Текст книги "Прайс-менеджмент"

Мы рассмотрели разнообразные инструменты сбора релевантной ценовой информации, помогающей откорректировать функции «цена-отклик». В табл. 3.10 приводится обобщенный перечень достоинств и недостатков этих инструментов. Необходимые аналитические усилия должны соответствовать релевантности предполагаемого ценового решения. Обилие собранной информации – важный критерий при выборе метода, однако затраты ресурсов и времени также играют свою роль.

Таблица 3.10. Пригодность методов для определения функций «цена-отклик»

Заключение

В этой главе мы рассмотрели роль экономического анализа в прайс-менеджменте. Квантификация ценовых эффектов – важное условие ценовой оптимизации. Мы узнали, какую информацию необходимо иметь для прайс-менеджмента и как собрать такую информацию. Задача прайс-менеджмента – определить оптимальную цену. Для этого необходимо количественное определение функции «цена-отклик» и ценовой эластичности.

Подведем итоги этой главы.

• Чтобы определить перечень действий по ценообразованию и оптимальную цену, необходимо тщательно проанализировать собственное предприятие, клиентов и конкурентов.

• Ценовой люфт ограничен снизу маржинальными затратами, а сверху – потребительской ценностью и ценами конкурентов.

• Информация о компании включает в себя корпоративные цели и издержки. Для принятия взвешенных ценовых решений необходимы знания и глубокое понимание структуры издержек.

• Потребительская ценность и готовность платить – неотъемлемые элементы информации о клиентах, необходимой для принятия ценовых решений.

• Конкуренция ограничивает ценовой люфт компании и влияет на ценовые эффекты. Таким образом, необходимо выявлять конкурентов, анализировать их цены и предвидеть их будущее ценовое поведение.

• Чтобы принять оптимальное ценовое решение, надо знать функциональную взаимосвязь между ценой и объемом продаж. Эту взаимосвязь описывает функция «цена-отклик».

• Ценовая эластичность – это мера влияния цены на объем продаж. Это отношение процентного изменения объема к процентному изменению вызвавшей его цены. Ценовая эластичность показывает, насколько силен отклик на изменение цены.

• Для определения взаимосвязи между ценой и объемом продаж имеется набор методов – экспертное мнение, прямые и непрямые опросы потребителей, эксперименты и наблюдения за рынком. У каждого из этих методов есть свои сильные и слабые стороны. На практике важное значение имеют непрямые опросы потребителей, экспертное мнение и использование Интернета.

• Экспертное мнение – это простой и недорогой метод, который особенно подходит для новых ситуаций, к примеру, для запуска нового продукта. Однако в его основе лежат внутренние знания компании.

• Сильный метод квантификации потребительских предпочтений и ценовых эффектов – совместное измерение. Данным методом измеряется общая полезность продукта и составляющих его атрибутов с точки зрения потребителя. Клиентов не спрашивают об их ценовом поведении напрямую. Выводы о ценовых эффектах делаются на основе клиентских заявлений о предпочтениях.

• Совместное измерение дает количественную оценку таких факторов, как бренд, технические характеристики или услуги, и выражает их в денежных единицах. Данный метод очень гибок и дает основу для определения цены исходя из ценности.

• Ценовые эксперименты рассматривают влияние цен на объемы в реальных или симулируемых ситуациях покупки. Помимо «полевых» и лабораторных экспериментов, для определения готовности платить можно использовать экспериментальные аукционы.

• В определении функций «цена-отклик» можно использовать ретроспективные данные по ценам и объемам продаж. Необходимое условие – это достаточная вариабельность значений цен и объемов. Данные можно использовать для принятия дальновидных ценовых решений только в том случае, если в недавнем времени на рынке не происходило структурных разрывов.

• Интернет открывает новые возможности для сбора информации в целях прайс-менеджмента. Точные функции «цена-отклик» определяются в онлайновом режиме без больших усилий. Только надо с осторожностью применять полученные выводы к другим ситуациям или каналам покупки.

В данной главе показывается, что ценовая оптимизация зависит от большого числа определяющих факторов. Эти факторы отражают положение дел с клиентами, конкурентами, с собственным бизнесом. Все они включаются в функцию «цена-отклик», на основе которой рассчитывается ценовая эластичность. Ценовое решение бывает настолько хорошим, насколько высока достоверность измерений откликов, на которых оно основано.

