Je třeba rozbít zákaznickou bublinu! Za každou cenu?

Děkuji všem čtenářům za podporu v roce 2010. Vydržte. Pro rok 2011 mohu slíbit:

• Více pravopisných chyb
• Více politické nekorektnosti a patologického pricingu
• Příklady z minulých pricingových projektů a konkrétních nástrojů
• Plus dostal jsem ďábelský nápad a vytvořím Pricingovou bibli…

Konec s nostalgií. Existují citlivé informace (CI), které si většina z nás chce nechat jen pro sebe, neboť jejich podstata nás může dostat do nevýhodné pozice. Patří mezi ně informace, co se stalo na poslední pánské akci, číslo vašeho účtu i obsah složky historie ve vašem webovém prohlížeči. Tyhle CI nesdělujeme a uzavíráme do osobní bubliny, kde si myslíme, že je nikdo nenajde. To je ovšem velký omyl! Bohužel (pro vás zákazníky) a bohudík (pro vás majitele firem) i tam se lze k některým CI dostat. Mne zajímají ty spojené s nákupním chováním, mezi ně se řadí i informace, které pomohou prodávajícímu identifikovat vaši „reservation price“ neboli nejvyšší cenu, kterou jste ochotni ještě akceptovat u daného zboží. Tahle informace je klíčová z pohledu obchodníka, kvůli maximalizaci zisku. Jakákoliv cena pod reservation price znamená nechat část peněz ležet na stole, jakákoliv vyšší znamená odchod zákazníka a ztracený celý obchod.

Jak se k takovým informacím dostat?

Jak jsem předestřel tahle informace patří mezi CI, takže zapomeňte na to, že se budete zákazníka ptát.  Na otázku, jaká cena je pro něj ideální, bude lhát a vždy poví nějakou nižší. Úkol zní jasně, je třeba se dostat do zákazníkovy „cenové bubliny“. Jako u většiny případů i zde máte volbu mezi jednoduchým a levným řešením, které není spolehlivé a sofistikovanější metodou. Pojďme si je v rychlosti představit, zde jsou.

Postupujíce zleva doprava metody 1,2 a 3 jsou dobré leda v případě, kdy potřebujete vykázat nějakou činnost a minimalizovat utracený budget. Tyhle metody se hodí pro malé firmy, které fungují na bázi selského rozumu a chyby z něho plynoucí nedosahují desítek miliónů korun. Pokud pracujete ve společnosti s obratem ve stovkách miliónů korun, pak vaše volba by se měla opírat o metody začínající od čísla 4. Ovšem i tady není úspěch zaručen a ďábel vězí v detailech. Je nutné spolupracovat s někým kdo, má už s danou metodou reálné zkušenosti a zná její úskalí. Moji favorité jsou metody 4 a 6.

Sběr historických dat se dá dobře využít v odvětví:

• Kde se generuje hodně prodejních dat
• Kde se prodává komodita
• Kdy zákazník dělá opakované nákupy
• Cena je hlavním prodejním faktorem

Tyhle faktory, pak zajistí, že historické chování klientů poměrně spolehlivě predikuje budoucí nákupní chování. Jedním z možných příkladů je trh s motorovým pojištěním, kde lze na základě historických dat predikovat pomocí binomické regresní analýzy vztah mezi nově nabídnutou cenou a pravděpodobností uzavření pojistky. V realitě to znamená, že dokážete identifikovat klienty, kteří jsou ochotni zaplatit více a nabídnete jim vyšší cenu a naopak. Pojišťovna pak přes pravděpodobnost uzavření smlouvy a nabídnuté ceny, řídí svůj tržní podíl a zisk.

Conjoint analýza dává smysl tam kde:

• Nákupní rozhodnutí ovlivňuje více parametrů
• Produkt není komodita
• Je třeba znát kolik, je zákazník ochoten zaplatit za jaký benefit (např. při designu nového produktu)
• Cenový test nelze provést, neboť je velice drahý

Jako příklad, lze uvést bankovní sektor a hypotéky, kde zákazník volí mezi cenou hypotéky a dalšími parametry jako je brand banky, výše úvěru a možnostmi splacení atd.

Ne za každou cenu!

V ideálním případě, je možné výsledky předešlých metod otestovat v realitě na omezeném vzorku klientů. Nesmíte totiž zapomenou, že všechny tyhle metody nejsou 100%. Ale i 80% jistota je lepší než drátem do oka. Na druhou stranu musíte, zvážit kolik vás to všechno bude stát. Takže zjistit správnou cenu ano, ale ne za každou cenu!

Dobrou noc.