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数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？

_原题为 为啥一个简单的涨价 ， 数据分析师都算不清楚？
数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？
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作者：接地气的陈老师
来源：接地气学堂
总有做数据的新人抱怨 ， 做的分析被挑刺 ， 嫌弃考虑不全面 ， 不深入 。 到底该咋做？今天直接上案例 ， 开搞！
问题场景：
某视频网站以包月会员形式收费 ， 现了解到同行都准备涨价 ， 准备一起涨 。 涨价以后要求数据分析师评估涨价效果 ， 你是该公司的数据分析师 ， 你会怎么评估？
1 最基础的涨价模型
收入=总用户数*购买率*人均金额 。 这条公式大家都知道 。 那么问题是：涨价会带来什么影响？答：涨价了购买率可能下降 ， 人均金额上升 。 至于涨价后总收入是多了还是少了 ， 就得看两者的变化比例 ， 这就是最基础最基础的价格变动评估模型了（如下图）
数据|为啥一个简单的涨价，数据分析师都算不清楚？
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价格的敏感性 ， 是可以事先测试的 。 在事先可以以优惠券为杠杆 ， 以抽奖的形式测试用户的购买率 ， 从而一定程度上推断涨价/降价多少合适 。 但是这种方式更适合测降价 ， 涨价的话 ， 用户本能的反感会比较强烈 ， 所以不太适用 。
那么 ， 是不是到这里就结束了呢？还少了什么？
2 考虑商品属性
用户对购买率下降会受到以下因素影响：
l 价格锚定：锚定越模糊的 ， 下降越少
l 刚需程度：刚需程度越高 ， 下降越少
l 垄断程度：垄断度越高 ， 下降越少
l 价格高低：价格越低 ， 下降越少
l 认知程度：认知程度越低 ， 下降越少
这五点要素 ， 前四个都好直观理解 ， 第五个稍微解释下：所谓认知程度 ， 就是用户有多care这件事 。 我们生活中有很多资费都是默默扣掉的 ， 比如水电煤气话费之类 ， 除非某月突然暴增 ， 或者商家主动推了营销活动 ， 可能这些票子都从人们指尖流走了 。
那么问题来了：视频会员的商品符合以上多少条？
几乎全中（如下图）
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估计这就是为啥运营有底气提价的 ， 疫情影响下 ， 人们线上娱乐明显增多 ， 可以从DAU ， 在线时长 ， 连续播放率等数据轻易观察到这点 。 既然刚需度在增加 ， 认知度天生低、价格又不贵 ， 那涨了就是稳赚呀 。
那么 ， 考虑到这一层 ， 是不是足够了呢？还少了什么？
3 考虑涨价细节
视频会员的价格和大米白面的最大区别是：这玩意价格锚定完全是人为做出来的 。 提供额外一个用户服务的边际成本几乎为0 ， 因此运营可以任意捏价格 ， 制造出新的锚定点 ， 从而模糊用户的判断 。
比如 ， 原本只有一个每月支付25元成为会员 ， 现在推出一个20月自动开通连续包月的业务 。 咋一看 ， 便宜5元 ， 用户很有可能开通 。 可考虑到实际使用率变化（比如我开会员就想追一个爆款剧 ， 追完了就很少看了） ， 很有可能到后续几个月 ， 用户忘了取消付费 ， 被自动付费扣掉额外的钱 。 这就是明降暗升的策略 。
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注意 ， 用这个策略是有问题的 ， 就是短期内收入会下降 。 因此也可以反向思维 ， 定一个明升暗降的策略 ， 通过牺牲后续月份的ARPU值 ， 来短期内快速增加收入 ， 收割一笔（如下图） 。
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当然 ， 还可以通过联盟打包的方式 ， 直接出一个新套餐 ， 把价格锚定进一步模糊掉 。 比如拉上外卖平台一起送会员 ， 打包定价 。 不要掏手机 ， 现在马上问你美团或饿了吗的会员一个月多少钱！八成以上的人答不上来 ， 但是感觉：只花了四五十块就拿两家会员 ， 好划算哦 ， 反正也要点外卖的 。 总之 ， 价格锚定越模糊 ， 用户承担涨价可能性越大 。
所以 ， 这个题目从一开始就不该这么问 。 如果在真实工作环境里 ， 数据分析师要干的第一件事就是搞清楚：
1、到底是怎么涨的？
2、哪些具体的会员套餐组合在涨价？
3、是硬涨价 ， 还是出新套餐软涨价？
4、是明降暗升还是明升暗降?
知道了这些 ， 才能对业务走势有预判 ， 才能知道哪些是业务意料之中的 ， 哪些是意料之外的 。 不然很有可能忙活半天 ， 只落得一句“早知道了呀” 。
然而 ， 这里还有问题 ， 就是业务的如意算盘 ， 消费者真的买单吗？
4 考虑用户行为
注意 ， 以上每一种策略 ， 都是有前提的 ， 比如：
明降暗升策略：无感用户有足够比例/取消率低
明升暗降策略：用户对季度/年度套餐有足够付费率
锚定模糊策略：联营的产品得有足够的用户基础


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