Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Alla vill ha de bästa processerna för intäktstillväxthantering (RGM) , men förstår du grunderna rätt? Den här artikeln om priselasticitet handlar inte bara om de viktigaste faktorerna som påverkar efterfrågekänsligheten utan också om detaljer om RGM-verktyg för optimala prissättningsstrategier.
Eftersom den inte kunde hantera alla känslomässiga upp- och nedgångar – var dess priselasticitetsefterfrågan helt enkelt för instabil!
Ursäkta det lite dåliga skämtet! Det är inte originellt – det är skrivet för GPT. Men det visar ändå fakta om förvirringen, upp- och nedgångarna som måste beaktas när man pratar om prissättningselasticitet.
I vår tidigare blogg om prisanalys har vi visserligen pratat om elasticiteter – men det var som att skrapa på ytan av ett isberg. Så den här artikeln är till för att diskutera priselasticiteten hos efterfrågan mer ingående och förstå varför det är en knepig röra.
Priselasticitet är försöket att reducera förändringar i efterfrågan till en enda enhet. Det är allt. Den längre versionen är att för att beräkna priselasticiteten behöver du dividera förändringen i efterfrågan på en produkt (kan vara en tjänst, resurs eller vara) med prisförändringen.
Formel för att beräkna priselasticitetsefterfrågan
Priselasticitet = Procentuell förändring i efterfrågan på kvantitet / Procentuell prisförändring
Eller något liknande:
Priselasticitet = ((Ny kvantitet - Initial kvantitet) / (Ny kvantitet + Initial kvantitet) / 2) / ((Nytt pris - Initialpris) / (Nytt pris + Initialpris) / 2)
Resultatet av detta är vanligtvis ett negativt tal (givet att kvantitet och pris har motsatta effekter, dvs. ökad kvantitet ger minskat pris och vice versa) vilket ligger mellan 0 och 1.
Förstå vad priselasticitet i efterfrågan är för ett enkelt fall Önskar att det vore så här enkelt att representera det ändå. Ovanstående linjära graf representeras vanligtvis när vi har att göra med en produkt. Men tyvärr har den verkliga världen inte bara en produkt och inte heller en prissättning som är så här enkel. Kom ihåg att det slutliga priset också inkluderar kampanjskillnaderna. Så, hur påverkas det?
Tänk dig att du köper mjölk – den närmaste Walmart-butiken skulle ha alternativ, allt från hel gallon, D-vitaminberikad mjölk, skummjölk, låg fetthalt och mer. Hur spelar elasticiteten roll i valet av vad man ska köpa? Låt oss gå in på detaljerna.
1. Produkttyp
Vårt exempel här är mjölk, som är en basvara i de flesta hushåll och har lättillgängliga alternativ. Fler ersättningsprodukter finns tillgängliga när produkten är mer elastisk , eftersom kunderna tenderar att byta. Tänk om de letade efter en elektrisk tandborste, med tanke på de färre varianterna som finns på marknaden, skulle bytet inte vara enklare, dvs. med oelastiska varor. AI-tekniker skulle vara användbara för att identifiera de parametrar som kunderna uppfattar för produkten som en nödvändighet kontra lyx och viktningen av var och en av dessa faktorer – för att bestämma elasticiteten.
2. Basprisets inverkan på intäkterna
Låt oss gå tillbaka till grafen ovan: Elasticiteten för att gå från punkt A till punkt B skiljer sig från att gå från punkt C till punkt B – förändringen kan bero på en upplevd prisgräns – beroende på det ursprungliga högsta eller lägsta priset – ju lägre det ursprungliga priset är – desto oelastiskt kan det vara. (Beror på produkten)
I diagrammet Intäkt kontra Pris för en oelastisk produkt kan du se att en prisökning alltid skulle resultera i ökade intäkter (intäkter som vunnits på grund av prisökning går förlorade på grund av minskad volym) . För en elastisk produkt skulle däremot en prisminskning (även med kampanjer) resultera i ökade intäkter.
3. Effekten av marknadsföringselasticitet
Det är i slutändan det pris som konsumenten betalar som skulle betraktas som slutpriset. Det är Halloween-säsongen (medan du skriver detta) , du öppnar Walmart och ser de tre alternativen nedan för att köpa träd? Även om vi inte ska gå in på de uppenbara valen – men den inverkan som kampanjer har på beslutsfattandet är enorm.
Och detta är bara en kanal. I din övergripande marknadsföringsstrategi är det viktigt att hitta rätt effekt av kampanjerna över olika kanaler. Detta är till exempel en ögonblicksbild av en del av handelsreklamavsnittet i vårt RGM-verktyg – vilket hjälper användare att förstå effekten av deras olika marknadsföringsaktiviteter.
Extra anmärkning: Vikten av att hitta rätt prisformat
Gör din intäktstillväxt skalbar, förklarlig och lönsam
Alla älskar kampanjer och att tro att de har gjort ett bra erbjudande – det är slutmålet! För att få detta att hända måste du identifiera de faktiska elasticiteterna och deras rörelse. Så du måste inkludera faktorer som kampanjer, säsongsvariationer och konkurrentpriser. Klassificera sedan produkterna med Support Vector Machines, Gradient Boosting, etc.
Du kan använda hierarkisk modellering för att hantera komplexa samband och mer. Diagrammet nedan sammanfattar sambandet mellan baspris och kampanjpriseffektivitet!
4. Konkurrentdilemmaet
Låt oss vara ärliga, vi lever inte i en idealistisk värld – priselasticiteten är i hög grad beroende av hur konkurrenterna ändrar priserna. Här är en simulering av hur priselasticiteten skulle förändras baserat på kampanj- och konkurrentpriser.
