基于大数据的O2O电商企业定价策略研究

龚芳　刘香丽

摘 要：从大数据的角度阐述O2O电商企业定价过程中遇到的机遇与挑战，本文对O2O电商企业定价策略进行了探讨：根据O2O电商平台多边群体的相互作用，实施协同定价；针对O2O电商平台多边群体的不同定位，实施多元化动态定价；基于大数据的海量数据提供，实施个性化定价；基于大数据驱动引发企业战略调整，提升企业数据竞争力等四个方面来制定定价策略。

关键词：大数据；O2O；定价策略

大数据时代，对电子商务的发展提出了新的要求，特别是发展更为迅速的O2O电商企业。面对企业平台的不同群体的特性，给企业产品或服务的定价带来了更多的机遇和挑战。

一、大数据时代O2O电商企业定价带来的机遇与挑战

2015年国务院办公厅发布“关于利用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见”，使得大数据成为各行各业关注的焦点，也为电商企业，特别是发展迅猛的O2O电商企业带来了新的发展机遇。

首先，企业在大数据之前一部分数据是采用客户关系管理系统或者商务智能系统来获得客户信息、市场趋势规模、广告发展活动和企业整体战略规划，另一方面是利用企业网站或者第三方平台的浏览量、点击率、注册量或者购买支付情况来获得相关数据。但是这些数据只是客户数据的一方面，其状态是分散、割据的，不是统一连贯的，所以这些数据没有办法形成有效的客户洞察，从而形成单一的客户视图而影响对其的消费行为进行具体全面的分析。

于是，随着云计算、物联网和数据挖掘技术的不断发展，大数据（Big Data），这个对海量数据的描述，其商业价值和社会价值被不断的开发和运用，渐渐成为社会发展的一种新的趋势。因为我们可以利用大数据来获得更加具体全面的信息，譬如通过地理位置、邮件、音频、视频和各种社交工具微博微信QQ等信息，加上移动互联网信息、物联网信息等。大数据时代不仅可以多方面收集信息，而且可以整合之前和现在的信息，再运用大数据的技术进行处理和分析，然后有效的存储、分析和运用。这样的数据对企业的定价策略的制定提供了更多的资料，尤其是需要整合线上线下信息资源的O2O企业的提供了更多的发展机遇。

大数据的出现和不断发展也给正在发展的O2O电商企业带来了新的挑战，譬如数据的不断增多和复杂化、顾客消费习惯和模式的变化、营销渠道和方式的增加、市场机遇与威胁的并存和顾客忠诚度的下降等。因此，大数据时代O2O电商企业应如何应对这些数字化时代带来的新的挑战，如何进行资源的整合与合作，如何在有限的资源下制定出最有效的定价策略，是未来O2O电商企业发展的重点。

二、基于大数据的O2O电商企业定价策略研究

传统电商企业的定价策略是双边群体定价，即根据买卖双方（即顾客和供应商）的交易费用的收取来确定，其中的交易费用有会员费制、佣金制和二部收费制三种。随着电商企业的不断发展，这种定价策略演变是从买卖双方的免费发展成其中一方免费一方收费。譬如以美团、大众点评网为典型代表的O2O电商企业在发展初期对买卖双方实施的免费政策，这种免费政策会因为网络外部性效应和用户的积极性推动平台的快速扩张和发展，随着顾客对产品的质量和服务水平的期望和要求越来越高，企业就采用了对买方免费卖方收费的价格策略。

紧接着信息技术的发展，加上海量数据的产生，让很多O2O电商企业在进行定价策略的时候不仅仅依靠经验，而是通过对海量数据进行统计分析来预测顾客的实际消费行为模式，从而可以拥有更多价格策略和自主营销决策的选择，所以就不仅只考虑双边群体的利益，必须考虑多边群体包括买卖双方和其他类似于支付宝、微信等第三方服务商的利益，从而制定合适的价格策略。

1.根据O2O电商企业多边群体的相互作用，实施协同定价

电子商务企业在发展的过程中因为发展阶段不同，会受到需求价格弹性、同边的网络效应、边际成本、商家多平台栖息发展和支付方式便捷等各种因素的影响，所以在对某一边群体服务进行定价时，不仅要考虑到价格对该群体付费意愿的影响，而且还要考虑到能够给其他边群体的让利比例，这样才能平衡多边群体的作用，协同定价来满足不同群体的需求，因为不同群体对价格的敏感度不同。

