Képzelje el, hogy egy SaaS terméket üzemeltet, amelynek iránti kereslet állandó, és a regisztrációk száma előre jelezhető. Noha a növekedés nem állt meg, az egy ügyfélre jutó bevétel az elmúlt negyedévben nem változott.
A jelenlegi ára működik, de nem biztos benne, hogy ez a megfelelő ár.
Két nyilvánvaló módszer létezik az ároptimalizálás tesztelésére.
Emelhetjük az árakat, és tesztelhetjük a vásárlók hajlandóságát. Vagy csökkenthetjük az árakat, hogy megnézzük, a nagyobb volumen és a gyorsabb elterjedés ellensúlyozza-e az egy felhasználóra jutó bevétel csökkenését.
Így a találgatás helyett árképzési kísérletet végezhet.
Kipróbál egy magasabb árat egy adott szegmensben, bevezet egy alacsonyabb belépési szintet az új felhasználók számára, és nyomon követi, hogy az egyes változások hogyan befolyásolják a konverziókat, az ügyfélvesztést és a bővülési bevételeket.
Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan lehet létrehozni egy megismételhető árképzési kísérleti útmutatót. Ez segít különböző árképzési stratégiák tesztelésében, valamint a bevételek és az ügyfelek életre szóló értékének maximalizálásában az idő múlásával.
⭐ Kiemelt sablon
A ClickUp termékárazási sablon segítségével egyetlen helyen kezelheti az egész termékválaszték árazását, anélkül, hogy szem elől tévesztené a változásokat, a felelősségeket és az élesítést.
Használja arra, hogy minden terméket feladatként tároljon, és nyomon kövesse az olyan részleteket, mint az SKU, a márka, a termék típusa és a variációk, például a méret vagy a típus. Különösen hasznos, ha kategóriák között ugrál, és gyorsan meg kell nézni, mi van jelenleg a katalógusban.
Mik azok az árképzési kísérletek?
Az árképzési kísérletek olyan tesztek, amelyekben szándékosan változtatja az árakat (vagy kedvezményeket, csomagokat stb.) egyes ügyfelek számára, és méri, hogyan változnak a viselkedés és az üzleti eredmények, hogy megtalálja a legjobb árazást.
Más szavakkal: „Mi történik a bevételekkel, a nyereséggel és a vásárlói magatartással, ha ezt számoljuk fel az helyett?”
🎯 Példa: Tegyük fel, hogy kódolási tanfolyamot árul.
- Jelenlegi ár (kontroll – A csoport): 100 dollár
- Tesztár (kezelés – B csoport): 120 dollár
A látogatók fele a jelenlegi 100 dolláros árat látja, a másik fele pedig a 120 dolláros tesztárat.
1 hét után:
| Csoport | Ár | Látogatók | Vásárlások | Konverzió | Bevétel |
| A | 100 dollár | 1000 | 60 | 6% | 6000 dollár |
| B | 120 dollár | 1000 | 50 | 5% | 6000 dollár |
- 100 dollárért több ember vásárol (magasabb konverzió).
- 120 dolláros áron kevesebben vásárolnak, de minden eladás értéke nagyobb.
Ebben az esetben a bevételek azonosak. Ha a költségei változatlanok, akkor valószínűleg a 120 dolláros árat választja (kevesebb diákot kell támogatnia ugyanazon az összegért).
⚡ Sablonarchívum: Ingyenes növekedési kísérleti sablonok az üzleti növekedéshez
Az árképzési kísérletek kézikönyvének legfontosabb elemei
Az árazási kísérletekről szóló kézikönyvnek a következő elemeket kell tartalmaznia, ugyanakkor összhangban kell lennie az általános árazási stratégiával:
- Árazási cél: A kísérlet egyértelműen meghatározott célja, például a konverzió javítása, az ARPU növelése, az ügyfélvesztés csökkentése vagy a terjeszkedési árazás validálása.
- Árazási hipotézis: Tesztelhető állítás, amely egy adott árazási változást összekapcsol egy várható üzleti eredménnyel, és meghatározza az elfogadható hátrányokat.
- Célcsoport: Az a pontos közönség, amelyre a kísérlet vonatkozik, például új felhasználók, kis- és középvállalkozások, aktív felhasználók, meghatározott földrajzi területek vagy értékesítésorientált fiókok.
- Tesztelt értékmutató: Az a egység, amelyért az ügyfelek fizetnek, vagy amelyből értéket látnak, például helyek, használat, funkciók, tranzakciók vagy API-hívások.
- Tesztelt árképzési eszköz: A megváltoztatott konkrét változó, beleértve az árszintet, a csomagolást, a használati korlátokat, a számlázási gyakoriságot, a kedvezményeket vagy a terv szerkezetét.
- Kísérlettervezés és módszertan: A használt tesztelési megközelítés, például A/B árazási oldalak, kohort alapú bevezetések, földrajzi tesztek vagy ellenőrzött funkciók.
- Elsődleges sikermérő: A siker értékeléséhez használt egyetlen mérőszám, például a látogatók utáni bevétel, a konverziós arány, az átlagos ügyletméret vagy a megtartás.
- Védőkorlát mutatók: Másodlagos mutatók, amelyeket figyelnek a negatív hatások korai felismerése érdekében, beleértve az ügyfélvesztést, az aktiválás csökkenését, a támogatási jegyek számát vagy az értékesítési ciklus hosszát.
- Ügyfélbizalom és láthatósági szabályok: Irányelvek, amelyek meghatározzák, ki láthatja a kísérletet, mennyi ideig tart, és hogyan védhető az ügyfélbizalom kommunikáció vagy a korábbi szabályok fenntartása révén.
- Döntési és bevezetési kritériumok: Előre meghatározott szabályok, amelyek meghatározzák, hogy a stratégiai árképzési változást bevezetik, iterálják vagy visszavonják. Ez kiküszöböli az elfogultságot és lehetővé teszi a adatokon alapuló, magabiztos árképzési döntéseket.
