Особая цена: как сделать персонализированное предложение

Сегодня вокруг дифференциации цен много разговоров, особенно в свете повышенного интереса к искусственному интеллекту и большим данным. Машинное обучение значительно упрощает персонализацию маркетинга товаров и услуг, в том числе ценообразование.

Проясним: дифференциация цен — явление не новое. Мы регулярно с ним сталкиваемся как потребители и часто извлекаем из этого выгоду. Если вы придете на рынок вечером, когда торговля уже сворачивается, то сможете по сниженной цене купить фрукты и овощи. Постоянные покупатели получают скидки по программам лояльности. Такого рода ценовая дискриминация не вызывает возражений.

Тем не менее, многие не согласны с самой идеей дифференциации цен. Мы провели крупномасштабное исследование с репрезентативной выборкой потребителей, подвергавшихся различным типам ценовой дифференциации, и выяснили, что они в принципе против этой идеи независимо от того, извлекли они для себя какую-то выгоду или нет.

Почему? Во-первых, потребители опасаются, что дифференциация цен приведет к долгосрочным негативным последствиям. Несмотря на возможность периодически делать выгодные покупки они считают, что проигрывать будут все же чаще.

Идея не пришлась по душе даже тем, кто был уверен, что останется в выигрыше. Они волновались, что другим клиентам сделают еще более выгодное предложение. Зависть — основная причина недовольства потребителей: получив хорошую скидку на солнечные очки, я расстроюсь, если узнаю, что сосед заплатил за такие же еще меньше. Неважно, что я получил выгоду. Мне неприятно, если кому-то сделали более заманчивое предложение. Это может сильно испортить мое отношение к компании, внедрившей дифференциацию цен, какую бы выгоду она не приносила мне или другим клиентам. Дифференциация превращается в дискриминацию.

Как компаниям предотвратить такую ситуацию? Мы предлагаем следовать четырем правилам, чтобы клиенты увидели в ценовой дифференциации справедливую практику (или, по крайней мере, не считали ее обманом).