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产品定价从来就不是一个小问题。 需要考虑的因素有很多，但实际上，产品定价本身也有一整套系统流程和方法策略。 我们来看看吧~

说到产品定价，其实最简单的办法就是拍拍脑袋，看看市场上类似的产品，权衡一下你的产品是好还是差，然后拍拍脑袋定一个更高或者更便宜的价格。 但仔细想想，这个价格背后也是有深意的。

目标客户的感知价值V可以理解为客户愿意为这个产品支付的最大金额（当然，从客户的角度来看，他们可能不知道V是多少，而往往更接近于一种态度） ）。 它等于成本C或售价P，也正因为如此，产品才能被出售。

产品的价格实际上是在实际成本C与目标顾客感知价值V的差距中找到一个点P。P小于V，因此顾客有购买动机。 P大于C，所以商家可以赚钱。

对外做广告、塑造品牌形象、组织活动、注重用户体验，都是为了尽可能提高V； 对内提高管理效率和能力就是尽可能减少C。 两个阶段的协调是为了尽可能最大化V和C之间的空间，这样在设定价格P时，购买动机和利润空间都充足。

反之，如果VC的空间太小，那么要么利润太低，要么卖不出去。

因此，产品定价本身也有一套系统流程和方法策略。 当然，这要看实际应用时的情况，不一定非要照本宣科。

整个系统基本上由三大块组成：

内部评估

内部评估时，首先要明确目标市场定位和市场容量。 换句话说，卖给谁品牌推广找青鸾传媒，最多能卖多少。

这取决于你的目标消费者是谁，他们有什么特征，收入结构，需求程度等等。 比如你的目标市场是高端人群，如果价格比竞品低很多，就会出现问题。

另一个关键点是明确市场容量，尽可能估算TAM、SOM、SAM（总体有效市场、可服务市场、可用市场）。 比如，整个市场一年只买10万辆汽车，但你却要买12万辆汽车才能收回成本，这显然不值得。

当然，明确目标市场不仅仅是为了定价，它实际上是所有策略和策略的出发点，但在定价时，也应该基于这个研究结果来推动。

有了大方向之后，就需要综合考虑成本。 例如，汽车公司也会有特殊的财务模型来计算盈亏平衡点。

例如下图是一个简单的损益余额图

可以基于这两个简单的公式：

设置不同的单价、销售额和利润率，或者从 3 个中选择 2 个来查看另一个变量的值范围。 咱们看看至少能卖多少不亏本，或者至少能卖多少不亏本。

如果有竞品，还可以标注竞品的价格和销量，以供参考。

对于更复杂的产品（例如汽车），还可以使用PVC（客户设备价值感知）进行基准测试。 计算自己和竞品所有配置的感知价格，比如自动大灯价值700，自动驻车价值5000等，然后就可以看到自己产品和竞品的价值差异配置中的产品。

比如下图中，A产品售价3万，B产品售价4万，相差1万。 看来A更便宜。 但A的所有配置之和是8000，B的配置之和是20000，相差12000。 事实上，B更有价值。

但这种方式的问题在于，所有功能都一​​刀切地定价。 比如车头灯全部定在700元，忽略了产品做工、质量、品牌、造型的影响。 因此，仅作为评估自家产品与竞品性价比的参考。

到了这一点，其实我们心里很清楚，产品要花多少钱我们大概不会亏本。 或者这个产品的成本太高，无论如何都无法盈利。 其实这个阶段很多头都可以拍，尤其是有的时候，市场本身就比较成熟，大家都在做类似的事情，而你的产品差别不大，所以在盈亏平衡图上找竞争对手。 产品价格低且有利可图的点。

但这里的风险在于，你自己的猜测可能与消费者对这个产品的实际态度有很大出入。 毕竟，这里的销量和价格都是靠头脑风暴得出的。 如果推出时发现价格不合适，涨价、降价都会存在很多不可控的品牌形象风险。 再也不会了，消费者会骂你故意饥饿营销、耍猴子。 或者如果价格定得高了，就没人买，而一旦价格降低了，就会让人觉得你的产品不再好，会大甩卖。

