什么是定价实验？

定价实验是一种结构化方法，用于测试在更改产品或服务价格时客户的行为。您可以创建一个受控设置，其中除价格之外的所有因素（例如，产品、功能、结账流程）保持不变。一组客户看到当前价格，而另一组看到变体价格，然后您可以测量这两组之间在注册量、每用户平均收入 (ARPU) 和留存率方面的差异。

您必须确保价格是唯一变量。如果产品发生变化或营销活动重叠，您将无法确定结果的真正原因。

定价实验的目标是什么？

定价实验的目的是了解客户在价格变化时的行为。通过定价实验，您可以实现以下目标。

找到有效价格

定价过低或过高是公司普遍担心的问题。定价实验可以向您显示客户愿意购买产品的价格，以及他们不愿购买的价格。

了解定价变化对收入的影响

有时，如果转化率保持不变，你可以通过提高价格来增加收入。其他时候，降低价格可以通过吸引大量新客户来增加收入。

评估客户群体的敏感度

通过定价实验，您可以实时观察需求的上升和下降。您会看到当您提高价格时谁仍然付款以及谁离开。这有助于您理解可以对哪些客户群体提高价格、对哪些不能。

尝试新的定价模型

根据 2024 年 Stripe 的一项调查，全球 69% 的订阅型企业领导者表示，他们计划在明年推出新的定价模式，部分原因是担心客户流失。如果您正在考虑转向套餐、订阅或者基于用量的计费，定价实验可以让你先在小范围内尝试，从而降低这种转变的挑战性。

监控客户留存率

基于用量的计费方案有助于减少客户流失并使客户停留更长时间。在实验期间监控留存率可以显示定价模式的变化是增强了客户粘性，还是仅吸引了追求优惠的客户。

如果执行得当，定价实验可以概述真实市场中价格和需求之间的关系，并帮助您设定兼顾客户价值与可持续收入的价格。

企业可以进行哪些类型的定价实验？

选择哪种定价实验取决于你想了解的信息。以下是最常见的形式：

• A/B 价格测试： 将客户随机分为两组，并向每组显示不同的价格（例如，一组 50 美元，另一组 45 美元）。这种简单的形式可以显示价格如何直接影响转化和收入。

• 分层或多项选择测试： 测试整个产品或服务菜单。例如，一家软件即服务 (SaaS) 公司可能会进行一项提供多种方案的实验：基础版售价 19 美元，专业版售价 49 美元，企业版售价 99 美元。这有助于衡量客户对不同功能的支付意愿，同时也能显示多种选择是否会促使客户倾向中间档产品。

• 捆绑销售 vs. 单品销售： 尝试将产品或服务组合成套餐（例如，“X å’Œ Y 套餐售价 99 美元”），同时也提供单独购买的选项，观察哪种定价模式可以提高整体消费。这有助于了解客户更倾向于套餐购买还是按单品购买。

• 折扣和促销： 向一组客户提供优惠券或折扣（例如，“本月 8 折”），但不向另一组提供。通过比较两组的结果，您将了解促销活动是否足以增加销量，从而抵消降价带来的利润率下降。您还可以了解不同类型的折扣（例如，降价、免运费、免费试用）如何影响转化。

• 心理定价： 测试心理线索，例如魅力定价（例如，49.99 美元对 50 美元）、锚定定价（例如，“原价 129 美元，现在 99 美元”）和框架效应（例如，将价格呈现为限时优惠）。心理暗示以微妙的方式塑造行为，可以像任何其他变量一样进行测试。

• 动态定价或基于用量的试用： 在需求高峰时提高价格，或按交易收款，而不是固定费用。这些属于较大的价格调整，但即使小规模测试，也能显示客户是否接受灵活定价。

• 特定群体测试： 测试较低的学生价格或区域折扣，并将结果与标准价格的结果进行比较。这有助于评估特定群体的支付意愿。

如何设计有效的定价实验？

如果定价实验设计混乱，您就无法判断结果是否可靠。以下是设计要点，以便您了解到有用的信息。

确定问题框架

与其简单地测试更高的价格，不如从一个可证伪的假设开始（例如，“将价格从 50 美元降至 45 美元将提高转化率，从而使每月收入提高 10%”）。这迫使您同时明确要更改的变量和您将根据其进行判断的指标。

选择一个变量

价格点、开单周期、产品组合和折扣都可以作为测试对象，但不能同时测试。如果同时更改价格和功能集，就无法确定是哪项更改导致了试验结果。

设置对照组和测试组

对照组稳定在当前价格；测试组使用变体价格。随机分配到组通常是最好的方法。流量较小的企业有时会按地区或时间分配组别，但这样容易受到季节性和竞争对手变动等外部因素影响。

提前定义您的指标

选择与您的目标相关的指标：转化率、平均订单价值、净收入、客户流失率、客户终身价值等。建立成功标准（例如，“如果转化率上升 15% 而不降低 ARPU，则变体胜出”）。设定停止测试的条件，以便在收入骤降时提前停止测试。

