Динамическое ценообразование: как снижать отказы и увеличивать прибыль до 50%

Я, Левон Саргсян, Head of Product маркетинговых продуктов в UIS, постараюсь помочь использовать необходимый мультипликатор максимально правильно, а тем, кто уже использует динамическое ценообразование, рассмотреть свой продукт под разными углами.

Данная статья написана на основе моего выступления на конференции ProductSense 2023

В UIS мы создаем инструменты для управления и контроля коммуникаций. Мы переходили на актуальные бизнес-модели уже несколько раз. Сейчас меняем модель верификации продуктов. На этом живом примере расскажу о динамическом ценообразовании и результатах, которых удалось добиться на текущий момент.

Немного теоретического занудства

По известной теории спроса и предложения: чем дешевле товар, тем больше спрос, но меньше предложение, потому что это маломаржинальная история для продавца, а чем товар дороже, тем больше предложение, но меньше спрос, поскольку падает покупательная способность. Фиксированная модель ценообразования предполагает, что компания найдет точку равновесия между этими крайностями: вы продаете 10 товаров по цене 10 рублей каждый и ваша выручка составляет 100 рублей.

Динамическое ценообразование фактически переосмысливает теорию спроса и предложения. Его эффективность выстраивается на проявление ценности продукта для разных сегментов клиентов и, как следствие, возможности заработать больше на основании роста маржинальности. В модели с переменной ценой появляются разные категории клиентов, которым вы можете продать и по 5 рублей (количество проданного товара увеличится, но маржинальность уменьшится), и по 15 рублей (количество проданного товара уменьшится, а маржинальность увеличится), и суммарно при такой модели общая выручка будет больше.

Переходя к такой модели и, по сути, продавая один и тот же продукт и тратя на него одинаковое количество средств (будь то переменные или фиксированные затраты), мы повышаем ценность продукта для определенной группы клиентов и продаем его дороже. И в итоге зарабатываем больше.

У динамического ценообразования есть классный «хак». Когда вы используете фиксированную стоимость, ваша выручка растет пропорционально числу новых клиентов. Но когда вы применяете динамическое ценообразование, клиент, привлеченный сегодня, в будущем будет платить вам больше, если будет расти его бизнес.

Статьи про динамическое ценообразование

Мультипликатор — сердце модели

График выручки относительно количества проданного товара напоминает перевернутую параболу с пиком, где равновесие спроса и предложения находится на вершине. Но динамическое ценообразование меняет эту перспективу: по оси X здесь рассматривается не объем продаж, а сам мультипликатор — сколько клиентов и какую ценность они получают.

Практика, практика, практика…

Продукт аналитики рекламы от UIS на рынке уже больше 10 лет. За годы развились технологии, мы сформировали большую клиентскую базу и разработали стратегические гипотезы роста. Но возникло ощущение, что мы могли бы заработать больше. Гипотеза основывалась на том, что одни клиенты оставляют положительные отзывы и отмечают значительную ценность продукта, а другие считают его слишком дорогим. На основе этих наблюдений мы поставили задачу увеличить выручку путем изменения модели ценообразования.

Решение сопровождалось рядом важных оговорок:

Не тратить много времени и ресурсов на реализацию;
Сохранить текущую маржинальность;
Не уменьшить текущую выручку от существующей клиентской базы.

Как мы искали пути к достижению цели

Шаг 1. Начали с поиска корневой ценности нашего продукта

Провели исследования Product Market Fit и Jobs To Be Done. Идея этих исследований примерно одинакова, различие лишь в деталях реализации. В итоге мы определили корневую ценность одного из продуктов. Она звучит так: мы предоставляем клиентам понятные отчеты по эффективности их digital-рекламы с помощью трекинга лидов и расчета рентабельности маркетинговых инвестиций.

Шаг 2. Сегментировали клиентов

Мы определили четыре сегмента наших клиентов, начиная с нижнего уровня по среднему чеку.

Проанализировав эти четыре сегмента клиентов, мы осознали, что у каждого из них есть уникальный мультипликатор или даже несколько, которые определяют получаемую клиентом ценность и способ, которым мы могли бы зарабатывать. В итоге мультипликаторов у нас оказалось семь. На этом моменте исследований, эти мультипликаторы пока еще являются гипотезами.

Шаг 3. От качественных исследований перешли к количественным

Мы провели анализ данных из текущей клиентской базы. Мы искали корреляции между конкретными функциями нашего продукта, их использованием и оплатой за них. Искали, где корреляция отсутствует (использование услуги растет, но оплата не увеличивается) или есть, но непропорциональна (использование услуги растет быстрее оплаты или наоборот). В первом случае это указывает на гипотезу нового мультипликатора, во втором может говорить о необходимости пересмотра мультипликатора. Дальше анализ ретроспективных данных из нашей CRM позволил нам установить «потолок» (порог стоимости, который клиенты не перешагнут).

