價格彈性 2.0:從理論到現實世界
已發表: 2022-03-11執行摘要
公司如何利用需求價格彈性?
- 根據麥肯錫的一份報告,平均而言,價格上漲 1% 可轉化為美國公司的營業利潤增加 8.7%(假設銷量沒有損失)。 然而,他們估計,在公司每年做出的數千個定價決策中,多達 30% 未能提供最優惠的價格,從而導致大筆資金擺在桌面上。
- 營銷人員傳統上使用 PED 來最大化收入和利潤,方法是根據消費者的歷史需求敏感性優化他們的“價格與需求比率”。
- 公司還使用 PED 作為滯後指標來了解廣泛的公司和宏觀績效參數,包括產品績效、品牌/營銷績效、競爭對手和互補績效以及整體宏觀經濟健康狀況。
優步的“激增”:當價格彈性遇上大數據和行為心理學
- 快速、實時的 A/B 實驗和大數據應用等新的數字經濟技術正在為價格彈性應用開闢新的可能性。
- 作為一個案例研究,優步使用大數據和“激增”來不斷地對價格彈性進行三角測量以調節需求,同時也解釋了之前被忽視的行為心理學扭曲。
- 例如,當 Surge 首次推出時,Uber 知道從 1.0 倍(沒有激增)到 1.2 倍的激增會導致需求下降 27%(這意味著 PED 為 1.35)。
- 該公司還發現,從 1.9 倍飆升至 2.0 倍所導致的需求下降恰好比從 1.8 倍至 1.9 倍飆升所導致的需求下降幅度大 6 倍,這僅僅是因為“2.0 倍只是感覺本能地更大、反复無常,因此不公平”它的客戶(行為扭曲)。
- 有趣的是,它發現將乘數從 2.0 倍提高到 2.1 倍會導致更多的乘車次數,不是因為消費者想要支付更多費用,而是因為有了像 2.1 倍這樣精確的數字,客戶認為必須使用智能算法,更好能夠比人類設定一個公平的、數據驅動的價格。
需求價格彈性的未來
- 大數據的 4 V 使得 Uber 等公司能夠參與實時動態定價(通過其激增功能),不僅以前所未有的精確度控制需求,而且還可以完美透明地根據不同的客戶群體和利潤最大化。
- Brandeis 經濟學助理教授 Benjamin Shiller 計算出,Netflix 可以利用動態定價和大數據在 2006 年和 2012 年分別增加 800 萬美元和 2300 萬美元的利潤。 在他的模型中,他分享說,一些訂閱者支付的費用比標準費率高出 61%,而另一些訂閱者的訂閱費用則少 22%。
- 甚至初創公司也開始利用這個機會:鮮為人知的化妝品品牌 100% Pure 報告稱,其在線銷售額在三個月內增長了 13.5%。
老格言
正如曾經著名的格言所說,“經濟學中最著名的定律,也是經濟學家最確定的定律,是需求定律”——該定律指出,購買的給定商品的數量與其價格成反比關係——即,較高的價格導致較低的需求量,較低的價格導致較高的需求量。 正是在這個前提下,建立了整個微觀經濟學學科。
需求量 (Q) 的變化對任何給定的單價 (P) 變化的相對響應性就是所謂的需求價格彈性,也稱為 PED 或價格彈性。 本文將以某種講座的方式介紹價格彈性理論的基本原理,然後將我們帶出課堂,探索現實世界的應用,包括定價和促銷策略設計、行為和消費者心理學的元素如何使原始性複雜化諾貝爾獎得主理論,以及使用 Uber 的激增定價模型作為工作中價格彈性的完美示例的現場案例。
但首先,讓我們從基礎開始。 要深入理解需求的價格彈性,我必須帶你回到起點——經濟學的第一原理——並幫助你理解需求的核心概念。
經濟學 101:了解需求
在最基本的情況下,需求是消費者願意並且能夠以連續統一體的每個價格購買的給定商品的數量。 理論經濟學家和商界人士都使用需求曲線來表示和衡量需求,需求曲線被正式定義為在任何給定時間點價格與需求量之間關係的圖形表示。
在典型的表示中(例如上面的圖 1 所示),需求曲線是用價格在垂直 (y) 軸和數量在水平 (x) 軸繪製的,繪製的函數(曲線)通常反映從左向右遷移的負關聯(即向下傾斜)。