使用功效计算器

一个产生少量注册的实验不会证明任何事情。使用功效计算器这类统计工具可帮助您计算出测试结果值得信赖所需的参与者或数据量，以及建议的实验持续时间。许多定价实验需要数周时间才能产生具有统计显著性的结果。

控制变量

避免在测试过程中推出新功能或促销活动。保持环境稳定，才能有可信依据说明是价格推动了结果。

检查基础设施

传统计费系统并不总是可以处理并行价格。Stripe Billing 在构建时考虑到了实验性：您可以为同一产品创建多个价格 ID，随机分配客户，并保持独立报告。无论使用哪种计费系统，都要确保客户从最初看到的登录页到最终收到的发票，都保持一致的价格。

您如何实施和管理定价实验？

设计实验后，您需要以不会给客户或团队造成混乱的方式实施和管理测试。正确的实施方法如下：

• 让所有人保持同步： 在实验进行期间，通知所有与客户或收入相关的人（例如销售、支持、营销、财务）。您的内部团队需要做好准备应对客户的疑问。

• 逐步推出： 从少量流量开始，以检查是否存在错误或计费问题，然后逐步扩展。这样，如果出现故障或测试整体表现不佳，可以将影响控制在最小范围内。

• 实时观察，但延后决策： 管理平台应在数据传入时跟踪转化率、收入和安全指标。如果收入骤降，应立即停止实验。否则，不要过早得出结论，因为早期结果并不总是能反映全貌。

• 保持测试环境干净： 一组中的客户不应流入另一组（例如，通过共享链接或切换设备）。避免重大实验重叠，以免相互干扰。

• 保护客户体验： 定价是可见的，且客户会讨论。如果您要在同一市场中测试不同的价格，请考虑如何处理客户的价格比较。一些公司将该测试视为限时优惠，以降低不公平感。

• 使用合适的基础设施： 并行运行两种价格可能会增加计费系统负担。Stripe Billing 可以更轻松地管理不同价格，并将流程集中在一个平台上。

如何分析定价实验结果？

测试结束后，您需要整理和分析生成的原始数据。下面介绍如何分析定价实验的结果。

从显著性开始

检查结果是否在统计上有效。如果样本量很小，转化率提高 2% 就没有什么意义。可使用 P 值、置信区间等，或使用实验平台确认结果的统计有效性。

综合核心指标

将对照组和测试组的结果并列：转化率、平均订单价值、每用户平均收入 (ARPU) 和毛利。单一指标无法提供完整信息。较高的价格可能会降低转化率，但仍能增加收入。折扣可能会显著增加注册量，但会大幅降低利润率。需综合考察所有指标才能得到全面结论。

对数据进行细分

将结果按群体分开：例如，新客户与回头客；企业客户与中小型企业；或区域 A 与区域 B。有时调整对某一群体有利，却对另一群体不利。通过群体间比较，可以判断价格是否应全面推广或更精确地针对特定群体。

考虑长期效果

短期收益可能掩盖长期问题。确定通过折扣获得的客户是否流失更快，或高价客户群是否参与度更高。如果您跟踪了留存率、净推荐值、退款率或支持量，请考虑这些因素。最终导致客户不满意的定价成功并不是真正的成功。

将结果转化为业务影响

计算收入提升或损失的长期影响：例如，“此价位使每位访问者的收入增加了 5%，如果推出，则相当于每年增加 $X 百万。用高管和财务团队关心的术语解释结果。

决策并记录

如果测试结果满足成功标准，采用获胜的价格公式；如果没有，请保留当前定价或设计下一轮测试。无论结果如何，都要记录您所了解到的内容：变量、效果和数字。定价实验是累积式的，清晰记录有助于长期优化。

目标是构建一个可靠数据集，了解市场对价格的反应，以便在下一次定价评估开始时，提供实证依据。

Stripe Billing 如何提供帮助

Stripe Billing 支持灵活多样的客户开单管理方案，无论是简单的定期开单、基于用量的开单还是销售协商合同结算都能轻松实现。无需编写代码即可快速开通全球经常性付款功能，也可通过 API 构建个性化集成方案。

Stripe Billing 可帮助您：

• 提供灵活的定价： 采用灵活的定价模式，包括基于用量的计费、分层定价、固定费用加超额费等，更快地响应用户需求。内置支持优惠券、免费试用、按比例计费和附加项等功能。

• 扩展全球业务： 通过提供客户首选的支付方式来提高转化率。Stripe 支持超过 125 种本地支付方式和超过 130 种货币。

• 增加收入并减少客户流失： 通过 Smart Retries 和恢复工作流程自动化技术，提高收入获取率并减少非自愿客户流失。2024 年，Stripe 恢复工具帮助用户挽回了超过 65 亿美元的收入。

• 提高效率： 使用 Stripe 的模块化税务、收入报告和数据工具，将多个收入系统整合为一个。轻松与第三方软件集成。

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