ITPub博客

价格敏感性测试法(转载)

原创 Linux操作系统 作者:urinator 时间:2007-07-28 00:00:00 0 删除 编辑
价格敏感性测试法

价格敏感性测试法概况

  企业如何估计产品对于顾客的经济价值?在和那些见多识广、极其老练的购买者打交道时,怎样正确地描述和预测购买者行为?如何在不了解可选方案或者在购买之前评估它们,使得寻找最佳交易变得容易并且避免风险?价格敏感性测试是回答这些比较棘手的问题的有效方法。

影响价格敏感性的因素

  有很多因素会影响经济价值模型对实际购买决策的作用。如果管理者想要根据消费者类型细分市场,想要影响他们的决策方式,预测他们对不同的价格可能的反映,那么,了解这些因素是十分必要的。

  ①认知替代品效应。相对于购卖者了解、认知的其他替代产品,产品价格越高,购买者对价格越敏感。

  ②独特价值效应。购买者对某种产品区别于竞争产品的特色评价越高,他对价格越不敏感。

  ③转换成本效应。更换供应商所必须的投资越大,购买者挑选产品时的价格敏感性越低。

  ④价格一质量效应。当高价在某种程度上代表高质量时,购买者的价格敏感性会降低。

  ⑤支出效应。费用发生较大(总额或占家庭收入的比例较大)时,购买者的价格敏感性越高。

  ⑥最终利益效应。产品价格占最终利益总成本的份额越大(小),消费者对价格越(不)敏感。

测量价格敏感性的方法

  对消费者的价格敏感性进行数值上的估计,有时候对完善定价策略有很大的帮助。但是,有些对价格敏感性的分析也会将管理引入一个误区,使决策者制定出错误的定价策略。即使是最好的估计,也不能替代对价格敏感性的管理分析为基础的、对消费者的透彻的理解,这是非常关键的。如果管理人员是对那些有关价格敏感性的数据进行分析并仔细研究,然后将它们作为已有信息的一个补充,而不是代替那些信息,那么,花一些钱获取这些数据是非常值得的。估计价格敏感性有各种各样的方法。如下图所示。

http://wiki.mbalib.com/w/images/a/ab/%E4%BB%B7%E6%A0%BC%E6%95%8F%E6%84%9F%E6%80%A7%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%B3%95.jpg

各种方法各有利弊,到底采用那种方法并不是绝对的。在进行估计之前,要针对产品本身的特点来选用合适的方法。

选择适当的测量技术

  选择哪一种测量方法并没有绝对的标准。不同情况下有效的方法是不同的。在对价格敏感性进行数值估计时,到底采取什么样的技术还取决于产品开发进行的阶段。

  如果产品还处于产品概念阶段或原型阶段,只能通过调查消费者的偏好和意图来获取一些资料。比较分析的方法在这个阶段特别有用,因为使用它可以估计出产品每一个属性的价值,这样就可以帮助厂商在设计产品的时候,决定在最终产品中包括哪些功能才有利可图。

  如果一种产品正准备推向市场,店内实验和实验室模拟实验的方法更合适,因为这两种方法与实际购买的情况更接近。如果要开发的产品是成本比较高的耐用品,如电视机、影印机,那么采用实验室购买实验的方法就比较好了。对于这些价格比较昂贵的产品来说,消费者对价格是比较注意的,采用简单的实验室实验或者模拟购买调查的方法进行研究是比较合适的。采用购买--反馈调查的方法可以估计出潜在的消费者愿意支付的价格范围。

  如果产品已经上市一段时间了,那么实际的销售数据就是一个很好的资料来源。有时候仅凭实际的销售资料还不能够得出确定的答案,但是它也可以提供一些价格和销售量之间的关系,以便在采用其它的方法进行研究时,可以得到比较可靠的结果。管理人员在与消费者接触的时候,应该尽量思考一些有助于研究人员使用历史数据的问题。例如,购买的周期是多长?如果未来价格会上涨,购买者会多购买多少商品充实?即使有时利用历史数据得不到什么确定的结论,通过对这些数据的分析也可以看出销售量和价格以及其他营销变量之间的一些关系,这将有助于使用其他的测量技术进行价格敏感性分析。

  企业不管用什么方法来估计价格敏感性,管理者都不能够用这种数学上的分析来替代管理的判断。有些数值估计很不准确,如果管理人员盲目地依赖这些结果是十分危险的。管理人员应该充分地了解自己产品地消费者,并以此为基础作出自己地预测,与数字估计地结果进行比较。如果二者有冲突,管理者就应该重新检查一下,到底是测量的过程有问题,还是自己以前对用户的了解不够。管理者自己的经验在数值估计过程中会有很大的作用,数值估计的质量往往取决于管理者的判断是否正确。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/7942439/viewspace-18579/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

上一篇: 基准营销 (转载)
请登录后发表评论 登录
全部评论

注册时间:2007-12-06

  • 博文量
    3875
  • 访问量
    1801382