📚 További információk: Fedezze fel az A/B tesztelési példákat a jobb üzleti döntések érdekében
👀 Tudta? Az olyan árak, mint a „9,99 dollár”, pszichológiai trükkök.
Az agyunk az első számjegyre koncentrál, ezért a 9,99 dollár úgy tűnik, mintha nem lenne majdnem ugyanaz, mint a 10 dollár, pedig csak egy cent a különbség.
Az árképzési kísérlet lépésről lépésre
Az alábbiakban bemutatjuk a hatékony árképzési kísérlet végrehajtásának lépéseit, amelyek összhangban állnak az ügyfelek elvárásaival:
1. lépés: Kutatás és hipotézisalkotás
Először is, alapszintű áttekintésre van szükség a jelenlegi árazás működéséről. Kezdje azzal, hogy kiválaszt egy konkrét adatsort (nem a teljes vállalati auditot). Ez a következőket tartalmazza:
- Konverzió terv és árpontok szerint az elmúlt néhány ciklusban
- Frissítési és visszaminősítési minták a különböző szinteken és a legfontosabb ügyfélszegmensekben
- Az árral vagy az értékkel kapcsolatos elvándorlási okok
- Az értékesítésből származó nyereség-veszteség jegyzetek, amelyek az árazásról vagy a versenytársakról szólnak.
- A versenytársak árazási oldalai, árazási modelljeik felépítése és a hasonló szintű csomagok (beleértve azt is, hogy használat alapú árazást alkalmaznak-e).
Ezután fókuszáljon a fő árképzési feszültségre. Ha nem tudja egy-két mondatban megfogalmazni a feszültséget, akkor még nem áll készen a tesztelésre.
Ebben a szakaszban a következő kérdések segíthetnek:
- Hol választják a vásárlók egyértelműen túlzottan egy bizonyos csomagot a többihez vagy bizonyos árszintekhez képest?
- Mely árszinteknél tapasztalunk hirtelen változásokat a konverzióban vagy az ügyfélvesztésben?
- Melyik ügyfélszegmens panaszkodik az árakra, és melyik nem említi meg azokat soha?
- Nyilvánvalóan olcsóbbak vagy drágábbak vagyunk-e a főbb versenytársainknál hasonló érték és árazási modell (például helyek vs. használat alapú árazás) esetén?
Hogyan segít a ClickUp?
Ehhez egyetlen megbízható forrásra van szükség, ahol ezt a kutatást tárolhatja. Ehhez használja a ClickUp Docs-ot, a legjobb AI-alapú és kollaboratív dokumentációs központot.
A dokumentumot árazási kutatási központtá alakíthatja aloldalakkal, amelyek versenytársak elemzésére és kísérletek leírására szolgálnak. A kísérleti eredmények mellett beágyazhatja a használati mutatókat, az ügyfélszerzési költségeket stb. is.
A Docs-ban YouTube-videókat, Google Táblázatokat, táblázatokat, PDF-fájlokat és egyéb elemeket ágyazhat be a kontextus kiegészítéséhez.
És itt jön a legjobb rész: mivel a Docs a ClickUp Brain mesterséges intelligenciájával működik, az előnyök megsokszorozódnak.
Összefoglalhatja a korábbi kísérleteket, kiemelheti a jövőbeli árstratégiák alapjául szolgáló mintákat, vagy akár ötleteket is kidolgozhat a változó árazás tesztelésére.
👀 Tudta? Két ember ugyanabból a boltból ugyanazt az Instacart kosarat állíthatja össze, és mégis eltérő végösszegeket láthat. Egy négy városban 437 vásárló bevonásával végzett friss vizsgálat megállapította, hogy az áruk körülbelül 75%-a eltérő árat mutatott, az átlagos árkülönbség körülbelül 13% volt, és egyes esetekben a különbség elérte a 23%-ot is.
2. lépés: Tervezze meg a kísérletet
Most pedig válasszuk szét az ár hatását minden mástól!
Más szavakkal, az ajánlat, az üzenet, a csatorna és az élmény mind változatlan marad, csak a számok és azok, akik látják őket, változnak.
Ezt többféle módon is felépítheti:
A/B tesztelési megközelítések
- Szegmensalapú tesztelés: Mutasson különböző árszinteket különböző ügyfélszegmenseknek, például kis- és közepes méretű vállalkozásoknak, vagy önkiszolgáló és értékesítési támogatással rendelkező ügyfeleknek. Kiváló megoldás, ha már szegmentálta termékét, és csoportonként szeretné finomítani az árérzékenységet.
- Kohort alapú tesztelés: Indítson el egy új árat egy jól meghatározott kohort számára, amely egy adott időpontban kezdődik, majd hasonlítsa össze annak viselkedését hetek vagy hónapok alatt a korábbi kohorttal a régi áron (hasznos előfizetéses vagy használat alapú termékek esetén, ahol a hosszú távú minták fontosak).
- Földrajzi ártesztelés: Egy régióban magasabb vagy alacsonyabb árat alkalmazunk, míg egy másik régióban a jelenlegi árat tartjuk fenn. Ez akkor működik jól, ha tisztán elkülöníthető földrajzi régiók vannak, és a kockázatot korlátozni szeretnénk, miközben továbbra is élő piaci visszajelzéseket kapunk.
- Új és meglévő ügyfelek tesztelése: Az új árazást csak az új ügyfelekre alkalmazzuk, a meglévő ügyfeleknél pedig megtartjuk a régi struktúrát. Ezzel elkerülhető a negatív visszhang, és mérhető, hogy az új ár hogyan befolyásolja az ügyfélszerzést, mielőtt a meglévő ügyfélkörre is kiterjesztenénk.
Kísérleti kontrollok
- Az áron kívül mindent tartson állandónak (ugyanazok a funkciók, üzenetek, fizetési folyamat, promóciók).
- Hozzon létre egy egyértelmű kontrollcsoportot, amely a teszt teljes időtartama alatt a jelenlegi árazásnál marad.
- Határozza meg a jelentőségteljes eredményekhez szükséges minimális mintanagyságot és tesztidőt (senki sem akar túlreagálni a korai zajt 😮💨).
