电子商务个性化定价策略及动态调整

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摘要：互联网的逐步推广和发展，电子商务的迅速发展正在逐渐瓦解传统的定价模式和营销方式。个性化定价策略顺应时代潮流，在利用大数据环境下能更好地了解消费者的需求和偏好，为将顾客划分为单个细分市场提供技术支持。文章基于个性化定价的条件，结合动态因素，利用REM模型进行顾客细分，为个性化定价提供理论支撑。

关键词：电子商务；个性化定价；动态调整

随着互联网的快速发展，中国网民的规模也在迅速扩大。截至2017年12月，我国网民规模已经达到7.72亿，网上购物人数也突破到5.33亿。电子商务正在进入高速发展阶段，这也促使电子商务进入个性化时代，改变传统的统一定价模式。以客户为中心的个性化定价已经逐步深入电子商务。

一、电子商务环境下的个性化定价策略的条件

（一）了解消费者的支付意愿个性化定价。[1]实际上是在产品成本的基础上研究消费者的支付意愿。在个性化促销，捆绑定价、差别化定价等网络定价中，提前掌握顾客支付意愿是这些促销手段与定价策略的基本前提。企业定价需要提前了解顾客愿意为此付出的最高价格，只有当企业的定价低于顾客愿意支付的最高价格，销售才可能开始。（二）以信息技术为前提，收集客户信息。互联网及电子商务环境使得客户浏览商品的次数，成交记录、评价数据等信息转变为双向信息流，企业可以利用cookies从网站等渠道获取更多、更可靠的数据信息。客户在某网站注册账户时，这一举动会登记大部分的人口特征信息，暴露消费者的年龄、居住地、单位等信息，企业可以据此分析消费者的消费能力。在消费过程当中，企业还会根据地域、消费偏好、消费次数和力度等信息，将客户分为不同的类别，并根据类别向其推送针对性的促销模式及产品服务，以此达到企业利润最大化。

二、电子商务环境下的个性化定价的动态调整

制定个性化定价步骤后，还需要考虑不同因素的变化所带来的调整，如通货膨胀，利率的浮动，消费者的偏好及竞争对手的价格策略等因素的制约。因此，企业根据市场的变化、竞争者的策略适时变更产品价格是企业成功的保障。（一）根据地区不同的动态调整。根据地区的动态调整相当于一种区域歧视定价。在互联网下，地域的隔阂[2]早已不是商业的阻碍，但这并不意味着电子商务消除了地区差异带来的定价差异。现在电商推出的App都有定位功能，能更好地细分每个消费者，根据地区划分细分市场，方便管理该细分市场的定价与产品信息的推送。天猫超市、京东等都有生鲜超市，将顾客通过地区归类后，可以为顾客运送最近仓库的生鲜产品，降低运输成本，提高边际收益。不同地区邮费价格也不一样，例如西藏、新疆等地区属于不包邮区域，产品价格还要加入邮费的因素。（二）根据时间不同的动态调整。价格的高低与产品的旺季与淡季、竞争对手推出的价格战等因素相关。比如在京东618、双十一、双十二等大型的商品大促节日。电商是如何将商品的价格作出调整，以满足消费者的“降价”需求？对每个目标客户制定了怎样的价格？企业在不同的时间，如季末大促销、节假日等特殊时间通过花样百出的促销手段，将大促销的消息通过短信、电话、广告等方式告知消费者，竞争对手的低价格战也是企业促销时定价的参考因素。对价格不关注的消费者可能在大促销时成为高价格的购买者。而企业也可以通过这种时间上的差异带来更多的利润。（三）根据顾客细分的动态调整——基于REM模型客户分类法客户细分的概念自1956年由温德尔.史密斯首次提出后，便广泛应用于市场研究和应用当中。个性化策略的动态化调整主要是依靠顾客细分来完成。细分后的顾客市场比传统的细分市场做到了更精准的定位和服务，也带来了更高的利润，消费者也能在个性化定价中得到适合自身的价格。假设A企业根据经营业务与经营规模将最近交易（Recently）、交易频率（Frequency）、累积交易金额（Monetary）分别设置成以下参数：R：一个月以上系数为0.8，半年内系数为0.6，一年内系数为0.4，一年以上系数为0.2；F：5次及以上系数为0.8，大于等于三次小于5次系数为0.6，大于一次小于3次系数为0.4，一次及以下系数为0.2；M：大于等于2000元系数为0.8，大于等于1000小于2000系数为0.6，大于500小于等于1000系数为0.4，小于等于500系数为0.2。A企业管理层根据公司战略计划，依据参数给客户打分，最后的REM标准值等于R、F、M三项的乘积。如表1所示。RFM标准值作为将客户分为以下八种类型的基准。A企业得出的REM标准值将顾客细分，由于企业有限的资源不可能完全满足每种类型的顾客需求，企业可以关注公司着重的顾客，为他们提供更为细致的价格。并且做到不被顾客发现，每个顾客归类后，不会为他们提供多种互相矛盾的产品信息及价格，而是按照公司的分类提供差异化价格和相关信息。不同类型的企业对待客户的评分标准不一样，文章只是举例阐述如何运用，R值、F值、M值的参数应该根据客户订单量设置评分标准，最后算出本公司的RFM标准值，然后运用大数据将每位顾客的交易信息计算成RFM值，与公司的RFM标准值进行对比，然后分类，完成顾客细分。当然实际经营中会与算出的值有偏差，但是该模型依然能为企业进行顾客细分，根据细分市场提供个性化定价，在互联网时代下为企业挖掘更多潜在用户，并留住重要价值客户。

三、总结

综上所述，电商的出现很好地弥补了传统行业在获知消费者偏好、地域局限和产销周期上的不足。利用互联网下信息技术的发展，能更好的掌握消费者的偏好和其他信息，方便提供个性化服务，制定个性化价格，提高消费者满意度。双方获得的信息更加透明，消费者讨价还价的能力也日益增长，在个性化定价中也能获得自己满意的价格。这也要求企业既要在营销策略上追求创新，产品也要保质保量贴合消费者想法，在销售过程中增加产品附加服务的含量来使产品差别化。因此，个性化定价是能实现双赢的一种定价策略。

【参考文献】

[1]郭健,郭华,张仲.电子商务的个性化定价研究[J].价格理论与实践,2012(10):74-75.

[2]王举颖.大数据时代零售企业多边平台发展与协同定价策略研究[J].价格理论与实践,2015(5):106-108.

作者:罗青青 单位:重庆理工大学