Прайс-менеджмент

33. DAT Group. (2014). Deutsche Automobil Treuhand Report 2014. http://www.dat.de/uploads/ ATReport_2014/pubData/source/804.pdf. По состоянию на 12 февраля 2015 г.

34. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weber, R. (2011). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (13. ed.). Heidelberg: Springer.

35. Herrmann, A., Schmidt-Gallas, D. & Huber, F. (2001). Adaptive Conjoint Analysis: Understanding the Methodology and Assessing Reliability and Validity. In A. Gustafsson, A. Herrmann & F. Huber (Eds.). Conjoint Measurement: Methods and Applications. 2. ed. Berlin: Springer. Р. 279–304.

36. ACBC Technical Paper (2014). Sawtooth Software Technical Paper Series.

37. Louvriere, J.J. & Woodworth, G.G. (1983). Design and Analysis of Simulated Choice or Allocation Experiments: An Approach Based on Aggregate Data. Journal of Marketing Research. 20(4). Р. 350–367.

38. Hartmann, A. & Sattler, H. (2002). Commercial Use of Conjoint Analysis in Germany, Austria and Switzerland. Research Papers on Marketing and Retailing (6 ed.). Hamburg: University of Hamburg.

39. Huber, J. (1997). What We Have Learned from 20 Years of Conjoint Research: When to Use Self-Explicated, Graded Pairs, Full Profiles or Choice Experiments. Sawtooth Software Research Paper Series. Р. 1–15.

40. DeSabro, W.S., Ramaswamy, V. & Cohen, S.H. (1995). Market Segmentation with Choice Based Conjoint Analysis // Marketing Letters. 6(2). Р. 137–147.

41. Gensler, S. (2003). Heterogenität in der Präferenzanalyse. Wiesbaden: Springer.

42. Rossi, S.E. & Allenby, G.M. (2003). Bayesian Statistics and Marketing // Marketing Science. 2(3). P. 304–328.

43. Deal, K. (2002). Hierarchical Bayesian Applications Expand // Marketing Research. 14(2). Р. 43–44.

44. Albers, S., Becker, J.U., Clement, M., Papies, D. & Schneider, H. (2007). Messung von Zahlungsbereitschaften und ihr Einsatz für die Preisbündelung // Marketing – Zeitschrift für Forschung und Praxis. 29(1). Р. 7–22.

45. Weiber, R. & Rosendahl, T. (1997). Anwendungsprobleme der Conjoint-Analyse: Die Eignung conjointanalytischer Untersuchungsansätze zur Abbildung realer Entscheidungsprozesse // Marketing – Zeitschrift für Forschung und Praxis. 19(2). S. 107–118.

46. Srinivasan, V. (2006). Adaptive Self-Explication of Multi-Attribute Preferences. Monterey. Presented at the ART Forum, 12. June 2006.

47. Schlereth, C. & Schulz, F. (2014). Schnelle und einfache Messung von Bedeutungsgewichten mit der Restricted-Click-Stream Analyse: Ein Vergleich mit etablierten Präferenzmessmethoden // Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung. 66(8). P. 630–657.

48. Jaeger, S. R., Hedderley, D. & MacFie, H.J.H. (2001). Methodological Issues in Conjoint Analysis: A Case Study // European Journal of Marketing. 35(11/12). P. 1217–1237.

49. Heidbrink, M. (2007). Reliabilität und Validität von Verfahren der Präferenzmessung: Ein meta-analytischer Vergleich verschiedener Verfahren der Conjoint-Analyse. Saarbrücken: VDM Verlag Dr. Müller.

50. Sattler, H. & Nitschke, T. (2003). Ein empirischer Vergleich von Instrumenten zur Erhebung von Zahlungsbereitschaften // Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung.

55(4). Р. 364–381.

51. Müller, H.C. (2014, December 15). Digitalisierung der Betriebswirtschaft. Handelsblatt. 241. S. 14–15.

52. Hoffmann, T. & Schölkopf, B. (2015, January 29). Vom Monopol auf Daten ist abzuraten // Frankfurter Allgemeine Zeitung. 24. S. 14.

53. Rueter, T. (2014). The price is right – then it’s not. http://discover.360pi.com/acton/attachment/9666/f-01e2/1/-/-/-/-/IR_ThePriceIsRight_1408.pdf. По состоянию на 12 февраля 2015 г.

