Question

给产品或服务定价一直都是增加营收最棘手的问题，定价太低会让你损失利润，太高又会吓跑用户，同样损失利润。公司在这方面犯错的方式不胜枚举，可能是公司在确定初始价格之前没有进行充分的分析，可能是定价试验的频率太低，可能是定价高出了市场愿意支付的水平，还有可能是公司在不该降价的时候急于降价。增长团队可以极大地帮助公司正确定价。他们可以与产品和财务团队合作，通过开展问卷调查和用户调研找出最佳定价区间并进行试验。

销售实物商品的公司定价相对会容易一些，因为它们只需要考虑所售商品的生产或购买成本、营销和配送成本，最后再将利润算进去。但即使是实物产品，增长团队也能够基于他们所掌握的用户购买行为和生命周期价值这些信息开展试验。过去几十年研究人员发现了许多零售业中可以触发购买行为的原则，增长团队可以从里面寻找灵感。比如，威廉·庞德斯通在他的书《无价：洞悉大众心理玩转价格游戏》（Priceless: The Myth of Fair Value）中就提到心动价格（charm price）的威力，也就是相对于整数价格，那些故意以9、99、98或者95结尾的价格对消费者来说更具吸引力。尽管看似不可思议，但这样的定价策略确实有效。庞德斯通在书中写道：1987—2004年发表的8份研究表明，心动价格相比数值接近的整数价格可以将销售额提高24个百分点。

其他使用心理战术的策略包括强调正价商品比降价商品贵的价值所在，在价签上印出美元符号，这些都可以影响用户行为。和其他增长手段一样，这些策略并不是对所有产品所有客户都适用。但是如此多的选择意味着增长团队有大量机会可以不断测试和优化定价，实现营收增长。

给实物商品定价相对容易，但如何对没有原材料成本、在网上交付的软件商品进行定价呢？Price Intelligently（一个价格最优化软件）的CEO帕特里克·坎贝尔针对SaaS产品的定价介绍了大量最佳实践。他建议，首先在用户中开展问卷调查（正如我们在讨论许多其他增长手段时所建议的那样），询问受访者哪些功能对他们而言最重要以及他们愿意为此支付什么样的价格。问卷可以按照下面这个顺序向用户提四个问题：

• （产品）在哪个价位会让你觉得太贵而决不会考虑购买？

• （产品）在哪个价位会让你觉得略贵，但你还是会考虑购买？

• （产品）在哪个价位会让你觉得购买很划算？

• （产品）价格低到哪种水平会让你开始怀疑产品质量？

用户反馈会告诉你他们觉得太高、太低以及适中的价格区间。根据问卷调查的结果团队可以绘制出下面这幅图（见图8–1）。

图8–1中央看起来像菱形的区域就是进行定价试验的理想测试区间。当然，你不应该只考虑用户反馈，还必须考虑其他一系列复杂因素，例如生产和分销成本、营销和一般性支出以及针对竞争产品开展的市场调研等等。此外，测试的价格区间必须是由增长团队和财务团队共同来确定，并且还要得到执行领导层的同意。

图8–1 用户在多大程度上愿意支付这个价格？

资料来源：Price Intelligently

有人认为直接向用户询问价格问题只能带来低价的回答，因为用户总是想怎样对他们最有利。但是，即使是那些认为不能直接根据用户反馈来决定价格的人当中，大多数都同意通过调查问卷和采访获得的用户反馈至少可以帮助你决定产品定价，而且你还能了解到目标用户中哪些人愿意出这个价钱。事实上，这也是开展定价试验如此重要的原因。许多公司感觉价格一旦定好就不能改动，而实际上正确的做法是，团队应该不断试验定价，正如他们对待其他增长环节一样。无论你是选择原封不动地使用上面提供的定价提问，或是对它们加以修改以满足你的具体需求，还是自己重新设计问题，这些都可以，关键是要利用用户反馈来帮助你持续开展试验。

接下来，你需要将定价调研与之前的功能调研结合起来，创建一个由用户最看重的功能和愿意支付的价格点所组成的矩阵，这样你就能得到坎贝尔所说的画像—定价匹配。它可以帮助你信心满满地设计出满足购买者需求和期待的产品计划和定价。

让我们再次以第七章中假想的视频流公司为例说明实际操作是怎样的。通过问卷调查和群组分析，这些公司可能发现使用服务的用户分为迥然不同的两类：一类用户只想观看节目和电影这个基本功能而不希望出现任何广告；另一类用户则希望获得更丰富的娱乐体验。正如前面所讲，增长团队首先应找出能够代表这两类用户的用户原型：基本款邦妮（Basic Bonnie）代表了不需要任何附加内容、只要简单的视频流服务的用户类型；通吃款安德鲁（All-Access Andrew）代表了想要这项服务的所有附加项目（而且也愿意付费）的用户类型。