🚀 ClickUp előnye: Használja a Táblázat nézetet az egyes részlegek által végzett összes kísérlet felsorolásához. Adjon hozzá megbízottakat, állapotokat, határidőket és prioritásokat, hogy semmi ne maradjon ki.
Úgy működik, mint egy rugalmas táblázat, de minden sor egy valós feladatot jelöl, amelyet megnyithat, megjegyzéseket fűzhet hozzá és kontextusban frissíthet.
A Táblázat nézet segítségével felsorolhatja az egyes részlegek által végzett összes kísérletet. Adjon hozzá felelősöket, állapotokat, határidőket és prioritásokat, hogy semmi ne maradjon ki.
3. lépés: A teszt végrehajtása
Ebben a szakaszban a beállításnak egy kérdésre kell választ adnia: „Mi történik ezzel a felhasználóval pontosan ennél az áron?”
Röviden:
| Terület | A beállítás | Feltenni kívánt kérdések |
| Árkonfiguráció | Határozza meg a kontroll és a variáns árait zászlókkal vagy konfigurációval, kísérleti azonosítóhoz rendelve. | Be- és kikapcsolhatom az egyes változatokat a megfelelő kohorsz számára új kiadás nélkül? |
| Ügyfelekkel érintkező felületek | Frissítsd az árazási oldalt, az alkalmazáson belüli felárral történő értékesítést, a fizetési folyamatot, az e-maileket és a számlákat. | Láthat-e ugyanaz a felhasználó két különböző árat ugyanazon ajánlatra? |
| Számlázás és fizetések | A változatok információinak továbbítása a számlázási és fizetési rendszerekbe | Az adók, a pénznem, a kerekítés, a kuponok és az arányosítás továbbra is helyesen viselkednek az egyes változatoknál? |
| Elemzés és naplózás | Csatoljon kísérleti azonosítót és változatot a legfontosabb eseményekhez és csatornákhoz. | Nyomon követhetem-e a „X árat látott” és a „X-et számoltak fel” közötti teljes utat a tesztben szereplő bármely felhasználó esetében? |
| Biztonsági intézkedések és visszavonás | Hozzon létre funkciójelző kill switch-eket és egy rövid visszavonási futási könyvet. | Ha valami meghibásodik, tudjuk pontosan, hogy mit kell először, másodszor és harmadszor megjavítani? |
Végezzen egy kis kísérleti projektet. Végezzen el valós tranzakciókat az egyes változatokkal, olvassa el a nyugtákat, és vizsgálja meg a naplókat.
Hogyan segít a ClickUp?
Ahelyett, hogy manuálisan koordinálná a beállításokat a csapatok között, automatizálhatja a teszt működési alapjait. A ClickUp Automations segít Önnek:
- A kísérlet státusza „Jóváhagyva” állapotra váltásakor automatikusan indítsa el a megvalósítási feladatokat.
- Jelölje ki a felelősöket az árazási oldal frissítései, a számlázási beállítások, az analitikai címkézés és a minőségbiztosítás terén.
- Végrehajtani a sorrendet, hogy a számlázás és az elemzés be legyen állítva, mielőtt a kísérlet elindul.
- Azonnali értesítés az érintetteknek, ha a feladathoz Rollback címke kerül hozzáadásra. A Rollback nevű címke értesítést indíthat el az érintetteknek.
A biztonsági intézkedéseket közvetlenül a munkafolyamatba is beépítheti.
Ez a videó bemutatja, hogyan automatizálhatja napi munkafolyamatait:
⚡ Sablonarchívum: Ingyenes ClickUp és Google Analytics jelentés sablonok
4. lépés: Eredmények elemzése
Ez a lépés megválaszolja, hogy az árképzési kísérlet elérte-e a célját. Mit mond ez arról, hogy hogyan kell árazni a jövőben?
A legegyszerűbb módja annak, hogy őszinték maradjunk, ha az eredményeket több rétegben vizsgáljuk.
Használja ezt útmutatóként:
| Réteg | Mit kell ellenőrizni | Hasznos eszközök |
| Adatok ésszerűsége | Forgalomfelosztás, kohort egyensúly, eseményindítások, nincs furcsa mintaarány | Amplitude, Mixpanel, GA4 |
| Alapvető üzleti eredmény | Bevétel vagy nyereség látogatóként, emelkedés vs. kontroll, alapvető bizalomellenőrzés | BigQuery, Snowflake, Looker, Tableau, Excel |
| Viselkedés szegmensenként | Különbségek terv, régió, csatorna, új és meglévő ügyfelek szerint | Szegmensek az Amplitude vagy a Mixpanel alkalmazásban, SQL |
| Rövid távú kockázati jelzések | Visszatérítések, visszaminősítések, korai elvándorlás, „túl drága” jegyek | Zendesk, Intercom, Help Scout |
| Idővel alakítsd ki | Korai csúcs vagy visszaesés, hétköznapok és hétvégék közötti mintázatok | Idősoros diagramok a BI-ben vagy a termékelemzésben |
📚 Olvassa el még: Hogyan válasszuk ki a sikerhez vezető megfelelő termékárazási stratégiákat?
5. lépés: Jelentés és a tanulságok megosztása
Ha valaki, aki nem volt jelen a teremben, egy hónap múlva elolvasná a kísérlet összefoglalóját, ugyanazt a döntést hozná, mint Ön? Ha a válasz nem, akkor a teszt még nem igazán fejeződött be.
A jelentések inkább olyan döntéseket rögzítenek, amelyek ellenállnak az időnek és a kontextusnak.
