1 つの記事ですぐにわかる: 価格分析モデル

競争の激しい市場では、データに基づく意思決定がビジネスの成功に不可欠になっています。しかし、製品価格の上昇の影響を評価することは、多くのデータアナリストにとって難しい作業になる可能性があります。この記事では、基本的な価格上昇モデルから始めて、製品属性、価格上昇の詳細、ユーザーの行動、ビジネスアクションなどの複数の側面を徐々に分析し、包括的で詳細な分析フレームワークを構築できるようにします。

データサイエンスの分野で働く新人の中には、自分たちの分析が十分に包括的または詳細ではないと批判されていると不満を言う人が常にいます。私たちは何をすべきでしょうか?今日はケースを始めましょう！問題のシナリオ: あるビデオ Web サイトは月額会員料金を請求しており、競合他社が料金の値上げを準備していることを知り、同じことを計画しています。価格が上昇した後、データアナリストは価格上昇の影響を評価するよう求められます。あなたが会社のデータアナリストであれば、どのように評価しますか?

1. 最も基本的な価格上昇モデル

収益 = 総ユーザー数 * 購入率 * 1人あたりの平均金額。この式は誰もが知っています。そこで疑問になるのが、価格上昇はどのような影響を与えるのかということです。回答：価格が上昇すると購入率は下がるかもしれませんが、一人当たりの金額は増加します。値上げ後に総収入が増加するか減少するかは、両者の変化率によって決まります。これは最も基本的な価格変動評価モデルです（下図参照）

価格感度を事前にテストできます。事前にクーポンをテコに、抽選形式でユーザーの購入率をテストすることで、適切な値上げ・値下げをある程度推測することができます。ただし、この方法は価格引き下げを測定するのに適しています。価格が上がると、ユーザーは本能的に嫌悪感を強めてしまうので、あまり当てはまりません。

それで、ここで終わりですか？

2. 製品の属性を考慮する

ユーザー購入率の低下は、以下の要因によって影響を受けます。

• 価格アンカー：アンカーが曖昧であればあるほど、価格が下がる可能性は低くなる
• 需要の硬直度：需要の硬直度が高いほど、減少幅は小さい
• 独占度：独占度が高いほど、衰退は少なくなる
• 価格が高いか安いか：価格が低いほど、下落幅は小さい
• 認知度：認知度が低いほど、衰退は少ない

これら 5 つの要素のうち、最初の 4 つは直感的に理解しやすいですが、5 つ目は簡単な説明が必要です。いわゆる認識レベルは、ユーザーがその問題をどの程度気にしているかを示します。私たちの生活には、水道代、電気代、ガス代、電話代など、気づかないうちに差し引かれている料金がたくさんあります。特定の月に突然の急増があったり、販売業者が積極的にマーケティングキャンペーンを開始したりしない限り、これらの請求書は人々の手の届かないところから漏れてしまう可能性があります。

そこで質問です。ビデオ メンバーシップの製品は、上記の項目のうちいくつを満たしていますか?

ほぼすべて（以下に示すとおり）

これが、事業者が価格を上げる自信を持つ理由だと思います。近年、人々のオンライン エンターテイメントは大幅に増加しており、これは DAU、オンライン時間、連続再生率などのデータから簡単に確認できます。需要が高まっている分、認知度ももともと低く、価格も高くないので、価格が上がれば確実に利益が出ます。

それで、このレベルを考えると、十分でしょうか?

3.値上げの詳細を検討する

ビデオ会員費と米や小麦粉の価格の最大の違いは、この価格の固定が完全に人為的であることです。追加ユーザーにサービスを提供する際の限界費用はほぼゼロであるため、事業者は価格を恣意的に調整し、新しいアンカーポイントを作成し、ユーザーの判断を曖昧にすることができます。

例えば、当初は月額25元の会員費のみでしたが、現在は20か月間の継続月額サブスクリプションが自動的に有効になるサービスが開始されています。一見すると5元だけ安いように見えるので、ユーザーはそれを有効にする可能性が高いです。しかし、実際の利用率の変化（例えば、ヒットドラマを観るために会員になるが、見終わった後はめったに観ないなど）を考えると、翌月以降に解約を忘れて自動的に追加料金を請求される可能性が非常に高い。これは、公然と下げ、秘密裏に上げる戦略です。

この戦略には、短期的には収入が減少するという問題があることに注意してください。したがって、逆に考え、表面上は増加しているが隠れた減少という戦略を立て、短期的には急速に収益を増やし、その後の月には ARPU 値を犠牲にして利益を得ることもできます (下の図を参照)。

