在了解顾客的支付意愿之后，我们怎么样才能最大化自己的利润呢？

　　直觉上看，我们应该把产品卖给愿意出价最高的人。就像在拍卖会上，谁喊的价最高，我们就把产品卖给他。然而，企业与拍卖会不同的是，顾客并不是在同一时间出价。顾客购买的可能性、购买的数量以及愿意支付的价格都在随着时间而不断的变化。把产品卖给哪些顾客这个决策，要比拍卖会上复杂得多。

　　针对这种情况，一些企业使用遗传算法来决定把产品卖给哪些顾客。对于每一位顾客，企业计算他可能花10元购买某个产品的概率，就像计算每个基因适应新环境存活下来的概率一样。然后，在10元这个价格水平上，购买可能性大的顾客“存活”下来，另外的顾客被“淘汰”。接下来，“存活”下来的顾客再参与下一轮的计算。最后，我们可以得到一些顾客，这些顾客是企业实现利润最大化的优秀“种子”。

　　遗传算法是实现个性化定价采用的主要方法之一，比如埃森哲为企业提供的“个性化定价工具”就是采用的这个算法。遗传算法在现有存货、产品利润率等信息的基础上，帮助我们决定应该把产品提供给哪些顾客，以提高企业的利润。

　　除了了解我们应该把产品卖给哪些顾客，以及这些顾客愿意支付多少钱，在实施隐藏利润挖掘的时候，我们还需要一个机制，让它告诉我们：针对每一位顾客，企业应该提供哪些产品组合的优惠。

　　有些读者可能会有疑问：之前不是已经知道产品应该卖给哪些顾客了吗？我们把这些信息按照顾客来重新整理，根据他们的支付意愿和产品定价的差额来提供相应的优惠券不就行了吗？但是，企业往往需要考虑优惠券的数量和促销预算的限制。

　　假设有20张不同的影片DVD，我们愿意把它们都卖给阿杰，每张DVD只要提供10元的优惠券阿杰就会购买，这代表我们需要给阿杰提供20张优惠券吗？对于每位顾客，优惠券的数量是有限制的，假设每位顾客不能超过10张优惠券，那我们需要决定提供哪10张DVD的优惠券。这时候，需要我们给一系列产品排序，比如能带来更大的利润的产品应该排在前面。排序之后，我们按顺序选10张DVD出来，为阿杰提供这些产品的优惠。

　　设置门槛，赋予高价的“价值”

　　目前为止，我们已经了解了挖掘隐藏利润的几个步骤，但是很多企业还是很犹豫是否要采用它。一个不能忽视的原因是：顾客会不会觉得个性化的价格不公平？如果在采用了个性化的价格之后，反而引起了顾客的愤怒和一场公关危机，这个策略确实得不偿失。

　　为什么亚马逊(微博)的做法让顾客觉得难以接受？企业之所以招致顾客的反感，一个共同的原因是：他们对个性化的价格理解错了。“个性化价格不是扔给顾客不同的价格，而是应该把降价或者优惠券作为对不同顾客的奖励，并且为那些愿意多付钱的顾客提供更多的价值”。

　　为了让顾客感到公平，挖掘隐藏利润的过程中需要提供一个“门槛”，来分割产品不同部分的价值。愿意付出努力并“跨”过门槛，说明顾客愿意付出一些努力或放弃一部分产品的价值来换取更低的价格；而不愿意“跨”过门槛，说明顾客认可产品的某部分价值，愿意为这部分价值买单。需要注意的是，这个“门槛”并不是用来识别顾客的支付意愿的，只是为了分割产品的价值，使得这部分价值只能被支付高价的顾客享受。

　　比如在音像店的例子中，假设我们向阿杰和阿莉收取不同价格之后，却同时提供一样的DVD，阿莉估计会气得跺脚。阿莉之所以愿意付全价60元，是因为她喜欢比别人更早地观看影片，而现在阿杰付40元竟然可以和她同时看到影片。但是，如果我们设置一个门槛：阿杰在第一时间购买只需要支付40元，但是在两周之后才能取到货。这个门槛把观看电影时间的价值和电影内容的价值分割开。所以，阿莉就不会觉得不公平：因为阿杰是需要付出推迟观看时间的成本。同时，阿杰也非常高兴：他愿意牺牲“第一时间观看影片”这部分价值来节省20元钱。这样一来，音像店可以让阿杰和阿莉都在第一时间购买，付出各自心中的最高价格，同时还买得满意，丝毫没有不公平的感受。

• 上一页
• 1
• 2