進一步分析典型表示,需求曲線與 y 軸相交的點捕獲了客戶將購買零單位給定產品的價格,因為它正式太貴了。 這表明了客戶支付意願的外部界限。 相反,需求曲線與 x 軸相交的點捕獲了客戶願意以任何價格購買的最大數量。 或者換一種說法,假設它的產品定價為零,給定公司可以銷售的最大單位數量。
需求曲線最基本的形式是線性的,它的斜率代表不同價格下可能的購買量,可使用以下公式計算:
隨著需求的抽象概念的引入,我們接下來必須了解支配它的主要規律和相關因素。
需求法則
需求定律指出,在其他條件不變的情況下,給定商品的需求量與其價格成反比——換句話說,較高的價格導致需求量減少,而較低的價格導致需求量增加。 除價格外,還有其他五個因素通常會影響需求。 它們如下:
- 相關商品的價格。 相關商品以互補品的形式出現; 即,具有正的需求交叉彈性的商品,因此通常一起消費(想想汽車和汽油),或替代品; 即需求交叉彈性為負的商品,因此很容易相互替代(例如瓶裝水與自來水)。 具體來說,互補品價格的上漲通常會導致商品束的總成本上升,從而導致兩者的需求量下降。 而對於替代品,則會產生相反的效果。
- 買家收入。 當個人或總收入增加時,個人和總需求隨著產品的邊際效用函數上升。 在這種情況下,邊際效用被定義為消費者從多消費一單位給定商品中獲得的額外滿足單位; 效用通常會隨著時間的推移和/或每消耗一個額外的單位而減少。
- 消費者的口味或偏好。 有利於商品(或商品類別中的品牌)的口味或偏好的積極變化自然會增加需求,反之亦然。 正是出於這個原因,每年在品牌、廣告和營銷上花費數十億美元,以改變或操縱客戶的品味、偏好和粘性,以支持特定公司的產品/品牌。
- 消費者期望。 這個變量的內在因素是另外兩個基石經濟原則。 第一個是未來價值的概念,第二個是貼現到現值的概念。 簡單來說,當消費者期望某件產品的價值在未來會上升時,當下的購買意願就會更高,從而引發更大的需求。 這個概念存在於這樣的關係中,即使是基本的非必需消費品也可以開始僅僅基於感知、消費者心理和時尚/趨勢而被視為投資。
- 市場上的買家數量。 簡而言之,在人均收入不變的情況下,由於人口結構的變化或產品相關性的提高,潛在消費者總數的增加將引發更大的需求。 越多的人消費相關、負擔得起且易於獲得的產品,總體需求就越高,反之亦然。
重新審視需求曲線:……的轉變與……的運動
在這個時刻,值得強調的是,在經濟學中,存在兩種不同的需求變化表現。 第一個例子是需求曲線的移動,第二個例子是沿著它的移動。 曲線的移動只能由需求的五個非價格決定因素之一的變化引起,如上文詳述和圖 2 所示。
另一方面,沿著需求曲線的運動僅在響應價格變化時發生,導致需求量發生變化,但在需求函數/曲線的範圍內。 同樣,需求量變化對選定價格變化的敏感性就是所謂的需求價格彈性,我們接下來將深入研究。
需求價格彈性
需求價格彈性 (PED) 衡量由於價格百分比變化而引起的消費者需求量的百分比變化。 它是通過將需求量變化百分比除以價格變化百分比來計算的,以 PED 比率表示。
由於需求量與價格之間的反比關係(需求定律),彈性係數——即價格彈性公式的輸出——幾乎總是負數。 然而,值得注意的是,負號通常被忽略,因為數字的大小通常是分析的唯一焦點。
解釋彈性
當價格的相對較小的變化伴隨著需求量的不成比例的較大變化時,需求被認為是有彈性的,而當價格的相對較大的變化伴隨著需求量的不成比例的較小變化時,需求被認為是缺乏彈性的。 在這些極端之外,單位彈性是指價格變化伴隨著需求量的精確/成比例變化的任何情況。
從數學上講,當彈性係數大於 1 時,對給定產品的需求被認為是相對彈性的,而當其彈性係數小於 1 時,被認為是相對缺乏彈性的。 最後,當 PED 係數恰好為 1 時,需求被稱為是單位彈性的。

全方位的彈性
根據達頓商學院和哈佛商學院的高級講師 Thomas Steenburgh 和 Jill Avery 的說法,有五個主要的彈性區域:
公司如何利用需求價格彈性?
