100% Pure 是一家提供纯天然化妆品公司，与其他同行业的竞争对手一样，困扰于如何提高总收益，他们的 CEO Ric 最终向大数据寻求帮助，为他们提供分析服务的是一家名为 Freshplum 的数据分析公司，该公司基于数据和算法为用户提供消费者个性化购物体验分析。
对于商家来讲，提高营收的常用手段是促销折扣，短时间内可以获得一定的成效，但同样也有负作用，降价或者折扣损害了品牌形象，而习惯了促销折扣的用户可能会等待下一次的优惠，更重要的是，促销折扣并不总是能获得营收的提升。
1. 对于缺乏需求价格弹性（需求量的变动百分比小于价格变动的百分比）的产品，折扣反而会降低销售营收。
2. 对每一单交易都进行无差别的促销折扣，使得原本可以在更高价格成交的交易不再存在，造成该部分营收的损失。
Freshplum 通过在 100% Pure 网购页面植入分析脚本，获得访问该网站的潜在消费者的行为特点，发现访问者可以细分为两类，一类是浏览网页之后直接购买，另一类是购买意愿不高，但在有促销折扣时愿意下单购买。后面这一类别的访问者表现对较高的价格敏感度，因而也是优化100%Pure 公司销售营收的关键点。于是，100% Pure 和 Freshplum 采取措施，只针对后一类访问者发布促销折扣的优惠，由于前一类访问者没有参与促销折扣，其成交价格维持在原来相对较高的位置。经过这样的调整，销售营收提升了13.5%，同时维护了用户对品牌的感知。
在互联网的消费时代，商家可以比以往任何时候更方便地研究消费者行为，通过基于大数据的模型分析更细化地区分消费者，从而形成针对不同消费者群体的细分销售方案，实现销售总营收的提升。以上的案例展现了大数据在对产品定价策略方面提供的帮助，更确切地说，是对产品的差异化定价的协助。
差异化定价，在经济学领域的专业说法是价格歧视，即 price dicrimination，
Price discrimination is a microeconomic pricing strategy where identical or largely similar goods or services are transacted at different prices by the same provider in different markets.
严格意义上讲，价格歧视是商家对消费者提供无差别的物品或服务，但是对不同的消费者收取不一样的价格，从而实现销售总收益的最大化。在商业应用的定价策略中，更常见的是，商家提供略有差别的物品或服务，而向不同的消费者收不一样的价格，比如 iPhone 6s 的 16G 和 64G 版本。
容易引起误解的是，价格歧视可能被理解为不公平的甚至是违法的（因为“歧视”二字容易使人联想到种族歧视、性别歧视等），事实并非如此，价格歧视有助于社会整体福利的最大化，消费者由于偏好、经济地位等各方面的原因，对单一产品的支付意愿（支持意愿是指消费者对产品愿意支付的最高价格）并不完全一致，采用价格歧视的销售方案，在经济上是有效的。正如经济学基本原理所指出的，某种东西的成本是为了得到它所放弃的东西，当消费者由于价格歧视而享受到低价的同时，也意味着付出为了得到优惠的时间成本，以及失去对产品的完全选择权的成本。
价格歧视并不罕见，其更基本的原理在于追求消费者剩余（消费者为了得到产品愿意支付的最高价格与实际支付价格之差）的最小化，航空公司为头等舱和经济舱提供的差异定价和服务就是明显的例子，为什么在大数据时代又引起人们的关注呢？这是由于在互联网的消费者时代，商家利用基于大数据的模型分析，可以更加完美地执行这种定价策略。
价格歧视通常有三种级别：
一级价格歧视：也称完美价格歧视，是商家对每一消费者的收取价格刚好都处于该消费者的支付意愿，得到消费者剩余的最小化，商家获得最大化的利润。
二级价格歧视：基于消费者对产品的购买数量的价格歧视，比如常见的第二杯半价。
三级价格歧视：针对不同消费者群体的价格歧视，比如学生票半价、餐厅的儿童免费、军人家属优惠等等，常见的优惠券派发也属于这一类，这类价格歧视与一级价格歧视的区别在于，这时商家并不能完全明确地把握消费者群体，因而派发的优惠券也没有非常明确的受众，相当于把对消费者的群体区分完全交由消费者自身来完成。
显然，随着互联网及相关技术的迅猛发展，一级价格歧视正在慢慢变得更加可能被实现。消费者的产品偏好 、在互联网上对产品的浏览轨迹、对产品的购买历史等信息能够更加确切地被收集整理，通过基于大数据的模型分析，更为精确地区分消费者的经济地位、支付意愿等特征，使得商家能够为特定消费者推送特定的产品信息和定价。比如大型零售商对消费者提供的忠诚计划（loyalty program），记录消费者的详细交易记录，向消费者提供特定优惠的同时，也能够精准地提供产品推销。
2014年，Brandeis 大学经济研究院的 Benjamin Shiller 对 Netflix 公司的用户数据研究得出结论，如果 Netflix 单纯通过传统的方式（用户的年龄、种族、收入、居住区域等信息）区分用户群体，实行差异化定价，则利润可提升 0.8%，而如果通过大数据分析，结合用户的网页浏览、购买历史等信息区分用户群体，则利润可提升 12.2%，虽然 Netflix 并没有采取这样的定价策略，但大数据的应用已经显示出不可小觑的商业价值。
那么，从另一个角度，互联网时代的消费者如果享受价格歧视带来的好处呢？答案依然来自互联网，消费者可以利用强大的搜索引擎（如 Google 等）找出最优的价格，或者更方便，通过浏览比价网站（如 Travelocity 等）得到最优的价格。来自美国 Excutive Office of the President 的一份报告显示，在每年圣诞节期间，通过全球性网站 Google 搜索 “Best Price” 的周频率次数达到最高，表现出明显的时间窗口，这也许表明，人们在空闲的时间更愿意享受价格歧视带来的优惠。
当价格歧视遇上大数据，你怎么看？
————————
微信订阅号： fishguy
网友评论