もちろん、アライアンスパッケージング方式を使用して新しいパッケージを直接リリースし、価格アンカーをさらに曖昧にすることもできます。たとえば、食品配達プラットフォームと連携して、メンバーをまとめて配達し、パッケージ価格を設定することができます。携帯電話を取り出さないでください。今すぐ Meituan または Ele.me の月額会員料金はいくらかお聞きします。 80%以上の人がこの質問に答えることができませんが、どうせテイクアウトを注文しなければならないのだから、たった40元か50元で2つの会員権を取得できるのはお得だと感じています。つまり、価格アンカーが曖昧であればあるほど、価格上昇の影響をユーザーが負担する可能性が高くなるということです。

したがって、この質問は最初からこのように尋ねられるべきではありません。実際の職場環境では、データ アナリストが最初に行うべきことは次の点を把握することです。

1. どのように増加したのでしょうか?
2. 具体的にどの会員パッケージの組み合わせが値上がりするのでしょうか?
3. これはハードな値上げでしょうか、それとも新しいパッケージの発売によるソフトな値上げでしょうか?
4. 明らかな下落だが隠れた上昇か、それとも明らかな上昇だが隠れた下落か?

これらを知ることによってのみ、ビジネスのトレンドを予測し、どのビジネス成果が期待され、どの成果が予想外であるかを知ることができます。そうしないと、長い間一生懸命働いても、「前からわかっていた」と言われるだけになってしまうかもしれません。

しかし、ここでまだ疑問が残ります。それは、消費者は本当に企業の希望的観測を信じてくれるだろうか、ということです。

4. ユーザーの行動を考慮する

上記の各戦略には、次のような独自の前提条件があることに注意してください。

明白な削減と隠れた増加戦略: 無関心なユーザーの割合が十分にある/キャンセル率が低い 明白な増加と隠れた削減戦略: ユーザーは四半期/年間パッケージに対して十分な支払い率を持っている アンカリングファジー戦略: 共同製品には十分なユーザーベースがなければならない

これらの前提が満たされない場合、分単位の戦略は、十分なユーザーを引き付けることができなかったり、他の企業に買収されて去って行ったりして失敗するでしょう。そのため、ユーザーの購入転換率や再購入率が値上げ効果に直接影響を及ぼします。

さらに質問しましょう。ユーザーの購入コンバージョン率と再購入率は何に依存するのでしょうか?おそらく誰もが、次のような理由を簡単に挙げることができるでしょう。「人気のドラマがあるから」「他社はもっと大幅に料金を値上げしたから」「新規ユーザーは料金について知らないから」。ただし、これらの理由はデータによって定量化できないことに注意してください。

そのため、新規ユーザーと既存ユーザーを区別するために、オンライン頻度の低下、単一オンライン時間の減少、連続再生の減少など、データで検証できるものを見つける必要があります（下図参照）。この方法でのみ、単にチャートを繰り返すオウムのレベルで止まることなく、より深い理由を見つけることができます。20元パッケージの売上は、値上げ以来減少しています。

それで、このレベルを考えると、十分でしょうか?

5. ビジネスアクションを検討する

すべての価格が上昇しています。

• 競合他社が先に価格を調整するのを待つ VS 先に価格を上げる
• 新しいパッケージを最初に導入する VS 価格表を直接変更する
• 路上で叫ぶ: 値段を上げるぞ! VS 秘密裏に価格表を変更

これらの方法はすべて、価格調整が決定されたときに使用され、プロモーション言語、プロモーションリズム、プロモーションタイミングを変更することでさまざまな効果を実現します。特に仮想商品の場合、価格アンカーが曖昧だと消費者に錯覚を与えやすくなり、効果が強くなったり弱くなったりします。

データ アナリストとしては、最も基本的なモデルに従って価格調整の瞬間から計算するのではなく、価格上昇の影響の時間範囲を完全に評価するために、これらの具体的な詳細を理解する必要があります。

VI.結論

要約すると、一見単純な質問と一見単純なビジネス ロジックは、特定の業界特性、製品属性、ユーザーの習慣、ビジネス アクションと組み合わせると、さまざまな可能性を生み出すことができます。

したがって、総合的な評価を行うには、事業内容を深く理解し、事業上の前提を事前に整理しておく必要があります。この方法でのみ、影響サイクルがいつ開始するか、どのユーザー行動が自然な進化であり、どのユーザー行動がプロモーションによって促進されるかを明確に定義できます。そうでなければ、深く考えずに日々の支払いデータを単純に提示するだけでは、データの背後にある意味を理解できないだけでなく、次から次へと続くビジネス攻撃に負けてしまうでしょう。

著者: 地に足のついた教師チェン

WeChat公式アカウント：地に足のついた陳先生