稍微切換一下,我現在想探討公司如何使用需求價格彈性的問題。 為了有效地回答這個問題,我們必須再次回到第一方,重新定義/澄清公司的功能。
從根本上說,公司的功能是雙重的:(1)為其客戶創造價值,以及(2)為其利益相關者獲取價值。 企業在選擇生產和分銷的商品/服務時創造價值,或者至少是對價值的感知; 在他們選擇如何定價和採用何種成本結構時,以利潤的形式獲取價值。 因此,更粗略地說,可以推測公司的核心目標是最大化利潤。
有了這些,我們的下一個任務是了解營銷人員的角色。 我們可能都同意,他們的角色,與公司內的其他經理一起,是為了推進他們公司的目標,我們將其定義為利潤最大化。 鑑於成本不屬於營銷人員的職權範圍,他們必須通過最大化收入來實現這一目標。 在對話中添加更多結構,營銷人員通過優化經典商業理論家所說的四個 P:產品、價格、地點和促銷來做到這一點,其中產品描述了商品/服務的性質和相對差異; price ,商品的售價; 獲取商品的地點、地點和難易程度; 和促銷,用於告知或說服目標受眾商品優點的營銷方法。
更具體地說,營銷人員的工作是估計需求,預測各種可能的價格組合(價格彈性)的影響,並使用該數據告知管理層最適合公司及其產品的定價和促銷策略,假設兩者產品和地點都得到了優化。
現實世界中價格彈性理論的問題在於,在其他條件不變的情況下,它永遠無法成立。 換句話說,競爭市場中的變量永遠不會保持不變。 實際上,公司在動態、複雜和多變量的環境中運營,充滿了無形的競爭力量,這些力量以無法預測/量化的方式相互影響。 根據定義,現實世界是不完美的、流動的和不精確的,不考慮消費者。
插曲:價格彈性與行為心理學
值得注意的是,價格彈性理論是一個經典理論,因此也忽略了構成人的所有心理、社會、認知和情感因素(這些因素通常在行為經濟學中得到解釋)。 具體來說,經典理論的核心是假設市場參與者是理性的,因此總是做出最規範的邏輯/最佳決策。 現實情況是,根據 Toptal 專家 Melissa Lin 最近一篇富有洞察力的文章,80% 的經濟主體偏離了客觀理性的選擇,因為認知和情感偏見會影響他們處理和處理信息的方式。 鑑於芝加哥大學教授 Richard Thaler 因其在行為經濟學方面的工作而獲得 2017 年諾貝爾經濟學獎,這是一個適時的副話題。
真實案例研究:優步和激增定價現象
優步作為一個出色的真實案例研究存在,既涉及行動中的價格彈性,也涉及行為因素通常如何影響預期結果。 具體來說,它曾經有爭議的激增定價功能是一種使用大量供應(司機)和需求(乘客)數據來實時調節價格並保持時時刻刻保持平衡的功能。
注意:厚顏無恥的評論沒有說但巧妙地傳達的是:“需求超出了圖表! 票價上漲是為了讓更多的消費者離開該應用程序。”
優步,鑑於其可用的大量實時數據,能夠不斷三角測量其價格彈性商,並使用該信息實時調節需求,它通過定價不同的客戶群來做到這一點誰存在於其價格敏感範圍內。 套用加州大學洛杉磯分校行為經濟學家、優步經濟研究主管 Keith Chen 的話說:正如傳統經濟學所預測的那樣,價格飆升會抑制需求。 具體來說,對於激增的早期階段,當您從零激增到 1.2 倍時,您會看到需求持續精確地下降 27%。 將數據應用於理論,這意味著價格彈性商為 1.35,假設在案例的地理範圍內合理一致的基線票價,以及優步的客戶具有相對價格彈性的結論。
當行為心理學發揮作用時,事情開始變得更加有趣。 在 Uber 的案例中,Chen 繼續解釋說,就定價而言,強大的整數效應似乎與 Uber 的消費者有關。 具體來說,當優步從 1.9 倍飆升至 2.0 倍時,需求下降的幅度將是從 1.8 倍飆升至 1.9 倍時的 6 倍。 進一步的分析顯示,2.0 倍的數字讓人感覺發自內心地更大,因此“反复無常且不公平”。
