เอลาสตี้ พร้ายซิ่ง | ทำไมถึงแพง

ราคาพรีเมียมของ Elasty (380-450 ต่อกล่อง) สะท้อนถึงเส้นใยไวต่อความร้อนที่จดสิทธิบัตร ซึ่งปรับให้เข้ากับความร้อนของร่างกายเพื่อความพอดีที่ดีกว่าคู่แข่ง 30% การทดสอบทางคลินิกแสดงให้เห็นว่ามันอยู่ได้นานกว่าแบรนด์มาตรฐาน 50% (8-10 สัปดาห์เทียบกับ 5-6 สัปดาห์) กระบวนการผลิตใช้สารเคลือบซิลิโคนเกรดทางการแพทย์ ซึ่งเพิ่มต้นทุนการผลิต 40% การซื้อจำนวนมาก (5+ กล่อง) สามารถลดต้นทุนต่อหน่วยได้ 18%

Table of Contents

Elasty Pricing คืออะไร?

Elasty Pricing เป็นกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกที่ราคาจะปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ตามความต้องการ อุปทาน และสภาวะตลาด ซึ่งแตกต่างจากการกำหนดราคาแบบคงที่ซึ่งคงที่นานหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน Elasty Pricing สามารถเปลี่ยนแปลงได้ หลายครั้งต่อวัน— บางครั้งอาจถึง รายชั่วโมง ตัวอย่างเช่น ราคาที่เพิ่มขึ้นของ Uber ในช่วงชั่วโมงเร่งด่วนอาจเรียกเก็บ 2.5 เท่า ของค่าโดยสารปกติ ในขณะที่การเดินทางเดียวกันมีค่าใช้จ่าย ลดลง 20% ในเวลา 03:00 น. สายการบิน โรงแรม และยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon ใช้โมเดลนี้อย่างกว้างขวาง อันที่จริง Amazon เปลี่ยนราคา มากกว่า 2.5 ล้านผลิตภัณฑ์ทุกวัน โดยบางรายการผันผวน สูงถึง 40% ในวันเดียว.

การศึกษาในปี 2024 โดย McKinsey พบว่าธุรกิจที่ใช้ Elasty Pricing มี รายได้สูงกว่า 12-25% เมื่อเทียบกับโมเดลการกำหนดราคาแบบคงที่ ผู้ค้าปลีกที่ใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI รายงานว่ามี กำไรสูงขึ้น 18% โดยเฉลี่ย โดยผลิตภัณฑ์ที่มีความต้องการสูงประสบกับการเปลี่ยนแปลงราคา 30% หรือมากกว่า ในช่วงฤดูช้อปปิ้งสูงสุด อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ก็มีข้อเสียเช่นกัน — 65% ของผู้บริโภค รู้สึกไม่พอใจเมื่อเห็นราคาผลิตภัณฑ์พุ่งขึ้น 10−20 ข้ามคืนโดยไม่มีคำอธิบาย

อุตสาหกรรม	ความถี่ในการปรับราคา	ความผันผวนของราคาโดยทั่วไป	ผลกระทบของความต้องการสูงสุด
สายการบิน	3-5 ครั้งต่อวัน	50-300%	การจองในนาทีสุดท้ายมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 2 เท่า
บริการเรียกรถร่วม	ทุก 5-15 นาที	1.5-3.5 เท่า	ชั่วโมงเร่งด่วน = 2.5 เท่าของค่าโดยสารพื้นฐาน
อีคอมเมิร์ซ	ทุก 10 นาที (สินค้าขายดี)	15-40%	ยอดขายวันหยุด = ราคาเพิ่มขึ้น 25%
โรงแรม	1-3 ครั้งต่อวัน	20-80%	อัตราวันหยุดสุดสัปดาห์ = +35%

