买得越多越便宜？

    人们买得越多，得到的折扣就越大，这意味着顾客支付的单位价格越低。所有人都知道这个普遍法则，并且习以为常。但真的是这样么？

01   即使是总额折扣，细节才是个中的关键，结果取决于总额折扣是如何构架的。

    总额折扣主要有两种形式：全额折扣和递增折扣。全额折扣类型代表折扣率只适用于全部采购量；递增返利代表折扣率只适用于增量部分，不是全体。这当中的差异看起来并不起眼，但它相当有威力。

    一起来看一下表7-4的数据，它依然使用了我们电动工具案例的数据。我们假设标价为100美元，可变单位成本为60美元。为了计算方便，我们假设固定成本为0。

    购买等于或少于99件，折扣为0；从第100件开始，折扣为10%；200件以上20%折扣；300件以上30%折扣。

可选配件的捆绑定价

    使用全额折扣，即适用于购买工具的总数的折扣方式，如果卖出300件，商家能够实现21000美元的收入和3000美元的利润。但如果他采用递增折扣，即对300件工具的每个部分应用不同的折扣率，那么商家能够赚到24 000美元的收入（提升14.3%）和6 000美元的利润（提升100%）。

    这个折扣结构的变化看起来无关痛痒，实际上它促使商家的利润翻倍。商家应该尽可能地选择使用递增折扣；购买者则适用相反的建议，他们应该要求使用全额折扣。换句话说，购买者和商家不应仅仅关注他们所获得的折扣率，同时应该留心折扣的结构。

02   另一个常见的价格差异化的形式是价格因人而异：同样的商品对不同人的价格不一样。

    这难道不是歧视吗？“价格歧视”常常被用作是“价格差异化”的同义词。在现实当中，因人而异的价格差异化是一个敏感话题。如果你的朋友从同一个商家处购买一件商品比你便宜25%，你发现后一定会感到不高兴。

    亚马逊曾经根据消费者的个人资料或所使用的浏览器而以不同的价格出售DVD商品，当这个消息泄露后，亚马逊遭受到非常负面的报道。在公众强烈的反对声浪中，亚马逊停止了这种做法，并且对购买者进行了赔偿。

    随着互联网使用的增多，设计这种因人而异或因用户而异的价格差异化的机会激增，引导商家将之付诸行动的诱惑也增多。

    一项研究显示使用苹果Mac电脑和另外一款电脑的用户在预订酒店时有显著的行为差异。Mac电脑的使用者平均每晚价格贵20～30美元。在线上预订酒店的平均价格为100美元的情况下，这个价格差异是非常明显的。

    Mac电脑的使用者在4星级和5星级酒店的预定上，比例高40%。这些发现提供了非常有力的证据，说明根据用户差异化服务和价格差异化是有意义的。但正如亚马逊的案例所显示的，商家利用这些发现的时候应该非常谨慎。

    在另一方面，很多因人而异的价格差异化方案得到了社会主流的认可。这包括了所有面向儿童、学生、退役军人和老年人的规定。对于某个组织或俱乐部的成员可以享受特殊价格或折扣这个做法，人们似乎并不介意。

03   消费者最为关注，也是商家最感兴趣的是，如何根据不同的标准，如购买力或价格敏感度，成功地对价格进行差异化。在那些购买者和商家单独议价的情形里，这正是双方的目的。标价只是个体价格差异化的开端。当人们购买一辆汽车时，能够在多大程度上挖掘他们的支付意愿，这取决于销售人员的才干。

    因人而异的价格差异化同样可以反映人们之间的成本和风险差异。在意大利的联合信贷银行，贷款的利率取决于贷款人过往的信用历史和贷款行为。银行奖励忠诚和快速付款的客户以更低的利率。

    在第1～3年，银行对贷款收取基本利率，基准利率设为100个基准点。如果客户还款准时，接下来利率每年降低10个基准点（最多降低至70个基准点）。以500 000美元按揭来计算，这意味着每年可以节省1 500美元。

    因人而异的价格差异化在网上的尝试比在传统市场上的更为多样化。电子商务供应商从所有个体交易中了解到很多关于他们客户的信息，在极端的案例中，他们可以针对个人调整价格。据说线上商城采用一种高峰和非高峰差异定价的方式，对晚上的交易比白天的定价更高。

    这种以时间为基础的价格差异化拥有非常有力的论据，这正是现实中的因人而异的价格差异化形式。在白天，对价格敏感的青少年和在校学生更有可能上网。成人在白天很可能需要工作，但他们具有更强的购买力和更低的价格敏感度，而他们倾向于在夜晚下更多订单。

在白天定价更低，在晚上定价更高不是很合理吗？

    最近我在Zalando（大型网络电子商城）购买了一双鞋。从此以后，每次我访问第三方网页都会出现关于鞋子的广告。Zalando和其他商城可以在其他网站投放它们的广告，并直接锁定我。如果广告可以做到这样，那么价格也可能做到。假设人们可以掌握个人客户支付意愿的准确信息，那么这将是从利润矩形走向利润三角形的一个方法。

    大数据（对个体交易的海量数据的分析）为因人而异的价格差异化开启了不可思议的新机遇。在这里有一个非常有趣的问题：消费者是否应该偶尔购买一个非常便宜的商品，以此向商家营造一个对价格高度敏感的印象。这可以触发特价活动和物美价廉商品的推送广告—一个新型的猫捉老鼠游戏。

    实施因人而异的价格差异化需要投入一定的精力。你需要确定这个潜在的顾客属于特定资格的群体（例如学生证、生日证明）或者给顾客发放特定的卡（BJ超市的会员卡、AAA卡或任何零售商的卡）。

    对于线上商业，顾客的每一单交易必须保存并进行分析。银行和保险业从很久以前就开始收集每一单客户的交易，但企业往往缺乏分析能力来对这些数据加以利用并为客户提供个性化的服务。问题仍然是相关的：一家企业能够在多大程度上影响个体顾客的行为？我个人在亚马逊上购买了几百本书籍，但是它们给我推荐的书籍从未让我动心购买。

    在我的案例中，它们所做的分析工作徒劳无功。至于Zalando所推送的那些烦人的鞋子广告，它们只让我感到反感，而没有增加我再次购买的欲望。话虽如此，我并不是反对这样的做法，但我确信它需要改进，问题在于这些数据和运算法则并没能反映背后的行动动机。

    至于价格，这尤其充满挑战，因为线上商家只知道顾客所支付的价格，但缺乏额外的信息（如来源于测试的信息），它们难以确定顾客对价格的真实敏感度。