Когда мы слышим о поведенческом ценообразовании, то сразу думаем, как это чрезвычайно полезно для бизнеса, но плохо для покупателей. Однако, более пристальный взгляд на эту тему поможет понять, что принятые стереотипы в восприятии поведенческой экономики не совсем верны.
Основные паттерны поведения покупателей – это хорошая иллюстрация того, насколько иррационально люди могут себя вести. Однако, отказ использовать поведенческую науку ритейлерами выглядит еще более иррационально. Сейчас самое время, чтобы разобраться, как работает покупательское поведение.
Вместе с приглашенным докладчиком Стенфордского университета Мачей Краусом (Maciej Kraus) мы собираемся изучить вопросы поведенческого ценообразования, чтобы узнать, что оно означает для ритейлеров и покупателей.
Поведенческая экономика изучает психологию покупателей и то, как она влияет на процесс принятия решений о покупках. Практическое применение поведенческой экономики основано на поиске путей для увеличения прибыли с помощью знания паттернов покупательского поведения и мотивации клиентов.
Идея поведенческой экономики уходит корнями в теорию нравственных чувств Адама Смита. В ней впервые было заявлено, что представления человека о справедливости являются важным фактором, на котором основаны экономические решения.
В 20 веке эта концепция получила признание и стала очень популярной. C одной стороны, теоретические труды Герберта Симона, Амоса Тверски и Дэниела Канельмана пробудили интерес академического сообщества и широкой публики к поведенческой экономике. А с другой, активное развитие информационных технологий открыло дорогу к практическому использованию поведенческой экономики в различных отраслях, в том числе и в розничной торговле.
Начало 2000-х годов ознаменовало всё большую роль Больших данных в процессе принятия управленческих решений. Эрик Шмидт, бывший генеральный директор Google, однажды заметил, что сейчас мы за два дня создаем больше информации, чем человек создал с сотворения мира и до 2003 года.
Компании получают миллиарды данных о поведении своих клиентов на веб-сайтах. В течение короткого времени были разработаны первые алгоритмы прогнозирования спроса, основанные на исторических данных. Именно в этот момент поведенческих подход стал самостоятельной стратегией ценообразования.
Скептики склонны критиковать поведенческую экономику, утверждая, что продавцы и покупатели действуют на основании логики. Тем не менее, реальная жизнь говорит об обратном: большинство решений, которые принимает человек, основаны на иррациональных факторах. И чем более иррациональны наши решения, тем больше люди пытаются найти объективные причины, чтобы объяснить свое поведение.
Организации уже активно используют поведенческую экономику. Если вы хотите преуспеть в современном мире, вам тоже нужно взять ее на вооружение. Подходы к ценообразованию, которые используются в ведущих технологических компаниях, таких, например, как Apple, могут послужить для вас отличным примером. Выпуская в 2007 году 8G iPhone, производитель установил на нее стартовую цену в 600 долларов. Однако вскоре после выпуска, цена была снижена до 400 долларов. Быстрое снижение цены не было ошибкой. Представляя телефон по необоснованно высокой цене, Apple заставил покупателей поверить в то, что 400 долларов – это очень выгодная покупка. Именно так и работает ценовая психология на практике.
Выступая на тему поведенческой экономике на форуме TED, Мачей Краус привел еще один хороший пример того, как мы пристрастны при принятии решений. Кофейня продавала маленький и большой кофе по цене в 3 и 7 долларов соответственно. 87% клиентов покупали маленькую чашку и лишь 13% брали большую. Затем, покупателям предложили кофе среднего размера по цене 6 долларов. После чего 74% клиентов стали брать большой кофе за 7 долларов и лишь 26% остались верны своей маленькой чашке кофе. Этот пример демонстрирует, как искусственно созданное впечатление о выгодной покупке влияет на наше покупательское поведение.
Возможно, вы сейчас думаете о том, что у кофейни небольшой выбор напитков, да и Apple предлагает не так много продуктов. В то же время в ассортименте ритейлера сотни и тысячи SKU. Так можно ли применить поведенческое ценообразование в больших розничных сетях?
Двадцать и даже десять лет назад вряд ли можно было найти альтернативу ручному труду аналитика по ценообразованию или менеджеру, способному тестировать различные подходы к ценообразованию для того, чтобы связать их с изменениями в потребностях покупателей и бизнес-показателях. Это означало, что ритейлеры едва ли могли масштабировать успешные практики поведенческого ценообразования на уровне всего ассортимента.
Более того, за изучение эффекта поведенческих практик отвечали специалисты отдела маркетинга или других подразделений. Таким образом, в течение долгого времени, ответственные за ценообразование вообще не были вовлечены в процесс применения поведенческих ценовых моделей. Отсутствие релевантных или качественных данных, а также динамического алгоритма, способного анализировать большие объемы информации, было основной проблемой того времени.