กลไกเบื้องหลัง Elasty Pricing อาศัยอัลกอริทึมที่ประมวลผล ข้อมูลนับล้านจุด— ระดับสินค้าคงคลังปัจจุบัน ราคาคู่แข่ง รูปแบบการขายในอดีต และแม้แต่การพยากรณ์อากาศ เมื่อสต็อกผลิตภัณฑ์ลดลงต่ำกว่า 5% ของระดับปกติ ระบบอีคอมเมิร์ซส่วนใหญ่จะเพิ่มราคาโดยอัตโนมัติ 8-12% เพื่อป้องกันสินค้าหมด ในทางกลับกัน รายการที่ยังไม่ได้ขายเป็นเวลา 60+ วัน มักจะได้รับ ส่วนลด 15-25% เพื่อเพิ่มพื้นที่คลังสินค้า การปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องนี้สร้างสิ่งที่นักเศรษฐศาสตร์เรียกว่า “ความยืดหยุ่นของราคา” — จุดที่เหมาะสมที่ธุรกิจจะเพิ่มผลกำไรสูงสุดโดยไม่สูญเสียลูกค้ามากเกินไป

ความอ่อนไหวต่อเวลา มีบทบาทสำคัญ การวิจัยจากมหาวิทยาลัยชิคาโกแสดงให้เห็นว่า:

72% ของการจองการเดินทาง ที่ทำภายใน 48 ชั่วโมงก่อนออกเดินทาง มีค่าใช้จ่าย สูงกว่า 20-50% เมื่อเทียบกับที่จองล่วงหน้า 3-6 สัปดาห์
ราคาอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ลดลง โดยเฉลี่ย 12% ในช่วง 01:00 น. – 05:00 น. เมื่อการเข้าชมเว็บต่ำที่สุด
“แฟลชเซลล์” ที่มีเวลาจำกัด (โดยทั่วไป 6-12 ชั่วโมง) คิดเป็น 35% ของส่วนลดประจำปี ในแพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์

อนาคตของ Elasty Pricing กำลังมุ่งสู่ การกำหนดราคาแบบไดนามิกส่วนบุคคล— ที่ลูกค้าสองรายอาจเห็นราคาที่แตกต่างกันสำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกันตามประวัติการซื้อของพวกเขาแล้ว 42% ของผู้ค้าปลีกรายใหญ่ กำลังทดสอบระบบที่เสนอ ส่วนลด 5-15% ให้กับผู้ซื้อครั้งแรก ในขณะที่ยังคงรักษาราคาที่สูงขึ้นสำหรับลูกค้าประจำ เมื่ออัลกอริทึมเหล่านี้มีความซับซ้อนมากขึ้น การทำความเข้าใจรูปแบบการกำหนดราคาจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักช้อปที่ชาญฉลาดที่ต้องการหลีกเลี่ยงการจ่ายเกิน

ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นได้อย่างไร

Elasty Pricing อาจดูคาดเดาไม่ได้ในแวบแรก แต่มีตรรกะที่ชัดเจนเบื้องหลังว่าต้นทุนสะสมได้อย่างไร ซึ่งแตกต่างจากการกำหนดราคาคงที่แบบดั้งเดิมที่ผลิตภัณฑ์มีราคาเดียวที่เสถียร การกำหนดราคาแบบไดนามิกจะซ้อนทับหลายปัจจัย — ความต้องการที่พุ่งสูงขึ้น การขาดแคลนสินค้าคงคลัง การเคลื่อนไหวของคู่แข่ง และแม้แต่ช่วงเวลาของวัน — เพื่อกำหนดตัวเลขสุดท้ายที่คุณเห็น ตัวอย่างเช่น ห้องพักในโรงแรมราคา $100 สามารถขึ้นไปถึง $180 ในช่วงสุดสัปดาห์ที่มีคอนเสิร์ต ในขณะที่ห้องเดียวกันลดลงเหลือ $75 ในวันอังคารที่เงียบเหงา ความผันผวนเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม แต่เป็นผลจากการคำนวณแบบเรียลไทม์ที่ติดตาม ตัวแปรหลายสิบตัวพร้อมกัน.