Röviden:
| Szekció | Amit írsz | Példa részlet |
| Cím | Egy-két mondat a tesztről, a közönségről és a döntésről | „Kipróbáltuk, hogy az új önkiszolgáló regisztrációk esetében a Pro árat 39 dollárról 45 dollárra emeljük. Ezt az Egyesült Államokban és az Európai Unióban vezetjük be.” |
| Főbb számok | Elsődleges mérőszám plusz egy vagy két kiegészítő mérőszám, iránymutatással | „Az új ügyfelek után realizált nyereség 6%-kal nőtt. A konverzió 0,3 ponttal csökkent (nem jelentős). A visszatérítési arány változatlan maradt.” |
| Ki hogyan reagált | Egy rövid áttekintés szegmensenként | „Az 5 fő alatti csapatok valamivel érzékenyebbek voltak. A 10 fő feletti csapatok alig reagáltak az új árra.” |
| Kockázatok | Milyen figyelmeztető jelekre kell figyelni? | „Enyhe emelkedés a nagyon kis csapatok „túl drága” jegyeinek számában, de a mennyiségek eddig alacsonyak.” |
| Következő lépés | Egyértelmű intézkedések és az azok nyomán elindítható kísérletek | „Vezessük be az összes új önkiszolgáló regisztrációra az Egyesült Államokban és az Európai Unióban. Következő teszt: irányítsuk a kis csapatokat a Starter szint felé.” |
A kész összefoglaló prózában így nézhet ki:
„Az Egyesült Államokban és az Európai Unióban 39 dollárról 45 dollárra emeltük a Pro árat az új önkiszolgáló regisztrációk esetében. Az új ügyfelek után realizált nyereség körülbelül 6 százalékkal nőtt, anélkül, hogy jelentősen megváltozott volna a korai ügyfélvesztés aránya, ezért ezt a változtatást minden új önkiszolgáló ügyfélre kiterjesztjük ezekben a régiókban.
A nagyon kis csapatok valamivel nagyobb árérzékenységet mutattak, és néhány „túl drága” jegyet generáltak, de a nagyobb csapatok alig reagáltak. További négy hétig figyelemmel kísérjük a támogatást, és kidolgozunk egy követő tesztet, amely a nagyon kis csapatokat a Pro kedvezmény helyett az olcsóbb Starter csomag felé tereli.
Hogyan segít a ClickUp?
Árazási kísérletek végzése során a szétszórt jegyzetek és statikus jelentések gyorsan elvesznek. Az árazási eredmények árnyaltak és időhöz kötöttek.
A táblázatkezelő programok számokat tudnak megjeleníteni, de nem tudják megőrizni, hogy miért született egy döntés, hogyan reagáltak a különböző szegmensek, vagy mely kockázatokat fogadták el tudatosan.
Szüksége van egy olyan egységes nézetre, amely időben összekapcsolja a mutatókat, a kontextust és a döntéseket.
A ClickUp Dashboards központi jelentési és döntési naplóként szolgál az árazási kísérletekhez. Segítségükkel:
- Hasonlítsa össze a kohorszok teljesítményét a teszt előtt és után
- Kövesse nyomon az elsődleges és a biztonsági mérőszámokat valós időben
- Figyelje a szegmensszintű reakciókat, mint például az ügyfélvesztés, a visszatérítések vagy a támogatási jegyek.
- A korai figyelmeztető jelek felismerése a bevezetés előtt
⭐ Bónusz: Párosítsa a Dashboardokat az AI Cards-szal, hogy a nyers adatokat döntéshozatalra kész összefoglalásokká alakítsa. Így használhatja ezt a kombinációt 👇
📮 ClickUp Insight: AI-érettségi felmérésünk szerint a tudásmunkások 38%-a egyáltalán nem használ AI-t, és csak 12%-uk integrálta teljes mértékben a munkafolyamataiba.
Ezt a hiányosságot gyakran az egymástól elszigetelt eszközök és a csupán felületi rétegként működő AI-asszisztens okozza. Ha az AI nem integrálódik a feladatok, dokumentumok és megbeszélések helyszínébe, akkor az alkalmazása lassú és inkonzisztens lesz. A megoldás? Mély kontextus!
A ClickUp Brain eltávolítja a kontextus korlátait azzal, hogy a munkaterületén belül működik. Minden feladat, dokumentum, üzenet és munkafolyamatból elérhető, és pontosan tudja, min dolgozik Ön és csapata.
6. lépés: A kísérlet kiterjesztése vagy lezárása
Minden árképzési kísérletnek egyértelmű eredménnyel kell zárulnia. Ha az eredmény nem vezet bevezetéshez, iterációhoz vagy leállításhoz, akkor a kísérlet nem teljesítette feladatát.
Ha a kísérlet teljesíti az elsődleges sikermérőszámot és a korlátok között marad, akkor gondosan skálázzuk.
Ha az eredmények semlegesek vagy vegyesek, ne erőltessen döntést. Zárja le a kísérletet, dokumentálja a tanulságokat, és finomítsa a hipotézist.
Ha a kísérlet egyértelműen alulteljesít vagy szabályszegést eredményez, akkor azonnal állítsa le. Helyezze vissza az érintett ügyfeleket, szükség esetén kommunikáljon átláthatóan, és jegyezze fel, miért bukott meg a teszt. Ezek a negatív eredmények ugyanolyan értékesek, mert szűkítik a jövőbeli árazási lehetőségeket és megakadályozzák a hibák megismétlődését.
A méretezés növeli a bevételt. A kivezetés megőrzi a bizalmat. Mindkettő egy egészséges árképzési kísérleti gyakorlat jele.
⚡ Sablonarchívum: Ingyenes üzleti kézikönyv-sablonok a műveletek racionalizálásához
Árazási kísérletek keretrendszerei, amelyeket érdemes követni
Íme néhány árazási kísérleti keretrendszer, amelyet kipróbálhat:
1. Árérzékenységi tesztelés (WTP sávok)
👀 Mit tesztel: Mennyit hajlandóak fizetni a vásárlók, mielőtt csökken a kereslet.
🛠️ Hogyan működik: Teszteljen több árszintet a kohorszokon, és mérje a konverziót, a látogatók utáni bevételt és az elvándorlást.
🎯 Legalkalmasabb használata:
- Nem biztos benne, hogy az árak túl alacsonyak vagy túl magasak-e
- Árfelső- és alsóhatárokat szeretne megállapítani
2. Ingyenes-fizetős határ tesztelés
👀 Mit tesztel: Hol húzható meg a határ a ingyenes és a fizetős érték között.
