大数据告诉你该如何科学定价！

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我是靠谱客的博主辛勤灯泡，最近开发中收集的这篇文章主要介绍大数据告诉你该如何科学定价！，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

定价对于零售经营的重要性毋庸置疑，那么在零售经营中，你是不是也有这样的困惑：

明明每周都有商品在大力度打折，可顾客还是觉得价格没有竞争力？

紧紧盯着竞争对手的市场价格定价，陷入无休止的价格战，毛利指标要怎么完成？

那些市场上没有的独有商品和新品，没了市场价格做参考，我要怎样定价？

那么，就让我们来讲一讲如何利用大数据和科学为你的商品实现智能定价。

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一、定价是系统工程

定价是一项系统的工程，不仅仅和商品本身的属性及销售表现有关，也与所属门店的竞争格局、客群构成，以及所属品类的战略定位息息相关。大数据和算法模型应用于从战略、战术，到执行、评估的每一个层级，最终实现改善价格形象、提升销售额和毛利额的目标。

二、定价店群分类

在战略层面，以定价店群分类为例，通过POS数据、商圈数据、价格调研数据等内外部数据分析每一家门店的客群和竞争属性，利用聚类模型为门店分群，然后为不同类型的店群根据各自特征分别制定相应的定价策略和目标。针对竞争激烈、客群价格敏感度高的门店，需要加大价格投资的力度和关注度，而针对竞争少、客群价格敏感度低的门店，则可以适当减少价格投资力度。

三、商品价格弹性

到战术和执行层面，我们首先介绍一个在定价中非常重要的概念——价格弹性。

价格弹性（price elasticity）是衡量价格变动引起的市场需求量的变化敏感程度，具体来说是某一种产品销量发生变化的百分比与其价格变化百分比之间的比率。

影响一个商品销量的因素有很多，价格、促销、陈列、门店客流、竞品价格、商品本身的季节性乃至外部天气都会影响商品的销售。为了更准确地计算价格弹性，我们需要控制除价格外其他因素的影响，为此我们为每个商品都建立了一个多变量计量经济学模型，除了价格因素外，还加入前述其他影响销量的因素，利用2-3年的全量商品的历史销售数据和大数据分布式计算平台，为每一个商品分别计算价格弹性因子。

通常当一个商品的价格从高位逐步下降，它的销量逐渐上升，而销售额、毛利额也会相应提升，直到价格下降到某个点，商品的毛利额或销售额开始下滑，这种情况就是我们通常所称的过度降价。而商品的价格弹性因子决定了价格变化时商品销量、销售额、毛利额相应变化曲线的形状，通过数学模型，我们可以计算得到每一个商品销售额最大和毛利额最大时分别对应的理论最优价格，作为定价的基准。

四、商品定价角色定位

在通过大数据计算得到每个商品的价格弹性后，我们可以结合商品重要性的维度（综合考量商品的引流能力、销售贡献、毛利贡献、所处生命周期等等因素），在品类内为每一个商品定位各自的定价角色，制定相应的定价策略。例如价格弹性和重要性都高的重点商品，需要保证有竞争力的日常定价，结合高低价促销策略，树立品类价格形象、为品类引流和维护大盘销售；反之价格弹性和重要性都比较低的利润商品则可以适当提高商品毛利率，促进品类的毛利平衡。