所以，一般来说，我们也会针对目标消费者，测试他们愿意在这个产品上花多少钱。

此外，还有一种情况，就是市场上对于创新产品或服务的参考并不多，甚至消费者也不太明白它是什么。 在这种情况下，集思广益或者参考过去的类似产品出错的概率就比较大了。 。

外部测试

下一步是测试实际目标消费者愿意为这样的产品花多少钱。 一般来说，包括以下产品价格测试在内的模型具有不同的特点，适用于不同的情况。

(1)PSM（价格敏感性测试）

PSM 是最常用和最简单的方法，由经济学家 Peter Van 于 1976 年提出。

PSM测试首先展示产品/服务，然后向每个人询问4个问题：

恢复数据后，可以得到这4个问题中选择各种价格的人的百分比，然后画出这样的图：

P1到P2是可选的价格范围。 P3 最优价格点（price point），这里设置的价格是为了尽可能少的流失客户，但通常主要还是看范围。

这种方法的缺点是PSM没有考虑竞品，一般比较适合没有很多类似竞品的创新产品。 如果是一个相对成熟的市场，同类同类产品很多，其结果往往就是核心竞品的价格区间。

另外，这种问题是比较绕口的。 Van的原文无论怎么翻译都会很奇怪，这会导致一些消费者在提问时不明白问题在问什么，从而影响数据质量。

(2)（价格突破点）

由Gabor于1965年提出。测试消费者对不同价格水平的产品态度的变化。 找到能让您获得最大收益的价格点。

想法是先展示产品，然后从低到高展示价格，对每个价格询问以下问题：

如果该产品的价格为XXX元，您购买的可能性有多大？

可以得到一个价格、人数、销量的表格，转换成图表后可以直观的看到断点：

理论上，还可以识别出最大的潜在人群（排除再便宜也不买的人群），以及最忠诚的人群（买最贵的）。

(3)BPTO品牌价格补偿模型

与PSM和-模型相比，BPTO模型涵盖了竞品，可以看到竞争环境下价格变化对不同品牌需求的影响。

但实际实现起来比较复杂。 前期准备好几个待测试的品牌/产品，并为每个产品设定起拍价、加价幅度、最高限价（每个产品可以不同）。

测试时，首先是显示几个要测试的品牌，每个品牌显示起始价格。 然后让受访者选择他们最有可能购买哪一款？ 选择后，品牌会按照预设的涨幅提高其价格，然后让受访者选择商微价格，直到某个品牌的价格上涨到预设的最高限价。

在最终的结果分析中，我们可以看到强势品牌在价格竞争的场景下溢价有多少。 例如，A、B、C、D这四个品牌，假设一开始都是10元，但C的价格上涨到15元，而其他品牌的价格保持不变，消费者仍然愿意选择C。C的相对品牌溢价是5元。

还可以看到竞争中各个品牌的价格弹性，以及自己品牌在不同定价下的竞争力如何。

(4)联合分析CBC

联合分析的基本假设是消费者根据构成产品/服务的多个属性形成认知并做出决策。 但单独询问他们某个属性的重要性是很难回答的。 因此，将这些属性重新组合成各种模拟产品（ ）来查看消费者偏好，相当于间接测量消费者行为。

例如，在某个产品类别中，通常有四个关键属性：品牌、价格、服务和配置。 每个属性都有三个级别。 消费者对模拟产品进行评分、排序或选择。

根据结果​​，可以区分消费者对每个元素、每个层次的偏好，即该属性影响决策的重要性。 基于此，我们还可以看到人群的差异、对各种模拟配置产品的接受程度、价格弹性等等。

缺点是比较麻烦，而且价格昂贵。 专门做CBC的平台，年费至少十万、几万。

上面提到的PSM、BPTO、CBC模型都是从消费者的角度来看待价格区间的。 每种方法都有其自身的优点和缺点，也有其自身的局限性。 当然，数据和模型不能完全可信，但它们足以提供参考，避免你想象的价格与实际市场认知之间的差距。

定价策略

至此，我们知道了要卖给谁商微价格，成本是多少（不亏本能卖多少），以及消费者接受的价格范围……这些信息其实已经足够定价了。 但在最终决定之前，我们也可以看一下一些以心理学为参考的定价策略或技巧。

例如：

还有一些花样，比如9.9、19.9，比如不显示总价，只提供月付款，比如低至XX元起步……我明白，都是套路。

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