54. Müller, K.-M. (2012). NeuroPricing. Freiburg: Haufe-Lexware.

55. Skiera, B. & Spann, M. (2003). Auktionen. In H. Diller & A. Herrmann (Eds.). Handbuch Preispolitik: Strategien – Planung – Organisation – Umsetzung. Wiesbaden: Gabler. P. 622–641.

56. Bernau, P. & Budras, C. (2015). Google macht uns Angst, Herr Varian. Vivanty. Р. 84–89.

57. McAfee, R.P. & McMillan, J. (1987). Auctions and Bidding // Journal of Economic Literature. 25(2). P. 689–708.

58. Skiera, B. & Revenstorff, I. (1999). Auktionen als Instrument zur Erhebung von Zahlungsbereitschaften // Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung. 51(3). S. 224–242.

59. Vickrey, W. (1961). Counterspeculation, Auctions and Competitive Sealed Tenders // Journal of Finance. 16(1). P. 8–37.

60. Wertenbroch, K. & Skiera, B. (2002). Measuring Consumers’ Willingness to Pay at the Point of Purchase // Journal of Marketing Research. 39(2). P. 228–241.

61. Wolfstetter, E. (1996). Auctions: An Introduction // Journal of Economic Surveys. 10(4). P. 367–420.

62. Kim, J.-Y., Brünner, T., Skiera, B. & Natter, M. (2014). A Comparison of Different Pay-Per- Bid Auction Formats // International Journal of Research in Marketing. 31(4). P. 368–379.

63. Becker, G., DeGroot, M. & Marschak, J. (1964). Measuring Utility by a Single-Response Sequential Method // Behavorial Science. 8(9). P. 226–232.

64. Schreier, M. & Werfer, J. (2007). Auktionen versus Lotterien: Ein empirischer Vergleich zur Messung von Zahlungsbereitschaften // Die Betriebswirtschaft. 67(1). S. 22–40.

65. Telser, L. G. (1967). The Demand for Branded Goods as Estimated From Consumer Panel Data // The Review of Economic Statistics. 44(3). P. 300–324.





Глава 4


Анализ. Психология цены





Краткое содержание




Теория психологии цены дополняет выводы классической экономики и, таким образом, способствует всеобъемлющему пониманию ценовых эффектов. В основе экономики и маркетинга лежит не только рациональная парадигма homo economicus, «человека экономического», составляющая ядро классической теории. Прайс-менеджмент и его процессы не следует рассматривать исключительно с экономической точки зрения. Нельзя забывать и о бихевиоризме (англ. behavior – поведение). В этой главе представлен обзор стратегий, учитывающих психологические факторы цены, и рассмотрены различные темы, относящиеся к новой научной области – поведенческому ценообразованию.





4.1. Введение




В главе 3 мы занимались экономикой цены. Цена – это независимая (причинная) переменная, а объем продаж – зависимая переменная. Задачей предыдущей главы было выявить количественные взаимосвязи между этими переменными. С теоретической точки зрения основой нашего исследования этих взаимосвязей была так называемая модель «стимул-реакция», модель С-Р. Классическая количественная экономика не занимается глубоким изучением вопроса «почему» относительно функции «цена-отклик», то есть того, что происходит между стимулом («цена») и реакцией («объем продаж»). Иными словами, мы не пытались объяснить, что происходит в «организме» покупателя. Вот почему мы также называем модель С-Р «черным ящиком». Еще одна важная установка экономического анализа – это предположение, что потребитель хорошо информирован и поступает в основном рационально. Он знает цену товара и способен оценить его ценность. Таким образом, функция «цена-отклик» имеет отрицательный уклон, за исключением крайне редких обстоятельств.

Но в действительности прайс-менеджмент – явление намного более сложное и неопределенное.

В так называемом «черном ящике» между стимулом «цена» и реакцией «объем продаж» заключен очень важный и сложный элемент: поведение потребителя. Сюда относится его восприятие, эмоции, толерантность к риску, суждения и впечатления после покупки. Модель «стимул-организм-реакция» (модель С-О-Р) включает в себя все эти влияющие переменные.