🛠️ Hogyan működik: Mozgassa a funkciókat, a használati korlátokat vagy a támogatáshoz való hozzáférést az ingyenes és a fizetős szintek között, és kövesse nyomon a konverziót.
🎯 Legalkalmasabb használata:
- Az ingyenes felhasználók aktívan részt vesznek, de nem konvertálnak
- Az ingyenes szolgáltatás kannibalizálja a bevételt
⚡ Sablonarchívum: A legjobb árlistás sablonok Wordben, Google Docsban és ClickUpban
3. Horgonyzó és csali árazási keretrendszer
👀 Mit tesztel: Hogyan befolyásolja a kontextus a terv kiválasztását és az érzékelt megfizethetőséget.
🛠️ Hogyan működik: Vezessen be horgony- vagy csali-terveket, hogy a felhasználókat a célszint felé irányítsa.
🎯 Legalkalmasabb használat:
- A legtöbb felhasználó egy terv köré csoportosul
- A középszintű elfogadottság gyenge
🧠 Érdekesség: 1999-ben a Coca-Cola állítólag olyan automatákat tesztelt, amelyek melegebb időben magasabb árat számítottak fel. Ez lényegében „árszint emelés” volt… de üdítőitalok esetében, évekkel azelőtt, hogy az alkalmazások ezt normává tették.
4. Értékmutatók kísérletezése
👀 Mit tesztel: Milyen értékegységért fizetnek a legszívesebben az ügyfelek.
🛠️ Hogyan működik: Kísérletezzen az árakkal a fix díj helyett a helyek, a használat, az eredmények vagy a mennyiség alapján.
🎯 Legalkalmasabb használata:
- A használat az ügyfelek között nagyban eltér
- A tapasztalt felhasználók úgy érzik, hogy túl kevés vagy túl sok pénzt fizetnek
A ClickUp többszintű csomagolási és rögzítési stratégiát alkalmaz.
Az árazási oldalon többféle csomag található (Free Forever, Unlimited, Business, Business Plus, Enterprise). Minden csomag meghatározott funkciókkal és használati korlátokkal rendelkezik, amelyek az árral együtt emelkednek. Ez egy klasszikus csomag- és csomagstruktúra-keretrendszer, ahol az érték a csomag kialakításán keresztül kerül kifejezésre, nem pedig csak a feltüntetett áron keresztül.
A ClickUp a fizetős csomagok mellett jelentős funkciókkal rendelkező, örökre ingyenes csomagot is kínál, és ezzel is alkalmazza az anchoring technikát: az ingyenes opció és az alacsonyabb szintű csomagok miatt a magasabb értékű csomagok vonzóbbnak tűnnek , ha egymás mellett hasonlítjuk őket.
Példák sikeres árképzési kísérletekre
Nézzük meg, hogyan valósítottak meg különböző vállalatok árképzési kísérleteket: 🌸
1. Uber surge pricing (A kereslet és kínálat valós idejű összehangolása)
Az Uber surge pricing (dinamikus szorzó, amelyet nagy kereslet esetén alkalmaznak) eredetileg kísérletként került bevezetésre, hogy megvizsgálják, vajon az árjelzések képesek-e egyensúlyt teremteni a sofőrök és az utasok között.
Belső elemzések kimutatták, hogy a csúcsidőszakokban magasabb árak miatt egyes utasok várakozni kezdtek, miközben több sofőr érkezett a túlterhelt területre. Ez viszont csökkentette a várakozási időt és növelte a teljesített utak számát forgalmas események idején.
2. A Netflix új árszegmense (alacsony szintű, kizárólag mobilra szóló csomag)
A Netflix megkezdte egy alacsonyabb árú előfizetési csomag tesztelését Indiában és más ázsiai piacokon. A kizárólag mobil eszközökre szóló csomag ára 2,80 dollár/hó.
A bökkenő az volt, hogy csak egy eszközön lehetett streamelni. A cél az volt, hogy az árérzékeny piacon elérhetőbbé tegyék a szolgáltatást. És úgy tűnik, ez elég jól bevált! A Netflix szerint az eredmények annyira jók voltak, hogy más országokban is bevezethetnek hasonló alacsony költségű csomagokat.
3. Az Economist háromszintű ajánlata (csaliárak a prémium szint népszerűsítésére)
Az Economist híresen háromszintű előfizetési ajánlatot indított:
- Csak webes változat: 59 dollár
- Csak nyomtatott változat: 125 dollár (a „csali”)
- Web és nyomtatott változat: 125 dollár
Amikor Dan Ariely ezt a struktúrát diákokkal tesztelte, a „csak nyomtatott változat 125 dollárért” csali hozzáadása a prémium csomag felé terelte az embereket. A 125 dolláros webes és nyomtatott ajánlatot választók aránya 68%-ról 84%-ra ugrott.
A 100 ügyfélre jutó bevétel nőtt, mert sokkal többen választották a drágább opciót anélkül, hogy a tényleges legmagasabb árat megváltoztatták volna.
Gyakori hibák az árképzési kísérletekben
Íme néhány gyakori buktató, amelyre figyelnie kell:
❌ Nem megfelelő mintanagyság
Túl kevés ügyféllel végzett kísérletek megbízhatatlan eredményekhez vezetnek. Lehet, hogy arra a következtetésre jut, hogy az árváltozás sikeres vagy sikertelen volt, pedig az eredmény csak véletlenszerű eltérés volt.
✅ Javítás: Az árazási eszközben a bevezetés előtt számítsa ki a szükséges minta méretét statisztikai teljesítményelemzés segítségével.
Célul tűzzön ki legalább 80%-os statisztikai erejét, és vegye figyelembe az alapkonverziós arányt, a várható hatás mértékét és a kívánt konfidenciaszintet (általában 95%). Használjon online mintanagyság-kalkulátorokat, vagy konzultáljon egy adatelemzővel, hogy meghatározza az egyes csoportokban szükséges minimális ügyfélszámot.
❌ A kannibalizáció figyelmen kívül hagyása
Egy új árkategória nagy népszerűségnek örvendhet, de Ön nem méri, hogy hány ügyfél váltott alacsonyabb kategóriára, vagy választott volna drágább opciót.
