双十一狂欢背后:价格歧视、非理性需求、与羊群效应

双十一狂欢背后:价格歧视、非理性需求、与羊群效应
2017年11月13日 00:05 新财富杂志

来源: 秦小明(ID:xiaoming_qin)

作者:秦小明,毕业于香港科技大学商学院,经济学硕士。「经融思维」创始人CEO,独立交易者,知名自媒体人,写作领域包括金融、职场、认知和思维等。曾发表多篇爆款文章,如《月入十万,大部分人努力方向都错了》,《实体的凋敝与泡沫的狂欢》《资产泡沫是如何收割穷人的》等等。对作者感兴趣的读者,欢迎通过本文末尾的文章来源,关注作者的同名公众号「秦小明」。

薅羊毛的技术日趋先进,而绵羊们也配合得日趋成熟。

曾几何时,双十一本来是单身狗们集体自嘲的日子,如今却演变成了全民的购物狂欢节。其热烈隆重之程度,甚至和除夕守岁无异。

今年的双十一,跟以往不同的是,无数人提前十几天便通过预交定金的方式加入到排队剁手的行列当中。待到11日零点,自然也和以往一样,很多人在朋友圈晒出了服务器宕机的截图,感叹剁个手也剁得并不畅快!

一个自然的问题是:人们对购物的需求,真的有表现出来的那么狂热吗?或者更实际地,人们真的需要买那么多东西吗?真的需要偏偏就在一天之内买吗?

稍微有常识的人,都会给出否定答案。

就像我看到一位朋友写的文章,说今年要告别双十一,因为去年双十一买的面膜还有一半没有开封,洗发水也还有三瓶没有用完,一些零食最终过期只能扔掉,还有多余的两个大花瓶占据着客厅的空间……

所以为什么?为什么明明很多人知道自己并不需要那么多东西,或者并不需要一定马上要买那么多东西,但偏偏却忍不住甚至提前十几天就把双手乖乖交了出去呢?

就是控计不住我计己呀,我能怎么办呢,我也很绝望啊!

这后面的根源,当然是互联网从业者对大众消费人群心理的深刻洞悉,即所谓的对人性的操控。但讲人性之前,让我们先了解一下狂欢背后的经济学原理。

1

价格歧视

价格歧视,是一个微观经济学的概念。简单来说,

它指的就是商品供应商,针对不同的商品需求者,制定不同的价格,以实现利润最大化的一种定价策略。

按惯例,是先要做一下理论科普的。

微观经济学在研究价格现象时,会用到两条基本的曲线,一个叫供给曲线,一个叫需求曲线。

前者讲的是商品生产者在每一个价格水平上,愿意生产(供给)多少数量的产品。自然,价格越高,厂家愿意供给越多的商品,因此供给曲线通常是一条斜向上的曲线。

后者讲的是商品消费者在每一个价格水平上,愿意购买的商品数量。价格越高,人们愿意买的数量就会越少,因此需求曲线,通常是一条斜向下的曲线。

任何一种商品,都对应了供给和需求两种力量。这两种力量的交汇,博弈,最终达到一个平衡点。这平衡点上,商家和消费者关于价格和数量,正好完全达成一致。反映到图形上,就是供给曲线与需求曲线的交点,专业上称之为供需的均衡。

价格歧视示意图

举个栗子,小明的包子铺(我知道无数老铁都很想念包子铺)的均衡点是(1000,2),假设是图中的(Q3, P3),也即是每天生产1000只包子,单价2块,正好可以满足当天的需求。

但这里面有个问题是,一定有一部分消费者是愿意以更高的价格,比如3块甚至4块来买我的包子,我如何才能把他们找出来呢?

如果我把包子定价就定为3块,在需求曲线上表现为(Q2, P2),显然P2>P1, Q2<Q3. 那么我整体上就会卖出更少的包子,且包子的销量下降幅度,可能要大于价格提升的幅度(取决于需求弹性),这样我整体上,会因为提价而收入变少。

以上显然是一个不合理的价格策略,同样地,(Q1, P1)也不是一个合理的价格策略。

但是,如果我的顾客只有三个人,老王,老李和老张。

老王是超级土豪,对食品价格敏感性为0,随便你多少钱,他都买。

老李是个中产,只要你提价幅度不大,他也继续买。

老张是个穷人,只要你稍微提价,他就不买了。

当我摸清这一事实之后,我的包子定价,就从统一的(Q3, P3)变成三个档:

对老王,定价是(Q1, P1),对老李定价为(Q2, P2),而对老张仍然是(Q3, P3)。

很显然,经过这样的区别定价后,我的包子铺收入,就从原来的P3*Q3这个矩形的面积,扩大到了 整个阴影部分。显然,后者要大于前者。

如果我能知道每个消费者愿意付出的最高价格水平,也即是我对消费者的需求曲线具有完全且完美的信息,那么我就可以对每个消费者差别定价,这样我的收入,就会变成整个梯形的面积,也就是图中的白色部分,全部转化成阴影。这在专业上叫完全价格歧视。

当然,现实生活当中,不太可能存在完全价格歧视。但所谓的二级三级(即使针对不同人群的定价策略)价格歧视,却广泛存在。

低价促销,即是为了收割更多类似老张这样的「穷人」,他们对价格具有较高的敏感度。而奢侈品的顶级定价,包括奢侈餐厅的服务费,则是收割老王这样的土豪,他们对价格敏感性接近于零。