更有趣的是,事實證明,當激增乘數從 2.0 倍變為 2.1 倍時,人們實際上乘坐的次數更多。 但這並不是說客戶更願意支付 2.1 倍而不是兩倍的價格,而是因為他們假設如果旅行的價格設置為 2.1 倍,那麼後台肯定有一個智能算法在工作,因此,這似乎並不那麼不公平。 經典的認知失調在起作用。
優步作為一個案例研究完美地概括了將理論價格彈性理論應用於現實世界多變量環境的挑戰。 事實證明,即使是科學,也更像是藝術而不是科學,至少在現實世界中是這樣。
潛意識信息:PED 的其他應用
除了用作主動/預測工具外,價格彈性還有其他應用。 具體來說,它通常用作滯後指標,用於告知公司在一系列參數中的表現。 這些參數包括產品績效、品牌/營銷績效、競爭對手和互補績效,甚至整體宏觀經濟健康狀況。
產品。 用哈佛商學院高級講師吉爾·艾弗里(Jill Avery)的話說,所有公司都在尋求創造能夠為其客戶提供獨特和可持續價值的產品和服務,尤其是相對於市場替代品而言。 簡單參考圖 5,給定產品越獨特/差異化,客戶在相同總成本基礎上支付的意願越高,其需求就越缺乏彈性。 因此,需求價格彈性是市場內真實或感知產品差異的有效指標。
品牌/營銷。 與此相關的是真實和感知產品差異化之間的區別。 暫時不考慮真正的產品差異化,通過有效品牌的力量捕捉到的獨特性,是營銷人員必須利用的成功的強大心理決定因素。 因此,價格彈性是衡量公司/產品在市場上相對於競爭對手的品牌資產的有效滯後指標。 當產品的需求相對彈性時,它被消費者認為是一種商品(即,弱品牌或沒有差異化,因此很容易被次優/最低價格的替代品替代)。
競爭和互補。 公司的需求價格彈性也是競爭強度(即可行替代品的發生率)和市場互補狀態的重要指標。 相對彈性的價格彈性要么表明該價格點的商品競爭激烈,要么表明互補品的成本/價格正在上升。
產品/業務生命週期。 根據 HBR 一篇關於新產品定價政策的文章的作者 Joel Deal 的說法,價格彈性也是貴公司成熟度的準確衡量標準。 他將一個概念進一步分解為三個不同的元素。
- 技術成熟度:這表現為產品開發速度的下降、品牌之間功能和性能的標準化或商品化程度提高,以及隨著特定產品在市場上花費更多時間而穩定客戶期望。
- 市場成熟度:這種形式的成熟度由消費者對給定產品、服務理念、價值主張的接受程度以及對產品性能令人滿意的信念的穩定性來表示。
- 競爭成熟度:這表明現有參與者和品牌的穩定和鞏固,他們的市場份額、定價和作為產品的定位繼續存在於市場中。
整體經濟狀況。 需求價格彈性間接反映的最後一個參數是產品銷售所在經濟體的整體健康狀況。 具體而言,該參數與人口統計數據(即可尋址人口的規模)和構成該消費市場的成員的收入水平有關。 與此相關的還有所提供產品的總成本。 低收入、高成本的產品環境自然會產生相對彈性的需求曲線,而高收入、低成本的產品會產生相對缺乏彈性的需求曲線。
期待…
為給定的產品設定合適的價格是困難的,更糟糕的是,它一直遠不是一門精確的科學。 儘管價格彈性理論已經存在了一個多世紀,但它通常作為一個理論框架來不准確地理解市場對價格變化的反應,然後使用其中的數據來笨拙地預測未來的行為。 這是一個很好的開始——我們盡了最大的努力,它確實達到了它的目的。
但時代在變。 大數據的擴散和數字經濟提供的快速 A/B 測試可能性的結合正在改變 PED 的精度和歷史適用性。 優步的動態(激增)定價功能幫助其使用價格實時維持供需平衡; 對於像 100% Pure 這樣在三個月內將營業利潤提高了 13.5% 的初創公司來說,公司現在能夠以驚人的準確度預測,不僅可以預測每單位價格變化會帶來多少需求,還可以預測為什麼——即波動背後的心理。