✅ Javítás: Mérje a nettó bevételre gyakorolt hatást minden szinten, ne csak az új opció bevezetésének hatását.
Számítsa ki, hogy az új árstruktúra növeli-e a teljes bevételt, vagy csak átrendezi az ügyfeleket. Fontolja meg a kohortelemzés alkalmazását a természetes frissítési/visszaminősítési minták megfigyeléséhez.
❌ Nem megfelelő szegmentálás
Ha minden ügyfelet egyformán kezelünk, akkor figyelmen kívül hagyjuk azokat a fontos különbségeket, amelyek a különböző csoportok árképzésre adott reakcióiban megnyilvánulnak. Az új ügyfelek, a tapasztalt felhasználók, a különböző iparágak vagy a földrajzi piacok nagyon eltérő módon reagálhatnak.
✅ Javítás: Határozza meg előre a legfontosabb ügyfélszegmenseket (új vs. visszatérő, kis- és középvállalkozások vs. nagyvállalatok, földrajzi elhelyezkedés, használati szint), és gondoskodjon arról, hogy minden szegmensben elegendő minta legyen. Elemezze az eredményeket mind összességében, mind szegmensenként. Ez megmutatja, hogy az árváltozás mindenki számára vagy csak bizonyos csoportok számára működik-e.
❌ Kiválasztási torzítás a tesztcsoportokban
A nem randomizált csoportok azt jelentik, hogy az árváltozás hatása helyett a különböző ügyféltípusok közötti különbségeket mérjük.
✅ Javítás: Használjon megfelelő randomizálást az ügyfelek kontroll- és kezelési csoportokba való besorolásához. Ellenőrizze, hogy az A/B tesztjeiben a csoportok a legfontosabb jellemzők (demográfiai adatok, korábbi vásárlási viselkedés, akvizíciós csatorna) tekintetében kiegyensúlyozottak-e.
A meglévő ügyfelek esetében fontolja meg a párosított tervezést, amelynek során hasonló ügyfeleket osztanak csoportokba.
Eszközök az árképzési kísérletek elvégzéséhez és nyomon követéséhez
Az árképzési kísérletek megbízható végrehajtásához olyan eszközökre van szükség, amelyekkel szabályozni lehet a megjelenítést, rögzíteni lehet, hogy az egyes felhasználók mit láttak, és összekapcsolni lehet ezeket azzal, amit végül fizettek. Ezek a következők:
1. ClickUp (A legjobb megoldás az árazási kísérletek végigkövetésére egy konvergált, AI-alapú munkaterületen)
Kérje meg egy kollégáját, hogy vezesse végig az utolsó árképzési kísérleten, és nézze meg, hogy elővesznek-e dokumentumokat, BI-dashboardot és e-maileket. Isten ments, hogy ezt tegyék, mert akkor rájönne, mennyire hibás a rendszer!
A ClickUp konvergált AI munkaterületként lép be, hogy az egész ciklust egyetlen rendszerbe vonja össze, és véget vessen a munka szétszóródásának. A kutatások és hipotézisek verzióvezérelt dokumentumokban találhatók, a végrehajtás feladatokon keresztül történik, a teljesítmény pedig a műszerfalakon jelenik meg. Mindezt összekötve a világ legkontextusosabb és leginkább környezeti AI-je áll a csúcson, véglegesen megszüntetve a kontextusváltás hosszadalmas folyamatát.
Vessünk rá egy pillantást:
Adjon minden árazási kísérletnek egy felelőst és egy útitervet
A ClickUp Tasks segít abban, hogy az árazási ötletet konkrét, megvalósításra kész koncepcióvá alakítsa. Egyszerűen fogalmazva: minden kísérlet egy feladat lesz, amelynek vannak megbízottjai, státusza, prioritása és határideje, így elkerülhető a zavar, hogy ki és mikor viszi előre a projektet.
Minden feladat alá alfeladatokat is hozzáadhat, például „árak beállítása a számlázási rendszerben” vagy „eredmények elemzése”. Ha pedig jobb személyre szabást szeretne, használja a ClickUp egyéni mezőket minden releváns tényezőhöz, amelyet figyelembe szeretne venni, például a kísérlet azonosítója, az árváltozatok vagy a célszegmens.
A haladás nyomon követéséhez használja a Feladatok megjegyzés szakaszát, hogy bevonja a kijelölt csapattagokat, és nyílt beszélgetéseket folytasson a releváns kísérleti témákról.
Használja a beépített mesterséges intelligenciát az árazási kísérletek tervezéséhez, végrehajtásához és az azokból való tanuláshoz.
A ClickUp Brain olyan, mint egy árképzési „másodpilóta”, amely a zavaros adatokat tesztelhető ötletekké alakítja. Átnézi a meglévő dokumentumokat, feladatokat, jegyzeteket és még a találkozók összefoglalóit is, hogy feltárja az árképzéssel kapcsolatos visszatérő problémákat (például „túl drága a kis csapatok számára” vagy „zavaros árak”), és ezeket hipotézisekké alakítja.
Ezt követően használja azt a kísérleti struktúrák vázlatos kidolgozásához (mely szegmenseket célozzon meg, mely változatokat tesztelje és mely mutatókat figyeljen) a munkaterületéről származó kontextus alapján.
A kísérletek befejezése után a választott árazás alapján ügyfélszolgálati GYIK-eket, árazási oldalak szövegét vagy belső értékesítési segédanyagokat készíthet, mindezt a márka hangján.
Idővel, mivel minden a ClickUp-ban tárolódik, a Brain a korábbi árképzési tesztek kereshető nyilvántartásává válik. Ez azt jelenti, hogy megkérdezheti: „Mi történt, amikor legutóbb kipróbáltuk az X-et?”, és így nem kell minden alkalommal újra feltalálnia a kereket.
