導語：電子商務個性化定價策略及動態調整一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：互聯網的逐步推廣和發展，電子商務的迅速發展正在逐漸瓦解傳統的定價模式和營銷方式。個性化定價策略順應時代潮流，在利用大數據環境下能更好地了解消費者的需求和偏好，為將顧客劃分為單個細分市場提供技術支持。文章基于個性化定價的條件，結合動態因素，利用REM模型進行顧客細分，為個性化定價提供理論支撐。

關鍵詞：電子商務；個性化定價；動態調整

隨著互聯網的快速發展，中國網民的規模也在迅速擴大。截至2017年12月，我國網民規模已經達到7.72億，網上購物人數也突破到5.33億。電子商務正在進入高速發展階段，這也促使電子商務進入個性化時代，改變傳統的統一定價模式。以客戶為中心的個性化定價已經逐步深入電子商務。

一、電子商務環境下的個性化定價策略的條件

（一）了解消費者的支付意愿個性化定價。[1]實際上是在產品成本的基礎上研究消費者的支付意愿。在個性化促銷，捆綁定價、差別化定價等網絡定價中，提前掌握顧客支付意愿是這些促銷手段與定價策略的基本前提。企業定價需要提前了解顧客愿意為此付出的最高價格，只有當企業的定價低于顧客愿意支付的最高價格，銷售才可能開始。（二）以信息技術為前提，收集客戶信息。互聯網及電子商務環境使得客戶瀏覽商品的次數，成交記錄、評價數據等信息轉變為雙向信息流，企業可以利用cookies從網站等渠道獲取更多、更可靠的數據信息。客戶在某網站注冊賬戶時，這一舉動會登記大部分的人口特征信息，暴露消費者的年齡、居住地、單位等信息，企業可以據此分析消費者的消費能力。在消費過程當中，企業還會根據地域、消費偏好、消費次數和力度等信息，將客戶分為不同的類別，并根據類別向其推送針對性的促銷模式及產品服務，以此達到企業利潤最大化。

二、電子商務環境下的個性化定價的動態調整

制定個性化定價步驟后，還需要考慮不同因素的變化所帶來的調整，如通貨膨脹，利率的浮動，消費者的偏好及競爭對手的價格策略等因素的制約。因此，企業根據市場的變化、競爭者的策略適時變更產品價格是企業成功的保障。（一）根據地區不同的動態調整。根據地區的動態調整相當于一種區域歧視定價。在互聯網下，地域的隔閡[2]早已不是商業的阻礙，但這并不意味著電子商務消除了地區差異帶來的定價差異。現在電商推出的App都有定位功能，能更好地細分每個消費者，根據地區劃分細分市場，方便管理該細分市場的定價與產品信息的推送。天貓超市、京東等都有生鮮超市，將顧客通過地區歸類后，可以為顧客運送最近倉庫的生鮮產品，降低運輸成本，提高邊際收益。不同地區郵費價格也不一樣，例如西藏、新疆等地區屬于不包郵區域，產品價格還要加入郵費的因素。（二）根據時間不同的動態調整。價格的高低與產品的旺季與淡季、競爭對手推出的價格戰等因素相關。比如在京東618、雙十一、雙十二等大型的商品大促節日。電商是如何將商品的價格作出調整，以滿足消費者的“降價”需求？對每個目標客戶制定了怎樣的價格？企業在不同的時間，如季末大促銷、節假日等特殊時間通過花樣百出的促銷手段，將大促銷的消息通過短信、電話、廣告等方式告知消費者，競爭對手的低價格戰也是企業促銷時定價的參考因素。對價格不關注的消費者可能在大促銷時成為高價格的購買者。而企業也可以通過這種時間上的差異帶來更多的利潤。（三）根據顧客細分的動態調整——基于REM模型客戶分類法客戶細分的概念自1956年由溫德爾.史密斯首次提出后，便廣泛應用于市場研究和應用當中。個性化策略的動態化調整主要是依靠顧客細分來完成。細分后的顧客市場比傳統的細分市場做到了更精準的定位和服務，也帶來了更高的利潤，消費者也能在個性化定價中得到適合自身的價格。假設A企業根據經營業務與經營規模將最近交易（Recently）、交易頻率（Frequency）、累積交易金額（Monetary）分別設置成以下參數：R：一個月以上系數為0.8，半年內系數為0.6，一年內系數為0.4，一年以上系數為0.2；F：5次及以上系數為0.8，大于等于三次小于5次系數為0.6，大于一次小于3次系數為0.4，一次及以下系數為0.2；M：大于等于2000元系數為0.8，大于等于1000小于2000系數為0.6，大于500小于等于1000系數為0.4，小于等于500系數為0.2。A企業管理層根據公司戰略計劃，依據參數給客戶打分，最后的REM標準值等于R、F、M三項的乘積。如表1所示。RFM標準值作為將客戶分為以下八種類型的基準。A企業得出的REM標準值將顧客細分，由于企業有限的資源不可能完全滿足每種類型的顧客需求，企業可以關注公司著重的顧客，為他們提供更為細致的價格。并且做到不被顧客發現，每個顧客歸類后，不會為他們提供多種互相矛盾的產品信息及價格，而是按照公司的分類提供差異化價格和相關信息。不同類型的企業對待客戶的評分標準不一樣，文章只是舉例闡述如何運用，R值、F值、M值的參數應該根據客戶訂單量設置評分標準，最后算出本公司的RFM標準值，然后運用大數據將每位顧客的交易信息計算成RFM值，與公司的RFM標準值進行對比，然后分類，完成顧客細分。當然實際經營中會與算出的值有偏差，但是該模型依然能為企業進行顧客細分，根據細分市場提供個性化定價，在互聯網時代下為企業挖掘更多潛在用戶，并留住重要價值客戶。

三、總結

綜上所述，電商的出現很好地彌補了傳統行業在獲知消費者偏好、地域局限和產銷周期上的不足。利用互聯網下信息技術的發展，能更好的掌握消費者的偏好和其他信息，方便提供個性化服務，制定個性化價格，提高消費者滿意度。雙方獲得的信息更加透明，消費者討價還價的能力也日益增長，在個性化定價中也能獲得自己滿意的價格。這也要求企業既要在營銷策略上追求創新，產品也要保質保量貼合消費者想法，在銷售過程中增加產品附加服務的含量來使產品差別化。因此，個性化定價是能實現雙贏的一種定價策略。

【參考文獻】

[1]郭健,郭華,張仲.電子商務的個性化定價研究[J].價格理論與實踐,2012(10):74-75.

[2]王舉穎.大數據時代零售企業多邊平臺發展與協同定價策略研究[J].價格理論與實踐,2015(5):106-108.

作者:羅青青 單位:重慶理工大學