การศึกษาในปี 2023 โดย Price f(x) พบว่าธุรกิจที่ใช้ Elasty Pricing ปรับต้นทุน 3-8 ครั้งต่อวัน โดยบางอุตสาหกรรม เช่น บริการเรียกรถร่วม ทำการ ปรับเปลี่ยนขนาดเล็กกว่า 50 ครั้งใน 24 ชั่วโมง. การเพิ่มราคาครั้งใหญ่ที่สุดเกิดขึ้นเมื่อความต้องการเกินอุปทาน อย่างน้อย 25%— ตัวอย่างเช่น ราคาที่เพิ่มขึ้นของ Uber จะเปิดใช้งานเมื่อคนขับที่มีอยู่ครอบคลุม น้อยกว่า 80% ของคำขอเดินทาง ในพื้นที่ ในทำนองเดียวกัน อัลกอริทึมของ Amazon จะเปลี่ยนราคา 2.5 ล้านผลิตภัณฑ์ทุกวัน โดยอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์บางรายการเห็น ความผันผวน 15% ภายในชั่วโมงเดียว ในช่วงเวลาช้อปปิ้งสูงสุด

การแยกย่อยปัจจัยขับเคลื่อนต้นทุน

1. จุดสูงสุดและจุดต่ำสุดของอุปสงค์
เมื่อผลิตภัณฑ์หรือบริการได้รับความนิยมอย่างกะทันหัน ราคาจะพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ตั๋วคอนเสิร์ตเป็นตัวอย่างคลาสสิก — ที่นั่ง $50 สามารถขายได้ $200+ หากความต้องการเพิ่มขึ้นใน 30 นาทีแรก ของการขาย สายการบินใช้ตรรกะที่คล้ายกัน: การจองเที่ยวบินล่วงหน้า 3 สัปดาห์ อาจมีค่าใช้จ่าย $300 แต่การรอจนกระทั่ง 48 ชั่วโมงก่อนออกเดินทางมักจะผลักดันราคาให้สูงถึง $500+ เพราะสายการบินรู้ว่านักเดินทางในนาทีสุดท้ายมีทางเลือกน้อยลง ข้อมูลแสดงให้เห็นว่า 70% ของการขึ้นราคา ในการกำหนดราคาแบบไดนามิกเกิดขึ้นเมื่อสินค้าคงคลังลดลงต่ำกว่า 10% ของความจุทั้งหมด.

2. ปฏิกิริยาการกำหนดราคาของคู่แข่ง
ธุรกิจไม่ได้กำหนดราคาในสุญญากาศ หากผู้ค้าปลีกรายหนึ่งลดราคาทีวีลง $50 คู่แข่งมักจะตามมาภายใน 2-4 ชั่วโมง เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียยอดขาย การวิเคราะห์ในปี 2024 โดย Profitero พบว่า 40% ของการเปลี่ยนแปลงราคาอีคอมเมิร์ซ เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อการเคลื่อนไหวของคู่แข่ง ตัวอย่างเช่น เมื่อ Walmart ลดราคาแล็ปท็อป 12% อัลกอริทึมของ Best Buy มักจะตอบสนองภายใน 90 นาที โดยการจับคู่ส่วนลดหรือลดราคาลงอีก 3-5%.

3. ตัวกระตุ้นตามเวลา
ราคาผันผวนตาม ช่วงเวลาของวัน สัปดาห์ หรือฤดูกาล แอปเรียกรถร่วมคิดค่าบริการ เพิ่มขึ้น 20-30% ในช่วง 07:00 น. – 09:00 น. และ 17:00 น. – 19:00 น. โรงแรมขึ้นราคา 15-25% ในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์และวันหยุด แม้แต่หลักสูตรออนไลน์ก็มีการเปลี่ยนแปลงราคา — อัลกอริทึมของ Udemy ลดราคาลง สูงถึง 85% ในช่วงแฟลชเซลล์ ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลา 6-12 ชั่วโมง และเกิดขึ้น 3-5 ครั้งต่อเดือน.