表8–2 视频流公司两类用户喜好差异

理解用户喜好上的差异可以帮助增长团队寻找试验区域。例如，考虑到一些用户可以接受的月订阅价远远高出9.99美元，所以团队可以试验向其中的部分用户提供价位更高的订阅计划，让他们能够在多个设备上观看视频或者允许更多家庭成员同时使用服务。

无论你试图变现何种产品，在为用户提供选择时需要确保定价与产品价值相匹配。包括软件产品在内的一些产品通常是按需付费，也就是按照使用量来付费。例如，HubSport的营销软件按照存储在它的数据库中的联系人人数来收费，因为这是衡量用户对服务的使用量以及他们从中获得价值的一个理想衡量指标。试想，如果HubSport按照每家公司注册的用户账号数量来收费，那么很可能出现的情况是，公司只注册一两个账号，然后公司员工共享这些账号。这就意味着HubSpot赚取的收益与产品使用量完全失衡。Unbounce（一款开发着陆页面的工具）根据用它的软件创建的着陆页的访客量来收费，而调查猴子则是按照使用它的问卷调查软件收集的问卷反馈数量来收费。这两种衡量指标都与用户从服务中获得的价值直接挂钩。像这样用来决定用户付费额的度量被称为价值度量（value metrics）。

坎贝尔建议在确定你的价值度量之前先问自己三个问题。

1.这个价值度量是否与用户看到的价值相匹配？

2.这个度量是否会随着用户对产品使用量的增加而增加？

3.这个度量是否易于理解？

调查猴子的价值度量显然符合所有标准。它根据调查问卷的反馈数量来决定收费，这很容易理解，因为问卷调查得到的反馈越多，它的价值就越大。此外，用户创建并发出的问卷数量越多，调查问卷的价值也会越大。

但是，定价正确了还不够，如何在价格页面以及其他地方向用户呈现并传达这些价格信息同等重要。如果你的商业模式包含许多不同的价位选择，那么确保用户能够轻松对比各个方案包含的功能，判断某些方案是否值得更贵的价格就显得尤其重要。团队应该在每种计划的功能列表中一目了然地列出该计划包含的所有基本功能以及额外好处。我们来通过一个假想的定价页面来看看如何进行操作。

图8–2 典型的SaaS定价页面

对于靠广告营收的产品，增长团队应该试着给广告单位（advertising units）定价。他们应该试着给不同的广告类型定价，比如标准横幅广告、包含动画或者互动元素的广告（如富媒体广告）和视频广告，同时他们还应该试验广告的位置，然后对比各种情况下的用户参与度。掌握了用户参与的数据后，团队可以试验各种广告版面的收费模式，比如根据广告点击量或者浏览次数来收费，或者通过广告联盟模式来收费，也就是当用户点进广告，跳转到广告主的网站上采取行动或者购买商品的话，广告主就要向广告版面提供商付推荐费。

记住，价格定好后不应该把它抛到脑后，从此不再过问。和我们前面讲过的所有增长杠杆一样，定价也需要不断试验。我们建议SaaS产品的增长团队至少每个财政季度测试一次定价改变，而电商企业则应该更频繁更持续地测试定价，就像亚马逊那样。这个策略叫作动态定价，它利用许多方面的数据，如存量、季节性规律、一天中的时间、顾客购买历史、使用的电脑类型等来不断调整并测试价格变化，最后找出能够带来最大购买量、实现利润最大化的价格。但要注意，和个性化定制一样，如果方法不当，动态定价也有可能适得其反。旅游网站Orbitz就是一个反例。有新闻曝出内幕，那些使用苹果电脑在Orbitz上购买旅游产品的用户看到的酒店和旅游计划价格普遍比那些使用台式电脑的用户看到的价格高很多。确实，Orbitz通过调研发现，苹果用户愿意也有能力为酒店房费多出30%甚至更高的价钱，于是他们利用这个数据从苹果用户身上赚更多钱。显然，苹果用户看到这个报道心里肯定不高兴。

基于广告模式的增长团队同样应该不断优化定价。像谷歌和脸谱网这些最大的广告平台采用拍卖模式来为它们库存中的广告版面定价。也就是说，广告主想在平台上投放广告时就会给出一个它们愿意付的价格，然后广告平台将广告位卖给出价最高的广告主（这样说过于简化了这个过程，拍卖过程其实十分复杂）。如果头名中标者因为达到了当日预算上限或者因为其他限制而用完了当日预算额，那么出价第二高的广告主将顺位获得广告版面，以此类推，直到平台售出所有库存广告位。这些公司也会综合考虑广告质量和用户反应这些因素来决定哪些广告主优先得到哪些广告位，哪些广告应该放在更加醒目的位置，以此来激励广告主制作优质广告。显然，这样做对广告主和广告平台都有利。没有这类竞标机制的小型广告发布平台则应该根据供求关系不断测试库存定价，以实现收益增长的最大化。