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App推广策略系列连载——App经济学和定价策略
App经济学和定价策略作为此连载的首篇是因为多数开发者对app定价环节知之甚少。而“Pricing”是整个app营销非常重要、却最易被忽略的一环。
在正常市场经济中,厂商的最终目的是使“利润最大化”。对开发者而言,app的定价策略不仅直接影响到一个项目的短期利润,更关系到整个团队的长期发展。除非你不指望app直接盈利(比如腾讯开发微信本身是不赚1分钱的,微信对腾讯是个烧钱的战略项目),或者你有足够资金来烧(为了品牌推广等目的),只有合理优化的定价策略才能尽最大可能实现所有的盈利潜力,并抓住“本属于你的”价值。美工和程序员无数个通宵奋战都是为了提升品质并帮助团队赚取更多利润,而不合理的定价将使一切努力付之东流。
定价看起来是简单的。一些开发者无脑标价$0.99,希望低价可以扩大销量。然而他们却忘了:销量最大化≠利润最大化,多赚钱才是终极的目标!很多$0.99的app定价过低,根本无法收回开发成本,何谈盈利?定价是门艺术,最优化的定价需要深入理解消费者、竞争对手、开发成本,并需要长期的分析监控和及时调整。如果你打算靠app直接盈利请牢记:你要追求的是“价格和销量之乘积”最大化!
App经济学基础
知其然,更要知其所以然。如果某个名词对你是陌生的,请别急着放弃,多读几遍必能看懂,理解内涵之后将受益更多!
1,任何经济学教材涉及的第一个公式必然是 Revenue=Price x Quantity, 总收入=售价x销量(注:收入≠利润,后文详解,见第4条)
2,WTP(Willingness To Pay, 支付意愿,或心理价位):一个消费者愿意为某app花费的最高金额。WTP受收入水平、需求的迫切性(效用)、盗版成本、和替代品售价(竞争价格)等因素的影响。收入越高、需求越强烈、盗版越麻烦、越不可取代则WTP越高。比如在盗版率低且收入水平较高的美国,“Garmin USA”这款导航软件标价$49.99依然可以卖得很火;而中国同类的“高德导航”只能卖$7.99,因为中国消费者的平均WTP大大低于美国,定价高了很难卖。再举个例子:一款叫“GMAT*”的app售价$24.99,其作用是帮助MBA申请者在GMAT考试中提高成绩。美国很多拥有iPhone的GMAT考生会毫不犹豫地掏出$24.99,而中国申请者可能觉得贵,可能寻求盗版或其他售价更低的同类软件。而对于不考GMAT的人,即使app免费送你都嫌占地方,因为没有需求。一个人对不同app的支付意愿是不同的;不同的消费者对于同一款app的支付意愿也是不同的。透彻地分析消费者的WTP是最优化定价的基础。
理论上,实现利润最大化的最好办法是对每个人制定不同的价格,全部索取该消费者的最高心理价位。“见人下菜碟”是电脑城攒机商最常用的招数:同样配置的电脑,对懂行会砍价的人可能只要4000,对不懂电脑且富裕的消费者可能报出个坑爹价6000。他们对100个消费者收取不同的价格,全都是他们的最高WTP。然而在app行业里这是不可能做到的,因为你无法准确探知每个买家的心理价位(攒机商和买家面对面交谈可以准确探测出来WTP),而且App Store的统一定价机制也不允许你对一款app收取不同费用。然而,我们可以通过对需求和市场的分析来做Market Segmentation(市场细分),推出多版本(不同功能,不同售价)来对应不同WTP的目标客户群,从而尽可能改善盈利状况。
3,Demand Curve 需求曲线定义了销量和售价的关系。需求曲线通常是向下倾斜的,因为售价越高销量越低。在app经济学中可这样理解:app的购买只发生在定价小于等于消费者心理价位时。定价越低,则低于消费者WTP的几率越高——购买的可能性越高(总销量越大)。过高的售价会超出多数人的心理价位,导致销量太少。实际的需求曲线并非直线,为了便于分析可简化成Q=aP+b这种销量和价格的线性关系。
4,P* 是“最优化的价格”(使利润达到最大化的售价)。“净利润”和“总收入”在概念上是不同的,实际的公式应该是 Profit(净利润)= (1-g)x P x Q -TC(总成本),g为Apple的30%和发行商的抽成%之和。然而,利用经济学原理和数学推导(过程见下图)可知,两个P*完全相等。为简化模型,这里认为PxQ之积即“利润最大化”,用“收入最大化” 代替“利润最大化”。暂不讨论IAP(In-app Purchase 道具等内置付费)。
5,Price Elasticity 价格弹性是指销量对于价格的敏感度,指app价格变动对销量影响的程度,也可理解成消费者对价格是否敏感。不同类型的软件、不同的市场的弹性是不同的,差异极大。由于美国市场的消费者平均收入水平较高,他们对价格敏感度低于中国 (P*更高
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