4. ค่าธรรมเนียมที่ซ่อนอยู่และต้นทุนขนาดเล็ก
Elasty Pricing ไม่ได้แสดงต้นทุนเต็มจำนวนเสมอไป ตัวอย่างเช่น สายการบินอาจโฆษณา เที่ยวบิน $99 แต่หลังจากเพิ่มการเลือกที่นั่ง ($15−50) ค่าธรรมเนียมสัมภาระ ($30−100) และการขึ้นเครื่องแบบสำคัญ ($20) ต้นทุนจริงอาจเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า รายงานปี 2023 โดย IdeaWorksCompany พบว่า ค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม (ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม) คิดเป็น 12-40% ของรายได้ของสายการบิน เพิ่มขึ้นจาก เพียง 5% ในปี 2010

การเปรียบเทียบตัวเลือกอื่นๆ

Elasty Pricing ไม่ใช่วิธีเดียวที่ธุรกิจกำหนดต้นทุน — การกำหนดราคาคงที่ โมเดลการสมัครสมาชิก และระบบที่อิงตามการประมูล ล้วนแข่งขันกันเพื่อครองอำนาจ รายงานปี 2024 โดย Gartner พบว่า 58% ของผู้บริโภค เปรียบเทียบ อย่างน้อย 3 โมเดลการกำหนดราคา ก่อนตัดสินใจซื้อ โดย การกำหนดราคาแบบไดนามิกชนะ 34% ของเวลา เมื่อความเร็วมีความสำคัญ แต่แพ้การสมัครสมาชิก (ความนิยม 42%) สำหรับมูลค่าระยะยาว ตัวอย่างเช่น แผน $15.49/เดือน ของ Netflix ล็อคลูกค้าไว้เป็นเวลา โดยเฉลี่ย 12+ เดือน ในขณะที่ราคาที่เพิ่มขึ้นของ Uber สามารถผันผวนได้ 300% ในวันเดียว ทำให้ ผู้โดยสาร 28% รู้สึกหงุดหงิดที่รู้สึกว่าถูกโก่งราคา

โมเดลการกำหนดราคา	เหมาะสำหรับ	ความผันผวนของราคา	อัตราการรักษาลูกค้า	อัตรากำไร
Elasty (ไดนามิก)	ความต้องการที่เพิ่มขึ้นในระยะสั้น (เช่น โรงแรม เที่ยวบิน)	±40% ต่อวัน	22% (ความภักดีต่ำ)	18-25%
การกำหนดราคาคงที่	สินค้าจำเป็น (เช่น ของชำ น้ำมัน)	±5% ต่อเดือน	65% (ความเสถียรสูง)	8-12%
การสมัครสมาชิก	บริการที่เกิดขึ้นซ้ำ (เช่น SaaS, สตรีมมิ่ง)	คงที่, +5% เพิ่มขึ้นต่อปี	75% (ยึดติดที่สุด)	30-50%
การประมูล/การเสนอราคา	สินค้าราคาแพง (เช่น ของสะสม พื้นที่โฆษณา)	±300% ต่อการประมูล	12% (ผู้ซื้อเฉพาะกลุ่ม)	แตกต่างกันมาก

การกำหนดราคาคงที่ครอบงำอุตสาหกรรมที่ลูกค้าคาดหวังความสม่ำเสมอ — เช่น ร้านขายของชำ ซึ่ง 92% ของผลิตภัณฑ์ คงอยู่ใน ช่วงราคา 5% เป็นเวลา 90+ วัน นมหนึ่งแกลลอนมีราคา $3.49 ที่ Walmart วันนี้ และน่าจะมีราคา $3.52 ในสัปดาห์หน้า ความสามารถในการคาดการณ์นี้ช่วยให้ 78% ของนักช้อป จัดทำงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ไม่ดีสำหรับการเพิ่มผลกำไรสูงสุด เมื่อ Coca-Cola ทดสอบราคาโซดาแบบไดนามิกในตู้หยอดเหรียญอัจฉริยะในปี 2020 รายได้เพิ่มขึ้น 15% แต่ปฏิกิริยาเชิงลบทำให้ต้องกลับไปใช้การกำหนดราคาคงที่หลังจาก 4 เดือน.

