Обновить

Вы оптимизировали цену, а пользователь оптимизировал вас: обратная сторона динамического ценообразования

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели8.1K
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+3
Комментарии8

Комментарии 8

В статье есть целый ряд "спорных" (если не сказать "ошибочных" допушений) и столь же странных выводов.

  1. Я делаю так - значит и другие делают так. Это самое распространённое заблуждение, и очень опасное.

  2. Путаете маркетплейсы и селлеров. Кто за что платит, на чем теряет/зарабатывает. И на что и как влияет (в части той же цены для покупателя).

  3. Думаете что там работают идиоты 🙂 котрые не догадываются дождаться оплат / возвратов и оценивают только объем заказов.

А все куда интереснее. Например:

  1. Маркетплейсы зарабатывают на возвратах

  2. На цену влияют и селлеры итмаркетлпейс

  3. Цель ни у селлера ни у мп не "продать вам товар любой ценой"

И ещё много всего интересного

Жаль, что статья оставила такое впечатление. Особенно странно приписывать мне мысль, что в многомиллиардных бизнесах работают идиоты - этой мысли в статье нет))

Я делаю так - значит и другие делают так. Это самое распространённое заблуждение, и очень опасное.

Вас не смутило, что в тексте есть паттерны которые я прямо указала, что не использую?) 

Вообще да, я считаю что продакт и дизайнер в идеале должны пользоваться своими продуктами и понимать в какую часть ЦА они сами входят. Я вхожу в “Контролирующие оптимизаторы”, на которых, по данным исследования "Механизмы адаптации потребителей к алгоритмическому ценообразованию", приходится 30% ЦА. Пожалуй, добавлю в статью))

Можете добавить конкретики: какие паттерны на ваш взгляд наиболее популярны и какие я упустила? 

Путаете маркетплейсы и селлеров. Кто за что платит, на чем теряет/зарабатывает. И на что и как влияет (в части той же цены для покупателя)

Логика, возможно, достаточно сложно сформулирована в статье, но мысль была простой: если гонять товар туда-сюда и хранить его за деньги продавцов, непосредственные расходы несёт селлер, но потенциальное последствие для маркетплейса - недовольство и снижение лояльности селлеров. Именно поэтому привела пример со знакомым, который остался должен маркетплейсу, хотя в его случае конкретная причина была в неотжатой галке в распродаже.

Если вы имели в виду другую механику - можете, пожалуйста, конкретизировать?

оценивают только объем заказов

Про объём заказов у меня в статье вообще нет тезиса. Динамическое ценообразование направлено больше на маржинальность, а для увеличения объёма - устраивают распродажи. В данной статье я их не рассматривала.

Цель ни у селлера ни у мп не "продать вам товар любой ценой"

Прямо в анонсе статьи я обозначила три другие цели, и ни одна из них не «продать товар любой ценой». Я всегда исхожу из цели чистой прибыли и LTV. Честно говоря, не очень поняла, какой именно тезис статьи вы здесь оспариваете и какую цель, на ваш взгляд, здесь стоило бы рассматривать?

И, наконец, мне действительно интересно про методологию: как, на ваш взгляд, корректно замерять долгосрочный эффект динамического ценообразования? Какие метрики и какой горизонт эксперимента вы бы использовали?

Меньше покупаю. Переход от импульсивного шопинга к запланированному

Ха-ха. Вы - статистическая погрешность. С чем вас (искренне) как продакт и поздравляю.

Уверена, что доля таких пользователей пока не велика, но тенденция есть

А. Вижу вы и сами это понимаете :) Нет никакой тенденции. Гиками в массовом продукте пренебрегают всегда и это правильно (для бизнеса)

На коротких A/B-тестах он показывает идеальные цифры роста маржинальности, из-за чего продуктовые команды спешат раскатить фичу на весь сервис

Да. Потому что премия сама себя в карман не положит. А досрочная выплата ипотеки в 2026 году дорогого стоит

В погоне за процентом маржи площадки получают раздутые логистические расходы от постоянных отмен и перезаказов, забитые залежавшимся товаром склады и пользователей, которые откладывают покупки в бесконечные списки или уходят в оффлайн-ритейл

Тут пруфов бы...

А. Вижу вы и сами это понимаете :)

Во-первых, очень приятно, что так внимательно прочитали статью 🥰

Тут пруфов бы...

Тут сложнова-то.

Какие открытые цифры нашла - поделилась. Есть ли причинно-следственная связь - не известно. Может все побежали за СберСпасибо, а не за потому что пригорело.

По паттернам поведения покупателей могу только судить по тем кого опросила - а это не очень большая выборка для статистике.

По продавцам - тоже только что слышала, а их не большая группа.

По длительности А/В - могу полагаться на собеседования в Ozon и WB. Выделять целый регион под фичу и наблюдать за ней год - я очень удивлюсь, если динамическое ценообразование так проверяется и здесь у меня есть большая уверенность что на долгой перспективе не отслеживают влияние на метрики.

Выделять целый регион под фичу и наблюдать за ней год - я очень удивлюсь, если динамическое ценообразование так проверяется

99,99% что нет :) И это логично. Конкретно А/Б вообще для длительных интервалов подходит слабо - вводить фриз на фичи в большом продукте - больно

Я просто почти ничего не покупаю на маркетплейсах. Максимум могу взять доставку продуктов изредка или беру какие-то очень узкоспециальные мелочи, а все остальное нахожу офлайн или на Авито.

Да, аудитории Хабра и WB сильно расходятся: WB 70-75% женщин, а хабр - 68,4% мужчины. Частота покупок тоже сильное влияние имеет.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации