定价模型有哪些 期权定价模型
上周美国的一家软件公司,即将进入中国市场,创始人我们一起探讨产品该定什么价格,如何定。
这个产品是典型的SaaS产品,我就写篇专题给SaaS产品服务的朋友们。
打造成功产品的秘诀,有一个非常重要又经常被忽视的因素:定价。
● 如何定位你的产品价格?
● 它提供多少价值?
● 谁是你的理想客户?
● 哪种定价模式适合你的目标市场?
在明确你的产品适合哪个定价模型之前,我们先了解有哪些不同类型的SaaS定价模型。
01
统一费率定价模式
这种定价方式,产品以统一的标准价格,给客户提供一样的功能或服务。
客户没有不同价格或功能可以选择。
方法基本上属于“一刀切”的定价策略,无论客户有多少用户、有多少员工、有多少使用量,你都向客户收取相同的费用。
优点:
● 价格简单统一;
● 因为价格单一,收入预测较容易、准确;
● 销售沟通相对轻松,营销重点集中在一个明确的报价上;
● 对于新型SaaS产品,可能会因为简单的定价结构而缩短客户的决策时间,可能更快促成成交。
缺点:
● 统一的标准服务,不能适用所有客户,无法满足需要定制化产品及服务的企业;
● 统一费率定价,没有给客户任何选择,客户容易产生要么接受、要么放弃的心理感受;
●没有让客户升级产品或服务的价格套餐,不利于二次销售,有损利润额;
● 统一费率价格,吸引的目标客户非常细分。如果将来想扩大规模,已有的客户群,很难成为新市场的目标群体,这就导致你需要重新开发新市场。
02
分层定价模型
分层定价模型,是以不同的价格提供产品的不同版本。
版本层级可以基于:不同功能、不同时间、不同用户数量来制定版本。
通常设计2~4个版本,客户可以从中进行选择。此定价模型,要精心设计策略,避免客户对太多版本感到困惑,决策困难。
优点:
● 可以吸引更大的客户群体,从初级到高级客户,为企业增加市场份额及收入;
● 给客户选择的权利,选择适合他们的产品和服务;
● 有利于追加销售,提高利润,而且不需要额外增加营销费用。
缺点:
● 对于定价能力要求更高,需要根据定位客户的需求精心设计分层策略,既能满足不同级别客户需求,同时又要能避免客户混淆,降低其决策难度;
● 对于销售人员的业务能力要求更高,需要能够帮助客户选择适合的方案,减少决策时间。
03
基于使用量的定价模型
此定价模型,是根据客户对产品的使用情况向客户收费。使用多,费用支付更多。
使用情况,可以根据很多因素来定义,比如:API个数、交易量等。
优点:
● 客户会认为这个定价模型是相对公平的,使用的多,支付的多,是低风险的;
● 定价方式可以根据客户的业务量来波动调整,较灵活。
缺点:
● 由于是根据客户的使用情况向客户收费,产品的核心价值没有真正凸显获得客户认可,不利于企业品牌价值传播;
● 无法实现根据企业规模的溢价空间,因为存在企业规模较大,但是使用产品频次不多的情况;
● 因收入取决于企业的使用情况,导致收入预测较难,不利于企业运营。
04
基于使用人数的定价
这种模型是,客户如果有5个员工都需要使用你的产品,那么企业需要为每人都开通一个账户。每个帐户都需要付费,因此更容易预测收入。
优势:
● 客户对这种模式比较理解,也可以容易算出需要的支出费用;
● 所有用户都获得了对该产品的完全访问权限,使用所有功能。
缺点:
●这种按照使用人数定价,不能很好反映你产品的核心价值,不利于企业品牌价值建立;
● 容易激发客户对成本的过度敏感,导致缩减应该使用该产品的用户数量;
● 可能出现一个账户多人使用的情况,减少企业应有的利润。
05
按功能定价
产品价格,基于客户使用的功能。使用功能越多,客户支付的费用就越多。
这种定价模式,是02 分层定价模型的一种分支,专门针对不同功能进行分层。
客户会在发展过程中,遇到新的挑战时需要不同的功能方案来解决他们的问题,从而进行服务升级。
优点:
● 为客户节省金钱,有些功能在他们当前的成长阶段可能暂不需要,他们只需为需要的功能付费即可。
缺点:
● 很难客观判断哪些功能,客户是需要和不需要的。
06
免费试用定价模式
免费试用定价模式,可以帮助你吸引大量客户,免费注册使用有限功能的产品版本。
成功注册后,再开展营销活动吸引他们升级到付费版本,来使用更多有用功能。
优势:
● 免费试用模型,相较其他类型,获客成本较低;
● 大量获得潜在客户池,进行销售转化的难度比直接转化要低;
● 免费吸引的大量客户,有助于新功能研发的测试;
● 大量客户池有助于品牌
缺点:
● 从营销行业数据来看,大多数免费转化为付费客户的概率不高于15%,营销效果打折扣;
● 一定程度有损品牌价值,免费的价值先入为主,客户再付钱使用变得困难;
● 服务免费客户增加了企业的运营成本,这一资源成本可以用于更好服务付费客户或研发新产品服务。
明确了目前主流的6大定价模式后,结合你的产品服务核心价值、目标客户群、功能特性等因素,可以制定或组合出一种合适的定价模式,开始尝试验证再优化调整。
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