บริษัทต่างๆ ชื่นชอบการสมัครสมาชิกเพราะช่วยล็อครายได้ สมาชิกโดยเฉลี่ยใช้เวลา 2.7 ปี บนแพลตฟอร์มเช่น Spotify โดยจ่าย $9.99/เดือน แม้ว่าการใช้งานจะลดลง การเป็นสมาชิกยิมใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้ยากยิ่งกว่า — 67% ของสมาชิก ไปเยี่ยมชมน้อยกว่าสัปดาห์ละครั้ง แต่ยังคงจ่ายเงิน บริษัทซอฟต์แวร์ใช้การกำหนดราคาแบบแบ่งระดับ: Slack เรียกเก็บเงิน $6.67/ผู้ใช้/เดือน สำหรับทีมขนาดเล็กเทียบกับ $12.50/ผู้ใช้/เดือน สำหรับองค์กร — เพิ่มขึ้น 87% สำหรับคุณสมบัติที่เกือบจะเหมือนกัน

โมเดลการประมูลของ eBay ช่วยให้ผู้ขายบีบ กำไรเพิ่มขึ้น 22% จากรายการที่หายากเทียบกับการกำหนดราคาคงที่ การ์ดโปเกมอนที่มีราคา $50 อาจขายได้ $210 หากนักสะสมสองคนต่อสู้กัน แต่มอเดลนี้ล้มเหลวสำหรับสินค้าโภคภัณฑ์ — ไม่มีใครประมูล ที่ชาร์จโทรศัพท์ราคา $1.99 Google Ads ใช้แบบผสม: ผู้ลงโฆษณาเสนอราคาสำหรับคำหลัก แต่ต้นทุนต่อคลิกที่แท้จริงจะปรับแบบไดนามิก โดย จุดสูงสุดมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 50-300% เมื่อเทียบกับโฆษณาที่ด้านล่างของหน้า

บางบริษัทผสมผสานโมเดล Amazon Prime รวม สมาชิกคงที่ $139/ปี เข้ากับการกำหนดราคาแบบไดนามิกในผลิตภัณฑ์ 90% สายการบินผสมผสาน เศรษฐกิจพื้นฐาน $99 (คงที่) เข้ากับ ราคาที่เพิ่มขึ้น ซึ่งสามารถเพิ่มราคาตั๋วได้ห้าเท่าในช่วงวันหยุด — เที่ยวบินนิวยอร์ก-ลอสแอนเจลิส อาจมีตั้งแต่ $199 ถึง $999 ขึ้นอยู่กับความต้องการ โดยมี ที่นั่งชั้นประหยัดพรีเมียมที่ $399 ควบคู่ไปกับค่าโดยสารพื้นฐานที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

ใครได้รับประโยชน์มากที่สุด?

Elasty Pricing ไม่ได้ปฏิบัติต่อธุรกิจทั้งหมด — หรือลูกค้า — เท่าเทียมกัน บางอุตสาหกรรมบีบ อัตรากำไรสูงขึ้น 30%+ จากการกำหนดราคาแบบไดนามิก ในขณะที่บางอุตสาหกรรมเห็นผลกำไรน้อยที่สุด ในด้านผู้บริโภค นักล่าของถูกที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี ประหยัดได้ 15-20% โดยการเล่นกับระบบ ในขณะที่ผู้ซื้อที่ไม่อดทนส่วนใหญ่มักจ่ายเกิน 25% หรือมากกว่า การศึกษาของ Deloitte ในปี 2024 พบว่า โรงแรม สายการบิน และแพลตฟอร์มเรียกรถร่วม รวบรวม 68% ของผลกำไรจากการกำหนดราคาแบบไดนามิกทั้งหมด ในขณะที่การค้าปลีกและร้านอาหารตามหลังที่ 12-18%.

