Что такое модель ценовой чувствительности Ван Вестендорфа?

Модель ценовой чувствительности Ван Вестендорфа используется для определения оптимального ценового диапазона для продукта на основе восприятия цен целевой аудиторией. Модель простая и экономит много времени и сил, становясь быстрой альтернативой множествам исследований, анализам конкурентов и AB-тестам.

Концепция

Модель строится на основе четырех ключевых вопросов, которые задаются респондентам:

● Слишком дёшево (Too Cheap): при какой цене вы считаете этот продукт настолько дешевым, что начинаете сомневаться в его качестве?

● Дёшево (Cheap): при какой цене вы считаете этот продукт дешевым, но не вызывающим сомнений в его качестве?

● Дорого (Expensive): при какой цене вы считаете этот продукт дорогим, но всё же рассматриваете возможность его покупки?

● Слишком дорого (Too Expensive): при какой цене вы считаете этот продукт настолько дорогим, что вы бы никогда не подумали о его покупке?

Суть в том, что вы строите график на основе полученных ответов, на котором пересекающиеся точки отражают различные уровни ценовой чувствительности. Эти точки позволяют выделить несколько важных ценовых параметров:

● Оптимальная цена (Optimal Price Point, OPP): цена, при которой наименьшее число респондентов считает продукт слишком дорогим или слишком дешёвым.

● Диапазон приемлемых цен (Range of Acceptable Prices): интервал между минимальной ценой, при которой продукт не считают слишком дешевым, и максимальной ценой, при которой продукт не считают слишком дорогим.

● Точка недоверия (Point of Marginal Cheapness, PMC): пересечение линий «слишком дешево» и «дешево».

● Точка болезненности (Point of Marginal Expensiveness, PME): пересечение линий «дорого» и «слишком дорого».

● Точка оптимальной цены (OPP): пересечение линий «дешево» и «дорого».

Помимо понимания оптимального диапазона цен, модель предоставляет дополнительную информацию:

● Ценовая чувствительность аудитории: размах между верхней и нижней границами диапазона приемлемой цены показывает, насколько чувствительна аудитория к цене.

● Различия в ценовой чувствительности внутри аудитории: помогает понять, насколько сильно различаются потребители по своей чувствительности к цене.

Эти данные должны стать основой для разработки ценовых стратегий, направленных на максимальное покрытие аудитории с помощью ценовых планов, соответствующих их уровню приемлемой цены.

Инструкция по шагам

1. Определение продукта или списка продуктов

В большинстве B2C продуктов с подписочной моделью есть несколько продуктов. Например, подписка на 1 месяц, 3 месяцев или год. Условимся каждый ценовой план называть продуктом. В таком случае, рекомендуется делать на каждый продукт отдельное исследование, т. е. собираем отдельную анкету под каждый продукт, в вопросе конкретизируем о каком продукте (периоде подписки) идет речь и отправляем анкету аудитории, исключая пересечения.

2. Определение целевой аудитории

Самое важное в выборе целевой аудитории, чтобы люди, которые будут отвечать на вопросы, хорошо понимали ценность вашего продукта. В идеале, они должны испытать a-ha moment используя ваш продукт. Если продукт еще не имеет своей аудитории, то важно дать респондентам хорошее понимание ценности продукта с примерами или демо-версией.

Если у продукта несколько отличительных сегментов, например, геймеры и стримеры, платежеспособность, которых будет сильно отличаться, то на этапе составлении анкеты, лучше добавить вопросы для идентификации этих сегментов, чтобы впоследствии сделать срез по ним в анализе. Рекомендуется уточнить кейс использования продукта и страну. Эти 2 фактора часто дают отличие в данных и инсайты. Но не перегрузите анкету вопросами. Чем больше вопросов, тем ниже конверсия в заполнение, больше аудитории понадобится и будет сложнее анализировать.

3. Подготовка анкеты

Первыми идут вопросы сегментации — например, про страну и кейс использования. Дальше вопросы про восприятие цены из блока концепция.

Для ответов выберите формат цифровой шкалы. Наименьшим значением сделайте половину от самой низкой цены на рынке, а наибольшей ценой х3 от самого дорого предложения на рынке. Эти цифры не критичны, вы можете задать их на глаз, главное, чтобы нижний порог не был 0, а верхний порог не являлся ограничением для «китов» — пользователей, которые готовы платить более высокую цену.

