清道夫级用户和差别定价法 在数字世界,这样的做法并不少见。互联网解决方案提供商思科公司曾经把不接受附加服务的消费者称作“清道夫级”用户。在这类用户提出某些业务申请时

清道夫级用户和差别定价法

清道夫级用户和差别定价法

在数字世界,这样的做法并不少见。互联网解决方案提供商思科公司曾经把不接受附加服务的消费者称作“清道夫级”用户。在这类用户提出某些业务申请时,公司提供的是“未倾尽全力的服务”。在网络拥堵和下载速度较慢的时候,分配给清道夫级用户的流量可能会“被限制到接近于零”(思科公司的原话)的水平,而更重要的企业用户则可以使用流畅的“私人出资修建的道路”,获得思科提供的解决方案。这种区别对待的现象可能并不仅仅存在于互联网领域。通信领域的Avaya公司在营销手册中同样承诺,该公司的定制系统可以利用算法,将接入呼叫中心的一个个号码与某个数据库进行比对,如果某个号码属于前5%之列,则会被优先接听。在这种情况下,当话务员接听电话时,耳边会有声音很小的提示,告知本次呼叫来自前5%的客户。在某些情况下,还可以采用几乎相同的算法,根据性格类型来过滤呼叫人。因此,呼叫中心可以根据来电客户的性格类型来提供服务,把对于公司来说更有利可图,并且在接受服务时更容易失去耐心的客户排在优先位置上,而把那些纠缠不休、问题不断,而且未来不大可能消费大笔资金接受公司服务的顾客,排在靠后的位置上。

在这种“性格类型软件分类法”中,细致程度最高的可能是算法驱动的“差别定价”(differential pricing)。包括亚马逊在内的多个在线企业已经在使用这种方法。如果去掉营销辞令的掩饰,所谓的“差别定价”意味着某些用户在购买与其他用户相同的产品时可能需要多付钱。某些算法推测购买过《哈利·波特》与《暮光之城》的用户,可能还会购买《饥饿游戏》三部曲。从理论上讲,差别定价使用的算法与这些算法没有任何不同,是那些可以记住用户姓名(更重要的是,记住用户的信用卡消费明细)的网站所青睐的另一个层次的个性化。2012年9月,谷歌申请了“电子产品动态定价”的专利,可以根据算法对用户是否会购买的判断,改变视频、音频、电子书和电脑游戏等产品在网上的价格。在提交专利申请时,谷歌还提供了一些材料,得意扬扬地表明有可能说服某些用户以4倍于其他用户的价格购买完全相同的数字文件。换言之,如果谷歌的算法根据你的搜索历史,“知道”你可能会被《哈利·波特》与《暮光之城》等青少年读物所打动,它就有可能因此推断你会花大价钱购买《饥饿游戏》。与此同时,如果以往的搜索历史说明某个用户对青少年魔幻小说与神秘吸血鬼的兴趣不大,该算法则会降低《饥饿游戏》的价格,诱惑该用户掏钱购买。

清道夫级用户和差别定价法

近年来还兴起了一种所谓的“情绪嗅探”(emotion sniffing)的算法,在用户语音语调、面部表情甚至浏览历史的基础上推断用户的情绪状态。微软研究所的一项研究,可以通过分析人们的电话记录、应用软件使用情况以及当前所在位置等数据,来推测他们的心情。微软声称,利用算法推测用户每日心情的做法,在经过两个月的训练后,其准确率已由刚开始时的66%逐渐上升到93%。由于心情对消费偏好有显著的影响,因此这类信息对于营销人员而言可能具有不可估量的价值。举个例子,假设在某个时间点上,你的电脑或者智能手机推测你可能正处于情感脆弱期。在这种情况下,悄悄地提高你感兴趣商品的价格就有可能是有效的做法,因为根据“情绪嗅探”算法所做出的判断,从统计学角度看,在这种情绪状态下你决定购买的可能性更高。

支持自由市场的理想主义者可能会支持这种做法。高档饭店中一瓶啤酒的价格可能是其他地方的两倍,同样,运用差别定价的方法也可以确保人们以心理价位来购买产品。两者的道理是一样的,虽然相较于高档饭店的定价方法,后者的科学性更高。但是,另一个类比可能更准确:所谓差别定价,就相当于饭店服务生先翻看你之前的消费记录,然后再决定如何为你点的饭菜定价。差别定价的方法甚至还可以被运用到户外经营场所之中(比如,把啤酒的价格设定为每名消费者周薪的1/250)。不过,这个方法更有可能实现相反的目标:提高某些商品的价格,并且开诚布公地告诉大家,这样做的目的是赶走那些无利可图(因此不受欢迎)的客户。例如,高端时尚品牌都希望摆脱“不受欢迎”的消费人群。21世纪初,博柏利(Burberry)就采取了这种营销策略。由于无法彻底阻止某些群体购买自己的产品,因此公司有可能支付一笔钱,利用算法让本公司的产品信息远离年收入低于3万英镑消费人群。如果这些消费者专门搜索这些产品的信息,则提高产品定价,以超出他们的经济承受力。

这种做法的难点是如何不被察觉。我们浏览网站时,算法会选择个性化的横幅广告呈现在我们眼前。奈飞公司(Netflix)会利用算法为我们推荐影片。在这样的情况下,我们只能看到最终结果,而对过程一无所知。同样,在利用差别定价法时,顾客并不知道他们看到的价格要比隔壁邻居看到的价格高。不难理解,如果知道,他们还会继续购买吗?经常发表营销方面文章的宾夕法尼亚大学安纳伯格传播学院的教授约瑟夫·塔洛在《纽约时报》撰文指出:“我们接收到的数据流非常隐秘、非常复杂,我们甚至不知道在什么时候遭遇了价格歧视。我们接收到的报价、新闻和娱乐消息肯定会与其他人不同。”

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