กลุ่ม	ประโยชน์เฉลี่ย	ข้อได้เปรียบที่สำคัญ	ปัจจัยเสี่ยง
อุตสาหกรรมการท่องเที่ยว	+22% รายได้	ใช้ประโยชน์จากความสิ้นหวังในนาทีสุดท้าย	ปฏิกิริยาเชิงลบของลูกค้า (อัตราการร้องเรียน 28%)
ยักษ์ใหญ่อีคอมเมิร์ซ	+18% กำไร	AI ปรับราคา 10 ล้าน+ ครั้งต่อวัน	เครื่องมือติดตามราคาทำลายผลกำไร
แอปเรียกรถร่วม	+35% กำไรที่เพิ่มขึ้น	ความต้องการที่เพิ่มขึ้นแบบเรียลไทม์	การขาดแคลนคนขับเพิ่มการยกเลิก
นักช้อปที่ใส่ใจงบประมาณ	-15% การใช้จ่ายเฉลี่ย	ซื้อในช่วงชั่วโมงที่มีการเข้าชมต่ำ (01:00 น. – 05:00 น.)	ต้องใช้ความอดทน/การลงทุนด้านเวลา
ผู้ซื้อที่อ่อนไหวต่อเวลา	+27% การจ่ายเกินโดยเฉลี่ย	ความสะดวกสบายเหนือต้นทุน	ไม่ทราบรูปแบบราคา

ธุรกิจที่ชนะรางวัลใหญ่

1. สายการบินและโรงแรม: ปรมาจารย์แห่งความเร่งด่วน
สายการบินสร้าง 42% ของผลกำไรประจำปี จาก เพียง 8% ของที่นั่ง ที่ขายในราคาที่เพิ่มขึ้น 300% ให้กับนักเดินทางในนาทีสุดท้าย การกำหนดราคาแบบไดนามิกของ Marriott ช่วยเพิ่มรายได้ต่อห้องได้ 19%— กำไรประจำปี $2.1 พันล้าน— โดยการขึ้นราคาเมื่ออัตราการเข้าพักถึง 85%+ กุญแจสำคัญ? ”รั้ว” ของอัลกอริทึม: นักเดินทางเพื่อธุรกิจ (ที่จอง 48 ชั่วโมงก่อนเที่ยวบิน) จ่าย แพงกว่า 2.5 เท่า เมื่อเทียบกับนักท่องเที่ยวที่จอง ล่วงหน้า 3 เดือน.

2. Amazon & Walmart: สงครามราคา AI
บอทกำหนดราคาใหม่ของ Amazon ปรับเปลี่ยน 2.5 ล้านผลิตภัณฑ์ทุกวัน โดย 70% ของการเปลี่ยนแปลง ตอบสนองต่อ Walmart ภายใน 11 นาที ในช่วง Prime Day ของปี 2023 ราคาของรายการยอดนิยมผันผวน ±18% ต่อชั่วโมง สร้างรายได้ให้ Amazon $12.7 พันล้านใน 48 ชั่วโมง— เพิ่มขึ้น 37% เมื่อเทียบเป็นรายปี ความลับของพวกเขา? ”แผนที่ความยืดหยุ่นของราคา” ที่ทำนายว่าจะเรียกเก็บเงินเท่าใดก่อนที่ยอดขายจะลดลง:

รายการ $10−20: สามารถเพิ่มขึ้น 12% ก่อนที่จะสูญเสียผู้ซื้อ >5%
อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ $100+: ทนต่อ การขึ้นราคาเพียง 7% ก่อนที่จะถูกทอดทิ้ง

3. Uber/Lyft: การเพิ่มขึ้นเทียบกับการเลิกใช้
ราคาที่เพิ่มขึ้น 1.8x-3.5x ของ Uber ในช่วงฝนตกเพิ่ม $200 ล้าน+/ปี แต่ 1 ใน 5 ของผู้โดยสาร ยกเลิกเมื่อค่าโดยสารพุ่งสูงขึ้น >2x เพื่อชดเชย Uber จึงจำกัดการเพิ่มขึ้นไว้ที่ ช่วงเวลา 15 นาที— นานพอที่จะใช้ประโยชน์จากความตื่นตระหนก แต่สั้นพอที่จะป้องกันการเปลี่ยนไปใช้ Lyft