双十一所谓的低价促销,背后的经济学原理,即是典型的价格歧视策略,把对价格敏感度较高的消费者,通过低价折扣的方式拉拢过来,实现消费者剩余向商家剩余转化的过程。

香港中环的一些酒吧,出售酒水的价格,并非统一定价,而是按照买卖的力量随时变动。颇有些模仿股票市场买卖竞价形成交易价格的意思,这种价格在竞价体系下实时不断变动的情况,就非常接近完全的价格歧视。

再比如一些互联网产品通过计算消费者的行为数据,提供不同时段的消费价格。Uber和滴滴在高峰时间的加价,算是典型。有媒体报道,Uber的定价策略甚至还会细分到富人到富人区,还是富人到穷人区,价格都不尽相同。

未来在人工智能的不断学习,和消费者行为大数据不断丰富的前提下,产品/服务的定价策略,理应不会像现在这样千篇一律。哪怕消费的是同一种产品,付出不同的价格,未来可能成为常态。

未来的定价不再是基于「成本+利润」这样的供给原则,而是基于消费者愿意付出的最高价位区别定价。

也即是说,未来的定价,将从「供给侧」转到「需求则」来主导。

2

害怕失去与非理性需求

先给大家出两道题目:

一、如果你面对这样两个选择:

1.让你有50%的几率赢100万元钱;

2.让你直接拿走10万元钱。

二、接下来,如果你面对和前面相反的两个选项:

1.你有50%的几率赔掉100万元钱;

2.你肯定赔掉10万元钱。

你的选择分别会是什么?

第一题,绝大部分人会选择2. 因为人性本能地会选择确定性,而不愿去承担风险。可是到了第二题,人们又会倾向于选择1. 但其实显然1的期望损失会大得多(50万)。

把这两个题目结合起来,你会发现「追逐确定性」这一人性,已经不足以解释两种选择了。两个题目的不同之处在于,第一个题目下人们是「得到」,第二个题目下是「失去」。

相较于确定的得到,人们更害怕确定的失去,所以他们宁愿选择期望损失更大的1.

害怕失去的心理,是促进双十一不少人购买根本不需要的商品的心理根源之一。

不管真实情况如何,商家总会通过各种宣传和手段,让你确信,如此巨大的折扣,一年当中仅此一次,错过就得再等一年。

而错过又是什么意思呢?就是失去。

人们害怕失去这种绝大的折扣机会,因此即便当下甚至未来都不需要的东西,也会悉数买进。

这种消费释放的并不是真正的需求,而是一种对「失去」(巨额折扣机会)的心理补偿。当然,这种心理补偿,是非理性的。

在金融市场里,非理性的力量,往往才是超额收益,或者叫系统性机会的来源,比如典型的资产泡沫的发展过程,即是投资者非理性力量积蓄的过程。

类似地,在消费市场,消费者基于非理性的心理补偿性消费,也才是超额收益的根本来源。

想一想钻石,想一想动辄数十万的高档奢侈品包包,再想一下每晚几万的豪华套房,这些东西你都无法用理性去解释,他们都是一种「非理性」的消费诉求。

这种非理性,对应的是「虚荣」或是「炫耀」的心理诉求,当然也有「释放身份」的心理诉求,英文叫Signaling.

回头说到双十一,如果把这种「害怕失去」的补偿性心理消费拿掉,理性的消费需求,我推测可能甚至连总额一半的水平也不会有。

想想那些隔三差五就打折的商场实体店铺,你会守着一次性囤一年的货品吗?你不会。因为你知道你不会「失去」它们打折的机会。

3

羊群效应

如果说害怕失去刺激了消费者非理性的需求,那么羊群效应,则把这一需求放大到了极致。

如果大多数人都保持理性和克制,少数人的非理性,并不能对整体市场造成多大的扰动。例如在股票市场,当大多数资金都坚持价值或者谨慎的投资风格时,少数投机炒作的股票,并不会对整个市场方向造成影响。

但如果一些因素促发了羊群行为,也即是大部分人都朝着非理性行为迈进,结果就完全相反了。

比如在2013年中国股市对创业板小股票的爆炒,再比如近期对大蓝筹的爆炒,本质上都是资金羊群行为的结果,你并不能说因为炒的是大市值蓝筹股,就是一种理性的行为。

创业板2013年的收益表现

沪深300在2017年的收益表现

回到双十一,当你身边每个人都在摩拳擦掌跃跃欲试,都在兴奋地发朋友圈抢了多少折扣,都在讨论双十一,你是很难置身事外的,那样会显得你似乎和时代脱节,和朋友圈子脱节。

而对于大部分人来说,人们都很容易学会如何和群体保持一致。但只有极少数人,能学会如何同群体保持距离。

这就是为何商家们要疯狂造势,马云爸爸要请来各路明星大咖搞双十一晚会,甚至不惜顶着各种口水又是录歌又是拍电影最重要的原因。

一旦控制了羊群,要吃羊肉火锅还是烤羊肉串,那就不是什么值得操心的事情了。

整个互联网的发展史,其实说到底,就是变着花样和套路,操控人性的历史。更好的工具和技术,让用户体验变得更有效率,但与此同时,也把用户变成了愈加温顺的绵羊。

薅羊毛的技术日趋先进,而绵羊们在变得乖巧的同时,也变得越来越不会思考。

毕竟,这是机器的时代,人工智能,自然能代替人们完成一切。

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