AARRR模型——变现:终极目标(中)

作者: 智洋Joseph | 来源:发表于2020-02-29 09:40 被阅读0次

在上篇文章中,我们讨论了用户变现中产品商业变现的七大模式,在这篇文章中,我们将接着上一篇的内容讨论优化定价的套路,帮助产品更进一步提升用户价值,戳右边链接直达AARRR模型——变现:终极目标(上),全文思维导图见下。

二、如何优化定价

增加营收的核心在于向用户提供让他们觉得很有吸引力而且最能满足他们需求的产品和服务。在找到自己产品的变现模式后,下一步要做的就是绘制基本线路图,找到最重要的增收环节,分析哪些环节带来的收益最高,需要以这些环节为杠杆最大化撬动变现效率,哪些环节是夹点,即损失潜在收益的地方,需要反复测试优化,找出填补收益漏洞的方法。之后便要开始优化产品或服务的定价,提高变现效率。

2.1 定价策略

威廉·庞德斯通曾在在他的书《无价:洞悉大众心理玩转价格游戏》中提到过“心动价格”(charm price),即相对于整数价格,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。作者研究了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,在价格前印出美元符号,这些都可以影响用户行为。(William Poundstone,Priceless: The Myth of Fair Value (and How to Take Advantage of It,Hill and Wang, 2011

2.2 问卷调查

定价的另一种方式被称为菱形定价法,下图中四条曲线围成的菱形部分就是定价的合理区间,企业可以对区间内的价格进行测试,得出最优的价格。其中四条线按照颜色由深到浅依次代表了用户觉得价格过低以至于令人怀疑产品质量的定价曲线,价格合理并让人觉得划算的定价曲线,价格合理但让人觉得稍贵的定价曲线,价格过高让人觉得价格与价值不匹配,不值得购买的定价曲线。(The Price is Right: Essential Tips for Nailing Your Pricing Strategy, First Round Review[n.d.]

可以尝试通过问卷调查得到用户对于上述四个问题的答案。当然最终价格的确定还要参照产品或服务的研发、维护成本及对竞品的市场调研,最好由财务团队协同制定并经过领导层的同意,经过不断的试验得到最佳定价。

我们在前面说过,增加营收的核心在于向用户提供让他们觉得很有吸引力而且最能满足他们需求的产品和服务。不同用户需求不同,能接受的产品及其定价也就不同,因此在问卷中还应该对用户所看重的功能进行调研,结合定价调研,即可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,对不同需求的群组提供不同价值的服务,使得价格与用户是相匹配的,即价格是与需求相匹配的。如此,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。印象笔记中面向不同需求制定的丰富套餐类型就是很好的例子。

2.3 定价相对论

所谓定价相对论是说人们对于价格高低的判断往往会受到其他价格选项的影响,有时在定价是可以考虑增加一个产品选项,利用该选项帮助用户更好地了解你向他们出售的产品和计划的相对价值,这一选项被称为烟幕弹套餐,用以降低用户的价格敏感度,驱动用户购买价位更高的产品,最好的例子即为百度网盘的会员和超级会员。百度网盘刚推出超级会员时,其价格在市场上其实相对较贵,因此团队在套餐选择上增加了烟幕弹套餐——会员,因而大大增加了超级会员的购买转化率。

定价相对论阐明的另一问题是:少并不总是多,即降低价格并不总是意味着销量的增加,有时降价甚至会损害销售。这是因为人们将价格看作是质量的信号,这在技术和专业服务市场特别常见,降价是否能增加销售取决于目标用户对于价格的敏感度,在面向所有用户调低价格前需要先进行降价试验。比如对于在结算途中放弃购买的用户提供25%的限时折扣,再不断降低折扣幅度,观察用户购买行为的变化,找到下单用户增长率的变化拐点,该点折扣即可作为挽回用户的最佳折扣点。

2.4 注意事项

优化定价往往伴随着价格的变动,这是用户普遍不愿意看到的,不断改变价格和功能只会赶跑潜在用户,因此在优化定价的过程中,团队务必尽量保证用户体验的前后一致,考虑周详并协调好各方面。

对中国互联网用户而言,用户早已习惯免费使用产品,缺少互联网付费习惯,建议不要通过软件付费进行变现,不如利用广告或者付费使用的附加功能来变现免费用户实现营收的改善,比如在免费用户使用产品时向他们展示只有付费用户才能使用的功能,虚拟货币等。

AARRR模型——变现:终极目标(中)的分享到这里,关于消费心理学以及用户变现中应该关注的数据指标,我们将在下一次的推文中继续与大家探讨,敬请期待。

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