Nykyisellä suuren ja pienemmän datan aikakaudella yhä useampi päätös voidaan tehdä tiedolla johdetusti: datan ja siitä saadun ymmärryksen käyttäminen oikein on yhä oleellisempi kilpailuvaltti. Entä kun halutaan siirtyä kuluihin perustuvasta hinnoittelumallista kohti arvopohjaista hinnoittelua, mistä saadaan tietoa optimaaliseen hinnoitteluun?
Uuden tuotteen ja tuotepakettien hinnoittelu
Conjoint-analyysi kyselytutkimuksella antaa hyvää pohjaa hinnoittelulle silloinkin, kun tuote on uusi, eikä sen markkinoista ole ehtinyt kertyä dataa sen kummemmin kuin kuluttajaymmärrystäkään. Analyysi avaa kuluttajien asettamaa arvoa eri ominaisuuksille ja auttaa siten määrittämään optimaalisen hinnan täysin uudellekin tuotteelle tai pakkausvariantille.
Conjoint-analyysi on erinomainen apu myös eri tuotteiden yhdistelyn tutkimiseen. Jos esimerkiksi tuote X myydään yhdessä tuotteen Y kanssa, millaisia myyntivolyymejä voi odottaa erilaisilla hintavaihtoehdoilla? Näitä vaihtoehtoja voidaan tutkia analyysiin pohjautuvilla skenaariotyökaluilla, joilla voi helposti kokeilemalla nähdä eri vaihtoehtojen seurauksia esimerkiksi liikevaihdolle tai kappalemääräiselle myynnille.
Hintajousto ja hintasensitiivisyyden vaihtelut
Kun tehdään hinnoittelupäätöksiä jo markkinoilla oleville tuotteille, tutkitaan kuluttajien hintajoustoa: kuinka paljon hinnan muutos vaikuttaa tuotteen kokonaiskysyntään. Lähtökohtaisesti kysyntä laskee lähes aina hintaa nostettaessa. Muutoksen kannattavuuden laskemiseen tarvitaan tieto siitä, kuinka paljon kysyntä laskee.
Jos historiasta löytyy jo aiempia hinnanmuutoksia, voidaan kuluttajien hintajoustoa tutkia ekonometrisen mallinnuksen keinoin. Kun samalla kontrolloidaan ulkoisten tekijöiden lisäksi markkinoinnin, saatavuuden ja kilpailijoiden toimenpiteiden vaikutukset, saadaan tulokseksi hintajouston lisäksi vielä laajempaa ymmärrystä ja parempi perspektiivi. Mallinnus kertoo myös, kuinka suuret markkinointipanostukset tarvitaan korvaamaan hinnan noususta aiheutuva vaje myynneissä tai millaisia eroja kuluttajien hintasensitiivisyydessä on vaikkapa eri tuotteiden välillä tai eri myyntikanavissa.
Kokonaisnäkemys on enemmän kuin osiensa summa
Pelkästään historiaan katsova analytiikka ei usein anna parasta mahdollista tukea uusiin, erilaisiin ja innovatiivisiin tekoihin. Toisaalta, jos matkan edetessä ei seisahdeta katsomaan, miten menneet päätökset vaikuttivat myynteihin ja KPI-mittareihin, saattaa suuri potentiaali jäädä hyödyntämättä virheellisten oletusten vuoksi.
Tutkimus ja siitä saatava asiakasymmärrys auttavat vauhdittamaan päätöksiä oikeaan suuntaan. Paras tiedolla johtamisen kokonaisuus saadaan katsomalla sekä eteen että taakse ja ottamalla oppia toisesta toiseen. Kyselytutkimuksesta ja reaalidatan mallinnuksesta saatavat näkemykset täydentävät siis hienosti toisiaan.
Kiinnostuitko? Dagmar Driven asiantuntijat auttavat mielellään hinnoitteluunkin liittyvissä kysymyksissä. Ota yhteyttä: tiina.kangasniemi@dagmar.fi ja ville.rekula@dagmar.fi