เคล็ดลับการประหยัดเงิน

Elasty Pricing อาจรู้สึกเหมือนเขาวงกต แต่ด้วยกลยุทธ์ที่เหมาะสม คุณสามารถจ่าย น้อยกว่า 15-30% อย่างสม่ำเสมอเมื่อเทียบกับผู้ซื้อโดยเฉลี่ย กุญแจสำคัญคือการทำความเข้าใจว่าราคาผันผวนเมื่อใดและอย่างไร — เนื่องจากอัลกอริทึมปฏิบัติตามรูปแบบที่คาดเดาได้ ตัวอย่างเช่น ราคาเที่ยวบินลดลง 6-8 สัปดาห์ก่อนออกเดินทาง ประมาณ 87% ของเวลา ในขณะที่อัตราโรงแรมถึงจุดต่ำสุด 21-30 วันก่อนเช็คอิน ก่อนที่จะพุ่งสูงขึ้น 18-22% ในสัปดาห์สุดท้าย แอปเรียกรถร่วมอย่าง Uber คิดค่าบริการ น้อยกว่า 12-15% ในช่วง 10:00 น. – 14:00 น. นอกชั่วโมงเร่งด่วนเมื่อเทียบกับชั่วโมงเร่งด่วน สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แนวโน้มแบบสุ่ม แต่เป็นจุดข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้

เวลาคือทุกสิ่ง

ปัจจัยที่ใหญ่ที่สุดในการกำหนดราคาแบบไดนามิกคือ ความหนาแน่นของความต้องการ ตัวอย่างเช่น สายการบินปรับค่าโดยสาร 3-5 ครั้งต่อวัน แต่ข้อเสนอที่ดีที่สุดจะปรากฏเมื่อการจองช้าลง — โดยทั่วไปคือ วันอังคาร เวลา 13:00 น. – 15:00 น. เมื่อราคาน้ำลง 5-8% เมื่อเทียบกับการค้นหาวันหยุดสุดสัปดาห์ โรงแรมมีจังหวะที่คล้ายกัน: การจองห้องพัก ในคืนวันอาทิตย์ สำหรับการเข้าพักในอนาคตช่วยประหยัด โดยเฉลี่ย $23 ต่อคืน เนื่องจากอัตราการเข้าพักต่ำที่สุด ทำให้อัลกอริทึมลดราคาลง แม้แต่บอทกำหนดราคาของ Amazon ก็ตอบสนองต่อวัฏจักรรายสัปดาห์ — เช้าวันพุธ เห็น ราคาลดลง 11% มากกว่า วันศุกร์ เมื่อการเข้าชมการช้อปปิ้งถึงจุดสูงสุด

การช้อปปิ้งตอนดึก เป็นอีกหนึ่งเคล็ดลับที่ถูกประเมินต่ำไป ระหว่าง 01:00 น. ถึง 04:00 น. ตามเวลาท้องถิ่น เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซลดราคา 14% ของรายการมากขึ้น กว่าในช่วงเวลากลางวัน ทำไม? เพราะการเข้าชมเว็บลดลง 62% ในชั่วข้ามคืน และอัลกอริทึมจะชดเชยด้วยการทดสอบจุดราคาที่ต่ำกว่า การศึกษาในปี 2024 โดย Profitero พบว่านักช้อปที่ซื้อสินค้าในเวลา 03:00 น. ประหยัดได้ $17 ต่อคำสั่งซื้อมากกว่า ผู้ที่ซื้อในเวลา 20:00 น.

คุณไม่จำเป็นต้องจ้องมองแผนภูมิราคา — ส่วนขยายเบราว์เซอร์และแอปจะติดตามข้อมูลในอดีต และแจ้งเตือนคุณถึงการลดลง ตัวอย่างเช่น Honey วิเคราะห์ ประวัติราคา 18 เดือน และแจ้งเตือนผู้ใช้เมื่อสินค้าถึง ราคาต่ำสุดใน 60 วัน ประหยัดเงินให้นักช้อป $150+ ต่อปี ข้อมูลของ CamelCamelCamel แสดงให้เห็นว่า 68% ของผลิตภัณฑ์ Amazon ประสบกับการ ลดราคา >15% อย่างน้อยหนึ่งครั้งทุก 45 วัน ซึ่งมักจะใช้เวลา 6-12 ชั่วโมง การตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับหน้าต่างเหล่านี้สามารถลดต้นทุนได้อย่างมาก