Вы собрали анкету, там получилось 5-7 вопросов. Отправляете ее по e-mail или пушем пользователям, которые активировались в вашем продукте. Достаточно взять небольшую долю аудитории, которая может быть репрезентативной для вашей генеральной совокупности.

4. Получение результатов из анкеты

Через 2-3 дня у вас уже будут результаты. Собранные данные будут выглядеть примерно так:

5. Подготовка данных

Чтобы подготовить данные к анализу, нужно собрать числовые ответы в столбцы в порядке «Дешево», «Слишком дешево», «Дорого» и «Слишком дорого».

На изображении выше представлен формат подготовленных данных Responses.

6. Собираем значения цен в один столбец

Дальше надо собрать уникальные значения цен без повторений в один столбик. Соберите их в одну колонку. Удалите повторяющиеся значения и отсортируйте их по возрастанию. Чтобы это сделать выделите все ячейки столбца, нажмите Data → Data cleanup → Delete duplicates. У вас останутся только уникальные значения. Снова выберите все оставшиеся значения в новом столбце, щелкните выделение правой кнопкой мыши и отсортируйте их от наименьшего к наибольшему числу. Ваши данные будут выглядеть примерно так:

Изображение выше: Подготовка значений Values

7. Считаем частотность появления конкретного значения

Дальше нужно добавить значения частоты появления определенного значения цены. Для этого вы можете использовать формулу frequency, как в примере. Убедитесь, что формула считает значения для каждого столбца отдельно и протянута до конца всех значений. Таким образом у вас получится таблица со столбцом значений цены и еще 4 столбца с частотой появления этой цены в ответах пользователей.

8. Пересчитываем частотность встречи значения в процентах

Переводим числовые значения в процентные путем деления диапазона нужных событий на сумму всех событий.

9. Итоговые результаты

Чтобы построить график Вестендорфа, просто выделите последнюю таблицу и постройте по ней линейный график: Incert → Chart → Line chart. Для лучшей визуализации отметьте чекбокс «Aggregate data». У вас получится график по типу такого:

Интерпретация данных

На оси X показаны все денежные значения, тогда как на оси Y показан процент респондентов, считающих, что значение и все, что ниже него, слишком дешевое или другая характеристика, в зависимости от того, на какую линию вы смотрите.

Крайнее левое пересечение, линии «Слишком дешево» и «Дорого» — это нижняя граница приемлемого ценового диапазона; с другой стороны, пересечение «Дешево» и «Слишком дорого» определяет верхнюю границу диапазона.

Нижнее пересечение «Слишком дешево» и «Слишком дорого» определяет оптимальную ценовую точку (один и тот же процент респондентов, считающих цену «Слишком дорогой» или «Слишком дешевой»), тогда как верхнее пересечение указывает точку безразличия.

Повторите тоже самое для других продуктов. Сделайте срезы по стране или кейсу использования путем фильтрации данных и посмотрите на сколько чувствительность по цене отличается между сегментами пользователей.

Применение

Яна отмечает, что в модели стоит учитывать долю ошибки: заявленная цена в анкете может отличаться от реальных действий покупателя. По опыту рекомендуется брать итоговую цену немного выше, чем оптимальная. Вы всегда можете взять несколько значений из исследования и проверить их в эксперименте. Обновление цен, конечно, лучше делать через AB-тест, чтобы увидеть точный результат на бизнес.

Выводы

По мнению Яны Доценко, несмотря на то, что исследование основывается на восприятии пользователей, оно отличается простотой и низкой стоимостью проведения. Итоговая модель легко объясняется и визуализируется, что сэкономит вам значительное количество времени. Это делает её удобным инструментом для принятия решений, особенно на начальных этапах работы с ценами продукта.

Используйте его вместе с другими тактиками монетизации, такими как AB-тестирование, статистический анализ данных, определение Free-Pro опыта, UX пейвола и ограничения бесплатного опыта. С помощью модели вы сможете не только определить оптимальную цену, но и выявить структуру ценовой чувствительности различных сегментов аудитории и приемлемый диапазон цен, что невозможно при экспериментах с ограниченным количеством вариантов.