在市场经济条件下，只要没有垄断，没有强买强卖，价格是由市场上的供求关系决定的。这一决定过程，也即我们通常所说的价格决定机制，是市场经济赖以存在的前提。
既然价格是由市场决定的，那么具体的定价取决于供给和需求的关系。也就是说，供给少，需求大，价格就高；反之，需求少，供给多，价格就低。那么在现实生活中，并非如你所想！
比如说，让你去买菜，有可能，你买的菜，比老太太们买的贵，而且，还有可能短斤缺两。为什么会这样呢？
这就需要引入一个经济学概念：价格歧视。
什么是价格歧视？
价格歧视（ price discrimination）是经济学中的一个重要概念。指的就是企业或商家把同一种物品以不同的价格卖给不同的顾客。
比如针对消费者的消费水平、身份地位、购买数量、地理位置等，收取不同的价格，可以简单理解为区别定价。
我们来举个例子：
ABC三个人都想买巧克力，预算分别是5元、8元、10元，假设一袋巧克力的成本是3元，卖家的定价统一为6元，那么只有B和C会购买巧克力，卖家分别可以赚到5元和7元
但是如果卖家能够知道ABC各自的心里预期，并分别定价,对A收取5元，对B收取8元，对C收取10元，这样一来，卖家的利润得到了大幅度的增加，买家也以符合自己预期的价格得到了物品。
为什么会出现价格歧视呢？
首先，我们要理解价格歧视并不是贬义词，它是一种中性的定价策略，也称为价格差异化。
每个人对商品价值的判断，是非常主观的。于是，很多企业和商家就开始研究，如何让觉得价值高的用户，多付钱。所以这里延伸出一个“消费者剩余”的概念。
它的公式如下：
消费者剩余=用户最多愿意支付的价格 - 商品实际价格。
这个公式比较好理解。消费剩余越高，意味着我们的操作空间就越大。每个人的“消费者剩余”都不一样，导致同一个商品对每个人来说会给他带来不同的价值。
对于一个特定的价格，过高的话会影响买这个东西的人数；过低的话可能入不敷出。
所以，如果我们把顾客分类，为愿意高价购买的定高价，为愿意低价购买的人定低价，卖家提供的产品就都能卖出，既不会浪费，也不会供不应求，可以找到最佳平衡点。
总之就是一句话：价格歧视的最终目的就是利润最大化。
而让利润最大化的最佳手段，不是一味的扩大生产或者提高产品价格，而是向每个消费者卖出潜在的最高价。
而根据歧视程度的高低，我们还能将价格歧视分为：一级价格歧视、二级价格歧视、三级价格歧视。
一级价格歧视，按人定价
一级价格歧视，也被称为完全的价格歧视。
在一级价格歧视中，产品的价格不是由成本决定的，而是用户心中的价值决定的。
这在生活中是很常见的：
你出去旅游，景点周边的摊位上，有你非常喜欢的纪念品。老板对你打量一番，然后对你说价格500元，你认为有些贵，和他砍价砍到250元，然后你愉快的购买了。
另外一名游客同样来到这个摊位，购买同一个纪念品。老板还是打量了一番，看到她身穿奢侈名牌，谈吐不凡，于是对他说这件纪念品800元，游客觉得不算贵，同样愉快的购买了。
这就是一级价格歧视——看人定价。
像私人律师、会计以及医生，在完全了解客户信息的情况下，也具备这种一级价格歧视的定价能力。一些从事私人高端定制的职业也属于这一范畴。
说实话，这种策略实现难度非常高，很难做到完全准确，因为判断的成本会比较高，很容易带来口碑的崩盘，不同的用户一旦信息统一后，很可能就直接把这家店拉入黑名单，甚至会使一家公司陷入严重的公关危机。
在信息如此透明的互联网行业中如何运用呢？
我们来简单介绍几个例子：
做电商运营，可以通过建立数据模型，来观察用户查看某一个SPU（商品品类）的频次，用户如果高频次的去看某一类商品，很明显他是有购买意愿的，只是还没有达到他的价格预期。
如果想要留住这个客人，可以采取降价策略促进该用户的转化。你可以通过大量的数据观察，制定一个标准，比如：一周内用户持续访问某一个SPU 5次以上，那么我就对他降价。
京东、小红书的商家就运用的很好，通过兴趣观察法，观察用户对某一个商品的感兴趣程度，进行一级价格歧视。当然，评判用户对某个商品是否感兴趣需要很多维度，频繁查看只是其中一项判断指标。
现在很多电商平台，都会捕捉用户的消费和查看习惯，为每一个用户建立数据模型。对每个用户模型施行不同的管理策略，比如涨价、降价、显示不同内容、提供增值服务等等。
我们再把视线转移到O2O或酒店、飞机预定等服务平台，根据用户对服务的急需程度，调整价格。
如果用户很急需，需要得到及时性满足，比如当天预定当天的酒店，那一定是非常急需，此时你可以以基础价为准，为本次订单涨价5%。
这就是即时性需求定价法，通过了解用户对一个服务的紧急程度，对用户进行特殊定价，用户会因为紧急需要接受小幅度的涨价。