5. Är det bruset eller datan?
Med tanke på alla dessa omständigheter vet man aldrig orsakerna bakom vissa köp – och det är nödvändigt att reda ut dem innan man börjar med analysen. Någon såg Taylor Swift ha på sig något liknande, eller så var det en match där snacks behövdes, eller så var det en långhelg och folk var på semester.
Vad är det för ljud? Förutom slumpmässiga ljud som det här – kan det finnas systematiska ljud som saker som köps varje augusti, eller något som folk köper när temperaturen var för hög?
Med AI och analystekniker som anomalidetektering och signalbehandling kan du filtrera bort marknadsbrus och identifiera genuina trender i priselasticitet.
Det finns ytterligare en sak som vi har undvikit att prata om – att ha rätt verktyg. Du kanske vet att konkurrentdata är viktig eller att det är viktigt att lägga till kampanjer – men du kanske saknar verktyget för att ge dig önskade resultat genom att ta hänsyn till alla parametrar och attribut!
Vi har hittills pratat om komplexiteten i att bygga rätt priselasticitetsmodell. Denna lucka kan lösas med hjälp av AI och analystekniker. Men effekten är inte särskilt lätt att förstå, särskilt med tekniker och metoder som priselasticitet. Det här är inte heller något som ChatGPT eller Perplexity kan hjälpa dig särskilt mycket med.
En viktig sak att notera innan vi går in på AI-modeller och förbättrar data för RGM är att beakta granulariteten hos den elasticitet du behöver. Detta beror helt på granulariteten hos de data som är tillgängliga för analysen av priselasticitet.
Här är några sätt som AI används för att mäta priselasticitet:
- Linjära modeller som multipel linjär regression och regulariserade versioner (Ridge, Lasso) är enkla men kanske inte fångar komplexa samband.
- Icke-linjära modeller som polynomregression, SVR och neurala nätverk kan modellera mer komplexa elasticitetsmönster.
- Bayesianska modeller införlivar tidigare uppfattningar och ger osäkerhetsuppskattningar.
- Grafiska modeller som grafisk lasso och Bayesianska nätverk hjälper till att förstå sambanden mellan variabler.
- Ensemblemetoder (Random Forests, Gradient Boosting) kan fånga icke-linjära samband och variabelinteraktioner.
- Tidsseriemodeller är användbara för dynamiska, tidsvarierande elasticitetsscenarier.
Nu till ämnet vi hoppade över ovan: Har du rätt verktyg för att beräkna detta?
Innan vi besvarar den här frågan – det finns en mångfacetterad metod för att besvara den – kanske du befinner dig i en situation där du förlitar dig på kalkylblad, eller så kanske du har beskrivande och diagnostisk analys med dashboards för historisk data, eller så kanske du har någon nivå av AI-aktiverad RGM för ditt varumärke. Även om utgångspunkten kan skilja sig åt – skulle ditt mål vara detsamma – Sömlös intäktstillväxt.
Profit Pulse. AI: Vår Explainable AI-aktiverade RGM-plattform har linjära, icke-linjära, Bayesianska och grafiska format för att mäta din priselasticitet – detta för att säkerställa att elasticiteten beräknas med alla rätt attribut.
Vår intäktsmotor består av marknadsföringssimulering för att analysera den icke-linjära effekten och ökningen på grund av handelsprogram och kampanjer. Den består också av förklarbara prognos- och planeringsmoduler med mikrogeografiska och produktrekommendationer på försäljningsställenivå.
Exempel på instrumentpanel för Polestars Revenue Management Suite Låt oss veta om du vill diskutera något av detta i detalj. Vi vill gärna höra din feedback och dina tankar .
Ledare kan använda priselasticitet för att identifiera optimala prissättningspunkter, balansera volym kontra marginal och utforma mer effektiva marknadsföringsstrategier. Istället för att förlita sig på statiska prissättningsregler möjliggör elasticitetsinsikter dynamiska, datadrivna beslut som anpassar sig till marknadsförhållanden, kundbeteende och konkurrensåtgärder – vilket i slutändan förbättrar intäktsförutsägbarheten och lönsamheten.
Organisationer står ofta inför utmaningar kring datakvalitet, integration över kanaler och tolkningsbarhet för modeller. AI-modeller kan bli komplexa och svåra att lita på utan förklaringsbarhet. Ledare måste säkerställa tydliga, detaljerade data, robusta valideringsramverk och samordning mellan affärsteam och datavetenskap för att göra elasticitetsinsikter användbara och tillförlitliga.
Kampanjer och konkurrenters prissättning påverkar upplevd pris- och efterfrågekänslighet avsevärt. Elasticitet är inte statisk – den förändras baserat på rabatter, paketerbjudanden och konkurrensförändringar. Ledare måste utvärdera prisbeslut i ett flerdimensionellt sammanhang, med hänsyn till kanalöverskridande kampanjer och marknadsdynamik för att undvika marginalläckage och ineffektiva kampanjer.
En effektiv plattform bör kombinera elasticitetsmodellering, analys av marknadsföringseffekter, konkurrentbenchmarking och scenariosimulering. Den bör också ge förklarbara insikter, rekommendationer i realtid och integration med exekveringssystem. Detta säkerställer att prissättningsstrategier inte bara är analytiska resultat utan handlingsbara beslut som driver mätbara affärsresultat.
Låt oss veta om du vill diskutera något av detta i detalj. Vi vill gärna höra din feedback och dina tankar .