Список использованной литературы

1. Marx, K. (1951). Wages, Prices and Profits. Moscow: Foreign Languages Publishing House. P. 28.

2. Ramanujam, M. & Tacke, G. (2016). Monetizing Innovation: How Smart Companies Design the Product Around the Price. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.

3. Lockwood, T. (2009). Design Thinking: Integrating Innovation, Customer Experience, and Brand Value. New York: Allworth Press.

4. Freidank, C.C. (1994). Unterstützung des Target Costing durch die Prozesskostenrechnung. In K. Dellmann & K.S. Franz (Eds.), Neuere Entwicklungen im Kostenmanagement. Bern: Paul Haupt. S. 223–259.

5. Clifton, M.B., Townsend, W.P., Bird, H.M. & Albano, R.E. (2003). Target Costing: Market Driven Product Design. New York: CRC Press.

6. Herzberg, F. (1968). One more Time: How Do you Motivate Employees? // Harvard Business Review. 46(1). P. 53–62.

7. Matzler, L., Hinterhuber, H.H., Bailom, F. & Sauerwein, E. (1996). How to Delight your Customers // Journal of Product & Brand Management. 5(2). P. 6–18.

8. Roland, D. (2017). The New Innovator’s Dilemma: When Customers Won’t Pay for Better. https://www.wsj.com/articles/when-new-and-improved-fails-insulin-maker-stumbles-when– customers-balk-1502809045. По состоянию на 14 февраля 2018 г.

9. Kotler, P., Armstrong, G., Wong, V. & Saunders, J. (2011). Grundlagen des Marketing (5. ed.). München: Pearson.

10. Fassnacht, M. & Köse, I. (2002). Marketingstrategien und Preisfindung für Unternehmensgründer. In H. Corsten (Ed.), Dimensionen der Unternehmensgründung – Erfolgspotenziale der Selbstständigkeit. Berlin: Erich Schmidt. S. 159–199.

11. Gutenberg, E. (1984). Der Absatz. Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre (Volume 2). Berlin: Springer.

12. Gossen, H.H. (1854). Entwicklung der Gesetze des menschlichen Verkehrs und der daraus fließenden Regeln für menschliches Handeln. Braunschweig: F. Vieweg.

13. Fog, B. (1960). Industrial Pricing Policies. Amsterdam: North Holland.

14. Kucher, E. (1985). Scannerdaten und Preissensitivität bei Konsumgütern. Wiesbaden: Gabler.

15. Gutenberg, E. (1965). Zur Diskussion der polypolistischen Absatzkurve // Jahrbücher fürNationalökonomie und Statistik. Vol. 177. S. 289–303.

16. Bijmolt, T., van Heerde, H.J. & Pieters, R. (2005). New Empirical Generalizations on the Determinants of Price Elasticity // Journal of Marketing Research. 42(2). P. 141–156.

17. Hanssens, D. (Ed.) (2015). Empirical Generalizations about Marketing Impact. Cambridge, MA: Marketing Science Institute.

18. Friedel, E. (2014). Price Elasticity: Research on Magnitude and Determinants. Frankfurt am Main: Peter Lang.

19. Автор неизвестен (2014). Auch ohne Maut: 19 Millionen Autofahrer zahlen drauf. http://www. focus.de/auto/ratgeber/kosten/adac-beitraege-2014-erhoeht-19-millionen-autofahrer-zahlen– bald-kraeftig-drauf-1_id_3518905.html. По состоянию на 4 июня 2015 г.

20. Автор неизвестен (27 апреля 2015 г.). ADAC Gelber Engel, goldene Nase // Wirtschaftswoche. 18. P. 12.

21. Cohen, P., Hahn, R., Hall, J., Levitt, S. & Metcalfe, R. (2016). Using Big Data to Estimate Consumer Surplus: The Case of Uber, Working Paper: NBER.

22. Fong, N.M., Simester, D.I. & Anderson, E.T. (2010). Private Label vs. National Brand Price Sensitivity: Evaluating Nonexperimental Identification Strategies. Working Paper: MIT.

23. Krishnamurthi, L. & Raj, S.P. (1991). An Empirical Analysis of the Relationship between Brand Loyalty and Consumer Price Elasticity // Marketing Science. 10(2). P. 172–183.

24. Olbrich, R., Battenfeld, D. & Grünblatt, M. (2005). Zum langfristigen Wirkungsverlauf von Preisaktionen // Jahrbuch der Absatz– und Verbrauchsforschung. 50(3). S. 266–287.