这种策略在生活中很常见，我们常用的闪送、外卖、打车以及各类本地生活服务，都是基于这种方法的商业案例。
看到这里，大家熟知的大数据杀熟，就属于这种类型的价格歧视。
因为「熟客」消费频次、浏览时长等各项数据都比「生客」更多，平台拥有更多的信息去分析判断用户的购买力，从而给出不同的定价。
想要稳妥的实现一级价格歧视，最好把产品包装成某一类用户可接受的服务。如果两个人在APP上看到同一个商品标注了不同价格，对品牌的伤害极大，会失去用户信任，所以要慎用。
二级价格歧视，按量定价
二级价格歧视，是指对同一商品或服务的不同购买量索取不同价格的行为。
如果信息闭塞，商家难以得到买家信息，但是他们会推测，喜欢某样东西的人，消费频率会更高，每次可能比一般人要买的更多。如果买多件商品可以适当的降价，可能会刺激人们多买些自己喜欢的某样东西。
这就是按需求量定价，买得越多越便宜。
比如常见的两件8折，第2杯半价，满100元减40元等。在这种情况中，销售额增加带来的收益，是大于单个价格下降带来的利润减少的，所以总收益处于增长。
比如说你去旅游，景点周边的摊位上，有你非常喜欢的纪念品。你来到摊位前问价，老板告诉你85元一个，你说如果我买10个能不能便宜，老板很爽快的答应只收你800元，优惠50元；
老板又说，如果你买15个我按一个60元给你，于是你愉快地购买了15个。
这样的模式，在互联网产品中也大量存在，团购就是典型的买的人越多越便宜，拼多多等电商平台，就是运用这个模式，把需要产品的用户们组合，并与供应商联系，通过大量的需求压低供应商的商品单价，通过社交网络以拼团的模式赋能，获得了大量流量。
前面的例子，我们可以称之为正向的二级价格歧视。当然，与此相对应的，也有逆向的二级价格歧视，而在经济学中也确实存在着这个概念，也就是买的越多就越贵。
这种情况也很常见，我说一个例子，大家肯定印象深刻，就是手机的流量套餐。一旦超过某个限额，费用就会上涨。
逆向价格歧视的本质是，让拥有高消费能力且不太在意“小钱”的人，支付利润最高的那部分。这类消费人群有较高的消费能力，以及较多的“消费者剩余”，通过专门针对这群人，设计高毛利的产品模式，来赚取这部分人的钱。
这么一看，你会发现二级价格歧视，其实是在“歧视”有钱人......
这种逆向的定价策略，一般应用在资源紧张的情况下，对需求量大，价格敏感程度低的人收取更多钱，也是对资源的一种调配，我们对外拉新推广、产品销售冷启动的阶段也可以尝试这种策略。
三级价格歧视，按类定价
三级的价格歧视，是针对不同市场，不同的消费群体提供不同的价格策略。
当企业或商家掌握足够信息，或者对某类人的身份非常明确的时候，就可以聚合成一个统一的标签输出定价策略。
比如说乘坐飞机，普通舱和商务舱的价格区分，商务舱的乘客大多是对私密性和舒适性看重但对价格不敏感的人，当这类人被贴上“商务旅客”标签之后，就可以定价更高。
再比如，学生和老年居民的意愿支付水平通常低于其他人（因为他们的收入较低），厂商可以建立对学生和老年居民的识别特征（通过学生证和驾照等）。针对学生和老年居民对商品打折扣......
还有一个即将来临的节日——双11。近些年双11活动的规则越来越复杂，很多用户反馈活动规则理解困难。事实上，复杂的玩法可以筛选掉不愿意花时间得优惠的价格不敏感人群，从而让他们以高于活动期间的客单价下单，也就增加了商户的整体利润。
三级的价格歧视是威力最大的。如今的大数据时代，互联网企业掌握了更多关于消费者的信息，用户的年龄、性别、地域，消费偏好和消费能力被全面的记录下来，从而推出更灵活的价格策略。
可一旦消费者发现自己受到了价格歧视，便很容易产生愤怒情绪。因此很多企业倾向于发放优惠券实现价格歧视，这样较为稳妥。
瑞幸咖啡就是通过判断用户的消费情况，针对性地发放优惠券。在发生购买行为后的一段时间，消费者被贴上“高付费意愿”的标签，很少给他们提供大额度优惠。当这些人很长时间没有活跃购买时，就会触发召回机制，以大额度优惠券引导下单。
关于价格歧视的思考
定价是一件复杂度非常高的事情，也是帮助企业盈利的关键点所在，不仅需要在工作中能获得丰富的经验积累，也需要涉猎各行各业，不断拓宽自己的认知边界去适应这个千变万化的世界。
大数据时代，互联网信息数据升级了“价格歧视”，让它在不知不觉中完成了对消费者剩余的榨取；另外，互联网信息同时也武装了消费者的头脑，让消费者变得更加精明，具备了打破价格歧视的能力。
所以，我们应该学会运用价格歧视，知道其背后的套路，同时也要看透商家的伎俩，减少不必要的损失，做一个明明白白的运营人。
作者：沐风。本文由 @沐风 原创发布于运营小咖秀。未经许可，禁止转载
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