运用大数据做更好的定价决策
译自：2014年6月【美国】www.mckinsey.com
编译：工业和信息化部国际经济技术合作中心 苟芬
利用来自于与客户互动的可利用的大量数据，可以使公司的定价更为合理，并得到相应回报。正确定价的重要性不言而喻。一般来说，价格上涨1%的话，相应的营业利润会增加8.7%（当然，假设销量不发生变化）。
然而，据估计，每年成千上万的定价决策公司中，30%企业未能提供最好的价格。这是一笔很大的损失。值得关注的是，现在可用的海量数据为公司提供了一个更好作出定价决策的机会。
当然，这不是一件容易的事。大数据的白热化增加了多通道的复杂性，客户接触点的数量一直呈爆炸性增长，但价格点需要保持同步。由于没有发现并就大数据带来的机会采取措施，许多企业正失去唾手可得的增加利润的机会。抓住机会的秘诀就在于利用大数据找到在产品水平上，而不是种类水平上的最优定价。
让顾客理解价格变化
对于每种产品，企业都应该能找到客户愿意支付的最优价格。最理想的是，他们洞察到非常具体的会影响到价格的因素（如：次优但具有竞争力的产品的成本与产品对于客户的价值相对比），然后得出最优价格。事实上，对于产品种类不是很多的公司来说，这种定价方式很直接。
当产品数量激增的时候，这样定价是有问题的。一家典型公司收入的75%来自于它的标准产品，其产品数量经常多达成千上万。耗时的、手动的价格设置，几乎不可能跟释放潜在价值的定价模式沾边。对大型企业来说，细化和处理好定价变量的复杂性太难了，且这些变量通常在不断变化，其核心在于，这实质上是个大数据问题（见下图）。
分析的模式强调基于支付意愿的客户产品水平上差异化定价的机会。
许多营销人员对此却视而不见。他们仅仅基于简单因素来定价，比如制造产品的成本、标准利润率、相似产品的价格、折扣数量等等。他们依赖于过去的实践来管理产品，正如他们总是使用或者引用“市场价格”，作为不处理这些问题的借口。最糟糕的是，他们依赖于“久经考验”的历史方法，如普遍涨价10%。
林德气体的销售业务主管罗杰·布瑞斯基说：“实际上，我们每年根据规模和数量而不是科学来提高价格。我们的工作人员还认为，无法使用其他办法来提价。坦率地说，他们还没有准备好怎么说服客户，让客户理解价格需要提高。”
将数据转化为利润
更好定价的关键就是充分了解公司现在处理的数据，需要放大而不是缩小数据的作用。正如沙索公司副总裁兼市场销售总经理汤姆·奥布莱恩谈到这个问题时所言：“（销售）团队清楚定价，他们可能还知道产品的数量，但是更需要获得真正来自于产品的、客户的、包装上的，以及每一张发票上的特别细化的数据。”
事实上，在B2B背景下，使用大数据的例子实际上已经不只局限于定价，而是涉及到公司商业引擎的其他方面。例如，“动态评分”在个人交易、决策升级点、激励、绩效得分，以及更多基于一组类似的损益交易水平上提供价格指导。
使用较小的、相关的交易数据是很有必要的，因为不同交易的相关因素会发生变化。大数据给技术领域带来的巨大成功已经出现——某公司依据大数据定价，相应增加了四到八个百分点的销售利润（与该公司的其他对照组相比）。
为得到足够的细化数据，企业需要做四件事
倾听数据的声音
做最好定价的挑战不是来自于数据方面（企业通常已经拥有大量宝贵数据），而是来自于分析方面。最好的B2C企业懂得如何解释以及挖掘现有的数据，但是B2B企业倾向于管理数据，而不是使用数据来驱动决策。良好的分析，可以帮助企业认清经常被忽略的因素（如宏观经济形势、产品偏好以及销售代表的谈判）是如何影响产品定价的。
自动化
手工分析成千上万产品的数据既昂贵又费时。自动化系统可以识别细微部分，明确是什么决定了每件产品的价值，并与历史交易数据相匹配。这使得企业可以基于数据来为产品和销售环节定价。自动化也让复制和调整分析变得更加容易，所以没必要每次都从头开始。
建立技能和自信
成功的企业偏向于经过深思熟虑改变项目中的大量投资，以帮助销售人员理解并接受新的定价方法。企业需与销售代表密切合作，向他们解释价格建议和系统工作的原理，以便销售代表充分相信，这样定价能成功销售产品。
同样重要的是，建立一套方案来阐述定价原理，并把经过调整的参数介绍给消费者。当销售代表与客户沟通时，密集的谈判训练可以让销售代表有信心提出让客户信服的论点，这点非常关键。最好的领导人通常会陪伴销售代表去会见最难搞定的客户，并且专注于取得立竿见影的效果，以便销售代表对新的定价方式充满信心。
PanGas AG的董事、总经理罗伯特·克里格说：“展示新定价方式的关键点在于潜在的领导力，我们通过结伴访问困难客户来展现这一点。我们不仅能帮到销售代表，并且能展示新定价方式是如何工作的。”
积极的管理绩效
为了改善绩效管理，企业需要给销售人员提供有效的目标。最好的效果来自于确保前线有一个客户盈利能力的透明视图模式，且销售人员和营销组织有识别和利用机会的能力。销售人员还需有自动调整价格的权利，而不是依赖于上级。在谋划客户定制价格策略中，需要一定的创造力以及企业家的思维模式。激励也需要随着定价政策和绩效衡量的改变而改变。
我们看到，在诸如软件、化工、建筑材料以及电信等各行业中的不少企业，利用大数据做出了更好的定价决策，取得了令人瞩目的成果。所有企业都有数量庞大的库存和交易量及零散的客户投资组合；所有企业都看到，在更细化的产品水平上定价，利润会提升。
例如，一家欧洲建筑材料公司的定价方案，使相应产品的利润提高20%。为了使价格合理，企业应该利用大数据，并且投入足够资源支持企业的销售代表，否则他们就会发现自己错过了增加利润的好时机。
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