25. Koschate, N. (2002). Kundenzufriedenheit und Preisverhalten: theoretische und empirisch experimentelle Analysen. Wiesbaden: Gabler.

26. Gabor, A., Granger, C.W. & Sowter, A.S. (1971). Comments on «Psychophysics of Prices» // Journal of Marketing Research. 8(2). Р. 251–252.

27. Harrison, G.W. & Rutström, E.E. (2001). Experimental Evidence of Hypothetical Bias in Value Elicitation Methods. Columbia: The Darla Moore School of Business, University of South California. Working Paper B-00-05.

28. Stout, R.G. (1969). Developing Data to Estimate Price-Quantity Relationships // Journal of Marketing. 33(2). Р. 34–36.

29. Völckner, F. (2006). Methoden zur Messung individueller Zahlungsbereitschaften: ein Überblick zum State of the Art // Journal für Betriebswirtschaft. 56(1). S. 33–60.

30. Hensel-Börner, S. & Sattler, H. (2000). Ein empirischer Validitätsvergleich zwischen der Customized Computerized Conjoint Analysis (CCC), der Adaptive Conjoint Analysis (ACA) und Self-Explicated-Verfahren // Zeitschrift für Betriebswirtschaft. 70(6). S. 705–727.

31. Hillig, Т. (2006). Verfahrensvarianten der Conjoint-Analyse zur Prognose von Kaufentscheidungen: Eine Monte-Carlo-Simulation. Wiesbaden: Gabler.

32. Eggers, F. & Sattler, H. (2011). Preference Measurement with Conjoint Analysis. Overview of State-of-the-Art Approaches and Recent Developments // GfK Marketing Intelligence Review. 3(1). Р. 36–47.

33. DAT Group. (2014). Deutsche Automobil Treuhand Report 2014. http://www.dat.de/uploads/ ATReport_2014/pubData/source/804.pdf. По состоянию на 12 февраля 2015 г.

34. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weber, R. (2011). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (13. ed.). Heidelberg: Springer.

35. Herrmann, A., Schmidt-Gallas, D. & Huber, F. (2001). Adaptive Conjoint Analysis: Understanding the Methodology and Assessing Reliability and Validity. In A. Gustafsson, A. Herrmann & F. Huber (Eds.). Conjoint Measurement: Methods and Applications. 2. ed. Berlin: Springer. Р. 279–304.

36. ACBC Technical Paper (2014). Sawtooth Software Technical Paper Series.

37. Louvriere, J.J. & Woodworth, G.G. (1983). Design and Analysis of Simulated Choice or Allocation Experiments: An Approach Based on Aggregate Data. Journal of Marketing Research. 20(4). Р. 350–367.

38. Hartmann, A. & Sattler, H. (2002). Commercial Use of Conjoint Analysis in Germany, Austria and Switzerland. Research Papers on Marketing and Retailing (6 ed.). Hamburg: University of Hamburg.

39. Huber, J. (1997). What We Have Learned from 20 Years of Conjoint Research: When to Use Self-Explicated, Graded Pairs, Full Profiles or Choice Experiments. Sawtooth Software Research Paper Series. Р. 1–15.

40. DeSabro, W.S., Ramaswamy, V. & Cohen, S.H. (1995). Market Segmentation with Choice Based Conjoint Analysis // Marketing Letters. 6(2). Р. 137–147.

41. Gensler, S. (2003). Heterogenität in der Präferenzanalyse. Wiesbaden: Springer.

42. Rossi, S.E. & Allenby, G.M. (2003). Bayesian Statistics and Marketing // Marketing Science. 2(3). P. 304–328.

43. Deal, K. (2002). Hierarchical Bayesian Applications Expand // Marketing Research. 14(2). Р. 43–44.

44. Albers, S., Becker, J.U., Clement, M., Papies, D. & Schneider, H. (2007). Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatz für die Preisbündelung // Marketing – Zeitschrift für Forschung und Praxis. 29(1). Р. 7–22.

45. Weiber, R. & Rosendahl, T. (1997). Anwendungsprobleme der Conjoint-Analyse: Die Eignung conjointanalytischer Untersuchungsansätze zur Abbildung realer Entscheidungsprozesse // Marketing – Zeitschrift für Forschung und Praxis. 19(2). S. 107–118.

46. Srinivasan, V. (2006). Adaptive Self-Explication of Multi-Attribute Preferences. Monterey. Presented at the ART Forum, 12. June 2006.