借助于企业平台本身的大数据分析，首先，O2O企业形式的多样化引发多边群体之间的消费行为的相互作用，这种作用在群体中引发涟漪效应，进而企业需要进行价格策略的调正来平衡这种相互作用带来的不利影响。其次通过分析多边群体对价格弹性的高低，找出付费方和被补贴方，然后根据“被补贴方”的多地栖息现象确定对“付费方”的定价策略，因为这种多地栖息现象将加剧O2O电商平台间的竞争，最后引发“付费方”群体的价格竞争。实施协同定价后不仅可以帮助企业创建“付费方”群体最优定价模型，还可以从“被补贴方”群体的利益中寻求平衡，进一步减少价格竞争带来的负面效应，促使多边群体共赢。

2.针对O2O电商平台多边群体的定位不同，实施多元化动态定价

大数据的不断发展加上O2O电商行业的转型、并购与重组的频繁，企业对数据的管控越来越艰难和复杂，而以提供的服务价值为定价依据的协同定价远远不能满足企业的要求，故企业将产品或服务进行有效重组，根据多边群体承担的义务和权力不同制定了多元化价格选择方案，让不同定位的群体从中进行决策，使定价模式由传统的描述性分析转变为基于大数据平台预测性分析，而这些大数据的分析可帮助企业获得转化为具体行动的多元定价辅助。

同时企业根据多边群体市场的不断变化，利用大数据平台不仅可以进行制定出动态定价模型，還可以在分析与提炼过程中优化定价流程，发现最具竞争力和发展潜力的产品或服务类别，为定价提供决策参考。

3.基于大数据的海量数据提供，实施个性化定价

企业基于大数据平台收集并记录多边群体的流量数据和交互数据，譬如美团的美团云根据性别、年龄、职业、学历、地理位置、收入层级、兴趣爱好、家庭状况、购买行为习惯等诸多人性化标签，对数据加以细化、筛选和分析，从而获得群体的价格弹性。这些数据可以帮助企业在制定价格策略的时候，可以根据顾客的爱好和企业的成本，进行个性化定价，从而在有限的资源环境下获得最大利益。endprint

大数据时代，O2O企业整合线上线下资源，产品众多导致各方面数据庞大且碎片化严重，企业乘机借助大数据平台将这些分散割据和海量的數据进行整合分析，并结合多边群体的网络行为特征来分析和预测价格变动范围、价格竞争状况以及非价格影响因素等等，通过这些分析考虑到每一边群体的利益，选择最适合他们的个性化产品或服务，从而制定合理的价格，进而优化交易管理，提高企业经济效益。

4.基于大数据驱动引发企业战略调整，提升企业数据竞争力

大数据时代O2O电商企业通过对海量数据的挖掘和分析，不仅通过我们之前提到的平台内部数据，还通过第三方平台譬如百度指数、淘宝数据魔方，加上部分定价计划通过数据仿真与模拟等多方面获取，可以帮助企业找到价格策略的问题，进而了解到战略决策中的错误判断。通过大数据驱动的企业战略运营选择，一方面能将数据模型分析出的结果用来辅助企业商务管理及投资决策，为企业的精准营销、弹性化运营和整体战略决策等提供支持，避免人为干预导致数据的混乱和成本的提高；另一方面优化供应链环节，使企业与上游供应商和下游顾客的价值链纵向联系，形成集成化、协同化的最优战略模式；最后，基于数据的持续分析和挖掘，进一步全面优化企业业务流程，剖析多边群体在决策过程中的潜在价值，构建企业组织内、外部协同的价值链生态圈，增强大数据的竞争力，不断提高企业运营效率和管理水平。

三、总结

我们可以发现在大数据时代，O2O电商企业定价遇到了很多的机遇与挑战，但在这个过程中我们针对多变群体的相互作用和定位等因素对定价策略进行了简单的归纳和总结，分别实施了协同定价、多元化动态定价、个性化定价和从企业战略整体角度来提高数据竞争里的定价策略，以期能通过合理的定价达到多边群体共赢，提高企业经济效益。

参考文献：

[1]王举颖.大数据时代零售企业多边平台发展与协同定价策略研究[J].价格理论与实践，2016（5）：106-108.

[2]马莉婷.O2O本地生活服务类企业的双渠道定价策略分析[J].福建江夏学院学报，2014（5）：25-32+38.

[3]陈静.大数据时代国内零售企业协同定价策略研究[J].商业经济研究，2016（11）：104-106.

作者简介：龚芳（1982- ），女，硕士，讲师，研究方向：电子商务；刘香丽（1981- ），硕士，讲师，研究方向：计算机应用endprint