A ClickUp AI asztali kiegészítőjével alakítsa át a beszélgetéseket árazási betekintéssé
A ClickUp Brain MAX, a legmegbízhatóbb AI asztali társ, kontextust tud kiolvasni a hipotéziseiből, kísérleti feladataiból, irányítópultjaiból, sőt külső forrásokból is. A feladattól függően válthat külső AI modellek, például a ChatGPT, a Claude és a Gemini között.
Kérdezze meg: „Milyen árazási kísérleteket hajtottunk végre a Pro tervezetben az elmúlt hat hónapban?”, és a BrainGPT egy összefoglalóban bemutatja a teljes árazási kísérleti keretrendszert, a legfontosabb eredményeket és döntéseket.
A Connected Search segítségével, amikor az egyes alkalmazásokat a ClickUp-hoz csatlakoztatja, az lehetővé teszi, hogy külső alkalmazásokban is információkat keressen.
Példa: Keresse meg az összes dokumentumot, amelyben a vevői sikerről szóló részben kis csapatok árral kapcsolatos ellenállásáról esik szó. A keresés a ClickUp és a csatlakoztatott eszközökön történik a Csatlakoztatott keresés segítségével. Így pontos bizonyítékokkal rendelkezik az árképzési kísérletek elvégzéséhez.
A BrainMAX Talk to Text funkciója még simábbá teszi ezt a folyamatot! Ez azt jelenti, hogy az értékesítési vagy ügyfélszolgálati munkatársak közvetlenül a hívás után diktálhatják a jegyzeteket, és a Brain MAX összekapcsolja ezeket az információkat a megfelelő kísérlettel, vagy új hipotézisekké alakítja őket, amelyeket tesztelni lehet.
Vegye igénybe a Super Agents szolgáltatásait mesterséges intelligencia-alapú munkatársakként az árazási kísérletekhez.
A ClickUp Super Agents olyan, mintha autonóm AI-társak lennének, akik közvetlenül a munkaterületén belül vannak beágyazva. Hozzáférésük van a munkaterületén található adatokhoz és az Ön által nekik megadott kapcsolódó alkalmazásokhoz.
Csak akkor építenek memóriát, ha ezt engedélyezi az egyes ügynökök profiljában.
📌 Példa arra, hogyan támogatják a Super Agents az árazási kísérleteket.
A Super Agents programot a következőkre konfigurálhatja:
- Figyelje az élő kísérleteket, és jelölje meg, ha a védelmi mutatók, például az ügyfélvesztés vagy a visszatérítések átlépik a küszöbértékeket.
- Kövesse nyomon a kísérletek ütemtervét, és értesítse a tulajdonosokat, ha az elemzés vagy a döntés késedelmes.
- Hasonlítsa össze a jelenlegi eredményeket a korábbi árképzési tesztekkel, és automatikusan hozza felszínre a történelmi kontextust.
- Javasoljon következő lépéseket, például méretezés, iterálás vagy leállás, előre meghatározott szabályok alapján.
A ClickUp legjobb funkciói
- A kísérlethez szükséges erőfeszítés becslése: Használja a ClickUp Time Estimates szolgáltatást az egyes árképzési tesztek méretének meghatározásához, így egyensúlyt teremthet a hatás és az erőfeszítés között, és elkerülheti, hogy a csapatot a negyedév során kezelhetőnél több kísérlettel terhelje.
- Ötletek és visszajelzések gyűjtése: Gyűjtsen új árazási ötleteket vagy ügyfélreakciókat a ClickUp Forms segítségével, és alakítsa minden beérkezett anyagot feladattá, olyan mezőkkel, mint a célszegmens, a javasolt árpontok és a várható hatások.
- Árazási modellek vizuális tervezése: Használja a ClickUp Whiteboards alkalmazást az árazási skálák, ügyfélszegmensek és frissítési útvonalak vázlatos megtervezéséhez, majd alakítsa át a jegyzeteket és alakzatokat feladatokká, hogy a brainstorming közvetlenül a végrehajtásba torkolljon.
- A kísérletek minden szögből történő megtekintése: Váltson a ClickUp nézetek között, például lista, tábla, naptár és táblázat, hogy a kísérleteket szakasz, tulajdonos, indítási dátum vagy régió szerint szervezze, anélkül, hogy elveszítené az alapul szolgáló adatokat vagy kontextust.
A ClickUp korlátai
- A ClickUp funkcióinak mélysége túlterhelheti az első alkalommal használókat.
ClickUp árazás
ClickUp értékelések és vélemények
- G2: 4,7/5 (több mint 10 800 értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (több mint 4500 értékelés)
Mit mondanak a ClickUp-ról a valódi felhasználók?
Egy G2-értékelő szerint:
A ClickUp teljes mértékben testreszabható, így olyan munkafolyamatokat hozhatunk létre, amelyek minden üzleti tevékenységünk szempontjából értelmesek. Legyen szó a pénzügyi csapatról, a marketingesekről, a jogászokról vagy az operatív tevékenységek frontvonalában dolgozókról, a ClickUp minden információt és minden folyamatot zökkenőmentesen, integráltan, gond nélkül és súrlódásmentesen képes kezelni.
A ClickUp teljes mértékben testreszabható, így olyan munkafolyamatokat hozhatunk létre, amelyek minden üzleti tevékenységünk szempontjából értelmesek. Legyen szó a pénzügyi csapatról, a marketingesekről, a jogászokról vagy az operatív tevékenységek frontvonalában dolgozókról, a ClickUp minden információt és minden folyamatot zökkenőmentesen, integráltan, gond nélkül és súrlódásmentesen képes kezelni.
2. Chargebee (A legjobb megoldás az előfizetési árak tesztelésére és bevezetésére közvetlenül a számlázási rétegben)
A Chargebee egy előfizetéses számlázási és bevételkezelési platform, amelyet ismétlődő bevételű vállalkozások számára fejlesztettek ki. Többféle árazási modellt támogat (átalánydíjas, többszintű, mennyiségalapú, használat alapú és hibrid), és lehetővé teszi új csomagok, kuponok, próbaidőszakok és regionális árváltozatok létrehozását.