47. Schlereth, C. & Schulz, F. (2014). Schnelle und einfache Messung von Bedeutungsgewichten mit der Restricted-Click-Stream Analyse: Ein Vergleich mit etablierten Präferenzmessmethoden // Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung. 66(8). P. 630–657.

48. Jaeger, S. R., Hedderley, D. & MacFie, H.J.H. (2001). Methodological Issues in Conjoint Analysis: A Case Study // European Journal of Marketing. 35(11/12). P. 1217–1237.

49. Heidbrink, M. (2007). Reliabilität und Validität von Verfahren der Präferenzmessung: Ein meta-analytischer Vergleich verschiedener Verfahren der Conjoint-Analyse. Saarbrücken: VDM Verlag Dr. Müller.

50. Sattler, H. & Nitschke, T. (2003). Ein empirischer Vergleich von Instrumenten zur Erhebung von Zahlungsbereitschaften // Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung.

55(4). Р. 364–381.

51. Müller, H.C. (2014, December 15). Digitalisierung der Betriebswirtschaft. Handelsblatt. 241. S. 14–15.

52. Hoffmann, T. & Schölkopf, B. (2015, January 29). Vom Monopol auf Daten ist abzuraten // Frankfurter Allgemeine Zeitung. 24. S. 14.

53. Rueter, T. (2014). The price is right – then it’s not. http://discover.360pi.com/acton/attachment/9666/f-01e2/1/-/-/-/-/IR_ThePriceIsRight_1408.pdf. По состоянию на 12 февраля 2015 г.

54. Müller, K.-M. (2012). NeuroPricing. Freiburg: Haufe-Lexware.

55. Skiera, B. & Spann, M. (2003). Auktionen. In H. Diller & A. Herrmann (Eds.). Handbuch Preispolitik: Strategien – Planung – Organisation – Umsetzung. Wiesbaden: Gabler. P. 622–641.

56. Bernau, P. & Budras, C. (2015). Google macht uns Angst, Herr Varian. Vivanty. Р. 84–89.

57. McAfee, R.P. & McMillan, J. (1987). Auctions and Bidding // Journal of Economic Literature. 25(2). P. 689–708.

58. Skiera, B. & Revenstorff, I. (1999). Auktionen als Instrument zur Erhebung von Zahlungsbereitschaften // Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung. 51(3). S. 224–242.

59. Vickrey, W. (1961). Counterspeculation, Auctions and Competitive Sealed Tenders // Journal of Finance. 16(1). P. 8–37.

60. Wertenbroch, K. & Skiera, B. (2002). Measuring Consumers’ Willingness to Pay at the Point of Purchase // Journal of Marketing Research. 39(2). P. 228–241.

61. Wolfstetter, E. (1996). Auctions: An Introduction // Journal of Economic Surveys. 10(4). P. 367–420.

62. Kim, J.-Y., Brünner, T., Skiera, B. & Natter, M. (2014). A Comparison of Different Pay-Per– Bid Auction Formats // International Journal of Research in Marketing. 31(4). P. 368–379.

63. Becker, G., DeGroot, M. & Marschak, J. (1964). Measuring Utility by a Single-Response Sequential Method // Behavorial Science. 8(9). P. 226–232.

64. Schreier, M. & Werfer, J. (2007). Auktionen versus Lotterien: Ein empirischer Vergleich zur Messung von Zahlungsbereitschaften // Die Betriebswirtschaft. 67(1). S. 22–40.

65. Telser, L. G. (1967). The Demand for Branded Goods as Estimated From Consumer Panel Data // The Review of Economic Statistics. 44(3). P. 300–324.

Глава 4
Анализ. Психология цены

Краткое содержание

Теория психологии цены дополняет выводы классической экономики и, таким образом, способствует всеобъемлющему пониманию ценовых эффектов. В основе экономики и маркетинга лежит не только рациональная парадигма homo economicus, «человека экономического», составляющая ядро классической теории. Прайс-менеджмент и его процессы не следует рассматривать исключительно с экономической точки зрения. Нельзя забывать и о бихевиоризме (англ. behavior – поведение). В этой главе представлен обзор стратегий, учитывающих психологические факторы цены, и рассмотрены различные темы, относящиеся к новой научной области – поведенческому ценообразованию.