Каждый потребитель знает, что не всегда ведет себя как рациональный «гомо экономикус». Поэтому не удивительно, что модель С-Р дает неполную картину реального ценового поведения. Восприятие цены зависит от контекста и ситуации. На ценовые эффекты влияет знание о цене и память на цены. Аналогичным образом доверие к поставщику служит драйвером поведения потребителя. Все эти аспекты ставят немало вопросов и вызывают немало последствий для прайс-менеджмента:

• Как следует сообщать о ценах?

• Что представляют собой ценовые якори и какое они имеют значение?

• Должен ли поставщик предлагать скидки и делать специальные предложения?

• Как следует представлять свои цены по сравнению с ценами конкурентов?

• Должен ли поставщик применять одномерную или многомерную ценовую структуру?

• Какова конфигурация структуры цен с привязкой по времени (например, 1 платеж в год или 12 платежей помесячно)?

• Каково влияние дополнительных вариантов продукта или цены на реакцию потребителя?

• Как рассматривать постоянные цены?





Явления, стоящие за этими вопросами, ни в коем случае не снижают и не отрицают важности функции «цена-отклик». Она будет существовать всегда. Эта функция показывает, сколько единиц товара будет продано по определенной цене. Но во многих случаях объем продаж зависит не только от цены как таковой, то есть «объективной цены». Он также будет зависеть и от того, как именно покупатель воспринимает цену, какую роль она для него играет (например, как показатель престижа или качества), как и в каком контексте будет проходить ценовая коммуникация. Ценовой дизайн и ценовая коммуникация способны оказать сильное воздействие на функцию «цена-отклик». Модели С-О-Р объясняют, почему потребитель реагирует на цену определенным образом.

В этой главе мы подробно рассмотрим две научные концепции и их выводы. Одна из них представляет собой более давнюю область психологии цены, а другая – это более современное направление поведенческой экономики, или поведенческого ценообразования. Дэниел Канеман и Амос Тверски [1] заложили основы поведенческой экономики в 1979 году, опубликовав свою «теорию перспектив».

В 2002 году Канеман получил Нобелевскую премию, в том числе за эту работу. Данное научное направление, которое, что удивительно, было основано вовсе не экономистами, уже успело внести существенные изменения в теорию экономики. И мы думаем, что изменения продолжатся. Желающим детально ознакомиться с фундаментальными теориями мы рекомендуем бестселлер Канемана [2] «Думай медленно… Решай быстро».

Число публикаций на тему поведенческой экономики и их авторов растет в геометрической прогрессии. В 2017 году Ричард Талер получил Нобелевскую премию за работы в этой области. Цена в этом контексте играет ключевую роль, а выводы ученых поразительны и зачастую контринтуитивны. Здесь вполне обычны поведенческие паттерны, которые можно назвать «иррациональными» [3, 4]. Остается, однако, открытым вопрос о том, имеют ли данные модели поведения действительно иррациональный характер или же просто отражают попытку потребителей упростить для себя процесс принятия решений.

Помимо этих новых веяний, существуют и другие психологические ценовые эффекты, которые известны уже долгое время и которые противоречат фундаментальному принципу экономики: «Чем выше цены, тем ниже объемы продаж». Мы изучим эти эффекты, прежде чем перейдем к новым находкам поведенческого ценообразования. Заметим, что эти сферы некоторым образом пересекаются.





4.2. Традиционная психология цены




4.2.1. Влияние престижа на цену




Исследователи уже более века изучают психологические эффекты цены. С самого начала в поле зрения попал эффект престижа. Еще в 1899 году Торстейн Веблен опубликовал весьма уважаемый труд «Теория праздных классов» [5]. Этот эффект часто именуют «эффектом сноба», хотя он также известен как «эффект Веблена». Там, где он имеет место, происходит повышение спроса на продукт, даже если цены растут, поскольку покупатели намерены использовать данный продукт для установления или укрепления своего социального статуса в обществе. Веблен [5] утверждает: «…Богатство или власть нужно сделать очевидными, ибо уважение оказывается только по представлении доказательств». В соответствии с классификацией потребностей, о которой мы говорили в главе 2, данный эффект обусловлен атрибутами продукта, относящимися к его символической эффективности. Для «Веблен»-товаров основным эффектом повышенной цены является не снижение нетто-стоимости, как учит экономическая теория, а повышение ценности за счет более высокой цены. Высокая цена – это сигнал потребителю, что он может позволить себе более дорогие товары и за счет этого получить более высокий социальный статус, чем те, кто такого себе позволить не может [6].