A csapatok a Chargebee-t használják a számlázási rétegben az árazás és a csomagok A/B tesztelésére, a kohort szintű bevételi hatások összehasonlítására, valamint a sikeres változtatások gyors, gyakran egy órán belüli bevezetésére, miközben a számlázás, az adók és a bevételek elszámolása konzisztens marad.
A Chargebee legjobb funkciói
- Tervek, kiegészítők és pénznemek létrehozása, klónozása és módosítása a Chargebee termékkatalógusában új árszintek vagy teljes árképzési modellek bevezetése érdekében.
- Hozzon létre verziószámmal ellátott árakat ugyanazon tervezethez (például Pro 49 dollárért és Pro 59 dollárért) hatálybalépési dátumokkal és regionális felülírásokkal, hogy új szinteket vezessen be a meglévő SKU-k megsértése nélkül.
- A meglévő előfizetőknek meg kell hagyni a jelenlegi áraikat, míg a kiválasztott csoportokat szűrők, például MRR-sáv, földrajzi elhelyezkedés vagy szerződéses feltételek alapján kell áthelyezni.
A Chargebee korlátai
- A mobil eszközökön történő fizetés és előfizetéskezelés zavarosnak tűnhet, mivel a folyamatok megszakadnak vagy az eszközökön nem egységesen működnek.
- A jelentések gyakran megbízhatatlanok, ezért nehéz megbízni az előfizetési és bevételi elemzésekben további ellenőrzés nélkül.
Chargebee árazás
- Kezdő csomag: Ingyenes (az első 250 000 dollár összesített számlázásig, utána 0,75% a számlázáson)
- Teljesítmény: 7188 USD/év, havi 100 000 USD-ig terjedő számlázás esetén
- Vállalatok: Egyedi árazás
Chargebee értékelések és vélemények
- G2: 4,4/5 (900+ értékelés)
- Capterra: 4,3/5 (90+ értékelés)
Mit mondanak a Chargebee-ről a valódi felhasználók?
A Capterra egyik értékelője így fogalmaz:
A Chargebee segítségével nagyon egyszerűen beállíthatjuk az automatikus számlázást, az előfizetések létrehozását és a promóciós kódokat ügyfeleink számára. A felület meglehetősen egyszerűen kezelhető, és összekapcsolódik technológiai rendszerünk nagy részével, ami segít a munkafolyamatok racionalizálásában.
A Chargebee segítségével nagyon egyszerűen beállíthatjuk az automatikus számlázást, az előfizetések létrehozását és a promóciós kódokat ügyfeleink számára. A felület meglehetősen egyszerűen kezelhető, és összekapcsolódik technológiai rendszerünk nagy részével, ami segít a munkafolyamatok racionalizálásában.
3. Recurly (a legjobb az előfizetési tervek verzióinak iterálására, életciklus- és megtartási ellenőrzésekkel)
A Recurly egy előfizetéskezelő platform, ahol különböző összegű vagy számlázási időközönként új tervezeteket hozhat létre, a meglévő ügyfelek számára megtarthatja a régi tervezeteket, és csak bizonyos szegmenseket irányíthat át az új árazásra.
A bevétel- és ügyfélvesztés-elemzések segítségével összehasonlíthatja az MRR-t, az upgrade-eket, a downgrade-eket és a lemondásokat a tervezet verziója szerint, így minden árazási kísérletet a előfizetésekre és a megtartásra gyakorolt tényleges hatása alapján lehet értékelni.
A Recurly legjobb funkciói
- Kezelje az előfizetések életciklusát a Recurly Subscriptions segítségével, hogy új tervezeteket, árakat és számlázási feltételeket tesztelhessen, miközben a háttérben következetesen kezelik az arányosításokat, megújításokat és fizetési felszólításokat.
- Értékesítsen és kísérletezzen a Shopify-on a Recurly Commerce segítségével, hogy előfizetéses termékeket indítson, ajánlatokat módosítson, és összehasonlítsa, hogy a különböző árkategóriák vagy csomagok hogyan teljesítenek a pénztárnál.
- Növelje az upsellinget és a megtartást a Recurly Engage segítségével, hogy célzott frissítési, visszanyerési és kedvezményes kampányokat indítson az előfizetők viselkedése alapján az egyes árkategóriákban.
A Recurly korlátai
- Az árak lokalizálása és az adót tartalmazó vagy adót nem tartalmazó opciók kezelése nehézkesnek tűnhet, ha gyorsan szeretne új árazási rendszert bevezetni.
- A strukturált árazási A/B tesztek beállítása nem egyszerű, ezért a kísérleti logika nagy része továbbra is a eszközön kívül kell, hogy maradjon.
Recurly árazás
- Egyedi árazás
Recurly értékelések és vélemények
- G2: 4/5 (200+ értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (több mint 60 értékelés)
Mit mondanak a Recurly-ról a valódi felhasználók?
A Trustradius egyik recenzensének véleménye szerint
A Recurly-t használjuk fizetős tagsági programjaink kezelésére. Kiválóan kezeli a két tagsági programunk különböző számlázási ciklusait (havi, negyedéves vagy éves).
A Recurly-t használjuk fizetős tagsági programjaink kezelésére. Kiválóan kezeli a két tagsági programunk különböző számlázási ciklusait (havi, negyedéves vagy éves).
Fokozza árazási kísérleteit a ClickUp segítségével
Az árképzési kísérletekről szóló kézikönyv önmagában csak elmélet.
A valódi változás akkor következik be, amikor minden lépés – a kutatástól és a hipotézisektől a mérőszámokig és a végső döntésig – egy helyen történik.
És pontosan ezt ígéri (és teljesíti) a ClickUp. Egy konvergált AI munkaterületet biztosít, ahol az árazási ötletek a Dokumentumokban születnek, a Feladatokban saját munkává alakulnak, a Dashboardokon mutatják meg hatásukat, majd a ClickUp Brain és a Brain MAX összefűzi őket egy élő memóriává, amelyben minden, amit kipróbáltál, megmarad.
Nincs több véletlenszerűen összeállított prezentációk között való kutatás, nincs több találgatás, hogy mi történt, amikor legutóbb megváltoztattad az árat.