4.1. Введение

В главе 3 мы занимались экономикой цены. Цена – это независимая (причинная) переменная, а объем продаж – зависимая переменная. Задачей предыдущей главы было выявить количественные взаимосвязи между этими переменными. С теоретической точки зрения основой нашего исследования этих взаимосвязей была так называемая модель «стимул-реакция», модель С-Р. Классическая количественная экономика не занимается глубоким изучением вопроса «почему» относительно функции «цена-отклик», то есть того, что происходит между стимулом («цена») и реакцией («объем продаж»). Иными словами, мы не пытались объяснить, что происходит в «организме» покупателя. Вот почему мы также называем модель С-Р «черным ящиком». Еще одна важная установка экономического анализа – это предположение, что потребитель хорошо информирован и поступает в основном рационально. Он знает цену товара и способен оценить его ценность. Таким образом, функция «цена-отклик» имеет отрицательный уклон, за исключением крайне редких обстоятельств.

Но в действительности прайс-менеджмент – явление намного более сложное и неопределенное.

В так называемом «черном ящике» между стимулом «цена» и реакцией «объем продаж» заключен очень важный и сложный элемент: поведение потребителя. Сюда относится его восприятие, эмоции, толерантность к риску, суждения и впечатления после покупки. Модель «стимул-организм-реакция» (модель С-О-Р) включает в себя все эти влияющие переменные.

Каждый потребитель знает, что не всегда ведет себя как рациональный «гомо экономикус». Поэтому не удивительно, что модель С-Р дает неполную картину реального ценового поведения. Восприятие цены зависит от контекста и ситуации. На ценовые эффекты влияет знание о цене и память на цены. Аналогичным образом доверие к поставщику служит драйвером поведения потребителя. Все эти аспекты ставят немало вопросов и вызывают немало последствий для прайс-менеджмента:

• Как следует сообщать о ценах?

• Что представляют собой ценовые якори и какое они имеют значение?

• Должен ли поставщик предлагать скидки и делать специальные предложения?

• Как следует представлять свои цены по сравнению с ценами конкурентов?

• Должен ли поставщик применять одномерную или многомерную ценовую структуру?

• Какова конфигурация структуры цен с привязкой по времени (например, 1 платеж в год или 12 платежей помесячно)?

• Каково влияние дополнительных вариантов продукта или цены на реакцию потребителя?

• Как рассматривать постоянные цены?

Явления, стоящие за этими вопросами, ни в коем случае не снижают и не отрицают важности функции «цена-отклик». Она будет существовать всегда. Эта функция показывает, сколько единиц товара будет продано по определенной цене. Но во многих случаях объем продаж зависит не только от цены как таковой, то есть «объективной цены». Он также будет зависеть и от того, как именно покупатель воспринимает цену, какую роль она для него играет (например, как показатель престижа или качества), как и в каком контексте будет проходить ценовая коммуникация. Ценовой дизайн и ценовая коммуникация способны оказать сильное воздействие на функцию «цена-отклик». Модели С-О-Р объясняют, почему потребитель реагирует на цену определенным образом.

В этой главе мы подробно рассмотрим две научные концепции и их выводы. Одна из них представляет собой более давнюю область психологии цены, а другая – это более современное направление поведенческой экономики, или поведенческого ценообразования. Дэниел Канеман и Амос Тверски [1] заложили основы поведенческой экономики в 1979 году, опубликовав свою «теорию перспектив».

В 2002 году Канеман получил Нобелевскую премию, в том числе за эту работу. Данное научное направление, которое, что удивительно, было основано вовсе не экономистами, уже успело внести существенные изменения в теорию экономики. И мы думаем, что изменения продолжатся. Желающим детально ознакомиться с фундаментальными теориями мы рекомендуем бестселлер Канемана [2] «Думай медленно… Решай быстро».

Число публикаций на тему поведенческой экономики и их авторов растет в геометрической прогрессии. В 2017 году Ричард Талер получил Нобелевскую премию за работы в этой области. Цена в этом контексте играет ключевую роль, а выводы ученых поразительны и зачастую контринтуитивны. Здесь вполне обычны поведенческие паттерны, которые можно назвать «иррациональными» [3, 4]. Остается, однако, открытым вопрос о том, имеют ли данные модели поведения действительно иррациональный характер или же просто отражают попытку потребителей упростить для себя процесс принятия решений.

Помимо этих новых веяний, существуют и другие психологические ценовые эффекты, которые известны уже долгое время и которые противоречат фундаментальному принципу экономики: «Чем выше цены, тем ниже объемы продаж». Мы изучим эти эффекты, прежде чем перейдем к новым находкам поведенческого ценообразования. Заметим, что эти сферы некоторым образом пересекаются.