Ситуация изменилась, когда в 2010-е появились решения по ценообразованию третьей волны. Эти решения могли обрабатывать сотни ценовых сценариев, используя комбинацию технологий последнего поколения и лучшие эконометрические практики.
В течение последних 15 лет мы наблюдаем, что внедрение поведенческого ценообразования с помощью продвинутых технологий позволяет ритейлерам увеличивать прибыть на 3-20% в зависимости от рыночного сегмента. До того, как мы рассмотрим, как работают алгоритмы ценообразования, давайте посмотрим, где начинается поведенческое ценообразование.
Есть масса простых, но одновременно эффективных практик, которые могут применить на практике все ритейлеры. Вот несколько практических советов для тех, кто хочет заняться оптимизацией ценообразования:
Правило трех. Выше мы уже показали, как появление третьей опции на чашку кофе помогло увеличить продажи кофе. Всегда лучше предлагать по меньшей мере три варианта покупателям. Можно назвать эту модель «хороший – лучший – самый лучший» или как угодно по-другому. Но убедитесь, что ваши клиенты могут выбрать ту альтернативу, которая им по душе.
Подталкивание по умолчанию. Предлагая клиентам альтернативу, вы не заставляете их принять конкретное решение о покупке. В большинстве случаев, это может означать купить лучшее или самое лучшее. Но оформление ценников словами «лучшая цена», «лучшее предложение» и т. п — хороший пример того, как на практике можно подтолкнуть клиента к покупке.
Ценовой порог. Ценовые пороги – это особые невидимые зоны, которые означают предельную цену, которую готов заплатить покупатель. Например, большинство покупателей в Европе готовы купить среднюю шоколадку менее чем за 1 евро. И как только стоимость шоколадки превышает 1 евро, желание ее купить мгновенно падает. Знать такие ценовые пороги очень важно для повышения прибыли, но при этом удерживая лояльность покупателей.
Ценовые якоря. Пример Apple с новым телефоном по необоснованно высокой цене, которая была снижена сразу после выпуска его на рынок, является хорошим примером работы ценового якоря. Зачеркните предыдущую цену и напишите более привлекательную, и вы увидите, как мощно работают ценовые якоря.
Эффект подарка. Отличной мотивацией для покупателя является получение чего-то сверх купленного. Карта лояльности, возможность вернуть или поменять товар, и другие услуги создают дополнительную ценность, которая так привлекательна для клиентов.
Это базовые практики, которые могут служить хорошей стартовой площадкой для ритейлера, который хочет оптимизировать свое ценообразование. Но несмотря на то, что эти практики уже проявили себя в деле, ритейлер должен всегда проверять и отслеживать их эффективность и то, помогают ли они работать с вашей целевой аудиторией.
Однако, если вы хотите иметь влияние на рынок и получить настоящее стратегическое конкурентное преимущество, этих простых вещей не хватит. Для того, чтобы полностью использовать потенциал поведенческой науки в ритейле, необходимо применять автоматизированные платформы ценообразования на базе машинного обучения.
В 2010-х годах продвинутые алгоритмы наконец позволили внедрить поведенческое ценообразование на постоянной и масштабируемой основе. Для того, чтобы понять, как оно работает в деталях, сначала надо посмотреть на концепции эластичности цены и динамического ценообразования.
Эластичность цены зависит напрямую от покупательской психологии, так как она показывает, как желание купить зависит от изменения цены. Обрабатывая миллиарды данных о продажах, промоакциях и изменениях цен, продвинутая платформа ценообразования может точно определить, как изменится спрос на продукт при изменении цены. Концепция динамического ценообразования также очень проста: цены на товары должны меняться в соответствии с изменением покупательского поведения.
В отчете McKinsey «Новое лицо ритейла», выпущенном в 2020 году, говорится, что «предлагая персонализированный опыт покупателям, в магазине или онлайн, требуется глубокое и детальное понимание клиента и его пути к принятию решения: от индекса к индексу, от категории к категории – для того, чтобы оперативно идентифицировать и прогнозировать повышение или понижение спроса.»
В заключении надо отметить, что те, кто считает поведенческое ценообразование отчасти дискриминирующим подходом, могут быть в чем-то правы. Но давайте посмотрим на это с другой стороны. Поведенческая экономика позволяет индивидуально подходить к ценообразованию. И будем честными, не так уж плохо, если покупатели всегда будут получать те предложения, которые им нужны, а ритейлеры – лояльных клиентов и отличные финансовые результаты.
Источник: Competera
Вебинар