Шаг 4. Сформулировали гипотезу новой модели ценообразования

Процесс моделирования был длительным. Была проведена очень большая «экселевская работа», рассматривали каждый случай, каждого клиента: если этот клиент или этот сегмент клиентов будет дополнительно платить вот за эту фичу, что изменится? Только на этом этапе в наших расчетах появились деньги: мы тщательно тестировали и пытались понять, сколько каждый клиент мог бы платить в разных условиях.

Поставили внутреннюю цель: увеличить средний чек нашей базы на 30%. После множества тестов мы выдвинули гипотезу новых тарифов, в которых наша юнит-экономика соотносилась бы с новыми мультипликаторами.

На данном этапе необходимо учитывать такие факторы, как цены у конкурентов, маржинальность и стоимость привлечения клиента, чтобы обеспечить его рентабельность.

MVP новой модели

Следующим шагом было создание MVP и его тестирование. Необходимо было построить механизм сегментации клиентов, чтобы одни из них продолжали пользоваться старыми условиями, а другим предлагались новые тарифы. Хотя это и не было классическое AB-тестирование, методика была схожей. Прежде всего, мы провели обучение отделов продаж — ведь у нас B2B SaaS-модель. Этот шаг можно было бы опустить в случае полностью онлайновой модели без продаж или при B2C SaaS.

Мы разработали тестовые рекламные лендинги с новыми тарифами и направляли на них трафик. Клиенты, перешедшие по этой рекламе, попадали в специальную воронку продаж. Мы смотрели на цифры и принимали решения.Невозможно сразу спланировать максимально идеальный мир. Поэтому необходимо постоянно быть на связи с отделами продаж, постоянно получать обратную связь, чтобы в реал-тайме корректировать цены при погрешностях.

Результаты тестов

Результаты тестов для тех четырех сегментов клиентов, которые мы выделили в начале пути, отличались:

Конверсия из лендинга в лид увеличилась в 2 раза. Мы пересмотрели объем функциональных возможностей, необходимых для решений задач первого сегмента клиентов. В результате получили более дешевый тариф. И это позволило увеличить количество лидов с этого сегмента, повлияв на конверсию.
Еще одним результатом новых мультипликаторов стало количество отказов. Так как мы сконфигурировали продукт под конкретных клиентов, отказов стало меньше в 4 раза. По причинам «дорого» или «непонятно».
Во второй сегмент стали попадать по большей мере клиенты, под которых лучше всего была сформирована прошлая бизнес-модель. Поэтому здесь рост основывается только на усиление ценовой политики и правильной работы с мультипликаторами. В выручке от этого сегмента мы выросли на 15%.
Для третьего и четвертого сегментов мы обнаружили новые мультипликаторы. Добавив их и правильно понимания, какой сегмент чем больше пользуется, мы смогли сохранить соотношение цена-качество, и для третьего и четверго сегмента увеличить нашу выручку на 50% и 30% соответсвенно.

С какими проблемами мы столкнулись

Наш переход к новой модели ценообразования был непростым: в процессе обнаружились различные факторы, которые тормозили движение к цели или увеличивали сложность перестройки. Три основных вывода, которые мы сделали:

Стоит фундаментально заниматься технической реализацией продукта, чтобы он фиксировал использование разных мультипликаторов и корректно рассчитывал стоимость для разных сегментов клиентов. Это сложная задача. Ошибки технической реализации удлинили наши эксперименты, и мы не сразу смогли перевести некоторых клиентов на новые модели.
Множество мультипликаторов снижает предсказуемость вашей выручки в будущем. Сложно ставить и выполнять планы, потому что чем больше мультипликаторов, тем больше вариативность в оплате у клиента.
Усложнение процесса расчета стоимости сервиса для клиента приводит к дополнительной нагрузке на менеджеров продаж. Нужно быть готовым к тому, что с ростом числа мультипликаторов менеджер продаж будет тратить больше времени на обслуживание каждого клиента.

Результаты эксперимента

Изменив модель ценообразования, мы сформировали отдельные условия работы с разными сегментами клиентов в зависимости от их ценности. Фактически, мы перестали жить в вакууме, предполагая, что все клиенты однотипные и работать нужно со всеми одинаково. Мы четко определили, какая ценность доминирующая для каждого клиента, и как наш продукт будет доносить ему эту ценность.

Самое важное: в результате внедрения новой бизнес-модели нам удалось не потерять в маржинальности. А еще увеличили средний чек — наша выручка возросла, и мы ожидаем роста в долгосрочном периоде.

#Финансы #Экономика