利润会提升。

例如,一家欧洲建筑材料公司的定价方案,使相应产品的利润提高20%。为了使价格合理,企业应该利用大数据,并且投入足够资源支持企业的销售代表,否则他们就会发现自己错过了增加利润的好时机。

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