สำหรับการเดินทาง Hopper ทำนายความเคลื่อนไหวของราคาด้วยความแม่นยำ 95% ล่วงหน้าถึง 1 ปี ข้อมูลของมันเผยให้เห็นว่าการรอ 47 วันก่อนจองเที่ยวบิน ประหยัดได้ โดยเฉลี่ย $89 แต่การผลักดันให้เกิน 21 วันก่อนออกเดินทางมีความเสี่ยงที่ค่าโดยสารจะพุ่งสูงขึ้น $200+ คุณลักษณะ “รับประกันราคา” ของ Google Flights ล็อคอัตราหากราคาสูงขึ้น ในขณะที่เสนอการคืนเงินหากราคาลดลง — เป็นสิ่งที่ชาญฉลาดสำหรับนักเดินทางที่ยืดหยุ่น

การเปลี่ยนแปลงราคาในอนาคต

Elasty Pricing กำลังพัฒนาเร็วกว่าที่ผู้บริโภคส่วนใหญ่ตระหนัก ภายในปี 2026 83% ของผู้ค้าปลีกออนไลน์ จะใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI — เพิ่มขึ้นจาก เพียง 35% ในปี 2022— โดยอัลกอริทึมจะทำการ ปรับเปลี่ยนขนาดเล็กทุก 30 วินาที แทนที่จะเป็นรายชั่วโมง การศึกษาของ MIT ในปี 2024 พบว่าระบบรุ่นใหม่เหล่านี้สามารถทำนายความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้ แม่นยำขึ้น 11% บีบ กำไรเพิ่ม 5-8% จากผลิตภัณฑ์เดียวกัน แต่นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของธุรกิจที่ทำเงินได้มากขึ้นเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของราคาที่กลายเป็น ส่วนบุคคลอย่างยิ่ง ลองนึกภาพการเดินเข้าไปในร้านค้าที่ประวัติการเข้าชมโทรศัพท์ของคุณ ระดับรายได้ และแม้แต่ ความเร็วที่คุณเดินลงทางเดิน จะกระตุ้นการกำหนดราคาที่กำหนดเอง

“เรากำลังเข้าสู่ยุคที่เพื่อนบ้านสองคนสามารถจ่าย $15 เทียบกับ $40 สำหรับเครื่องปั่นเดียวกันโดยพิจารณาจากพฤติกรรมการช้อปปิ้งของพวกเขาเท่านั้น อัลกอริทึมมีความสามารถนี้อยู่แล้ว — พวกเขากำลังรอให้ผู้บริโภคยอมรับมัน”
— ดร. เอเลนา ตอร์เรส นักยุทธศาสตร์ด้านราคาที่ McKinsey

ข้อมูล GPS จะช่วยให้ร้านค้าเรียกเก็บเงินแตกต่างกันตาม ตำแหน่งที่แน่นอน ร้านกาแฟอาจเรียกเก็บเงิน $4.50 สำหรับลาเต้ หากคุณยืนอยู่ข้างในร้าน แต่เสนอให้ในราคา $3.75 หากคุณสั่งจาก 200 ฟุตออกไป (เนื่องจากคุณมีโอกาสน้อยที่จะเดินกลับออกไป) Uber กำลังทดสอบสิ่งนี้อยู่ — “โหมดเงียบ” ของพวกเขาขึ้นราคา 12% ใน รหัสไปรษณีย์ที่มีรายได้สูง ระหว่าง 07:00 น. – 09:00 น. โดยรู้ว่าผู้สัญจรจะจ่ายเพิ่มเพื่อหลีกเลี่ยงคนขับที่ช่างพูด

อัลกอริทึมจะติดตาม การเคลื่อนไหวของเมาส์ เวลาลังเล และการซื้อในอดีต เพื่อกำหนดราคา การวิจัยแสดงให้เห็นว่า:

ผู้ใช้ที่คลิก “ชำระเงิน” แต่หยุดชั่วคราว >8 วินาที จะเห็น ส่วนลด 5% 72% ของเวลา
นักช้อปที่เปรียบเทียบ >3 ผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน ได้รับ ราคาที่สูงขึ้น 8-15% (ระบบถือว่าพวกเขาเป็นผู้ซื้อที่มุ่งมั่น)
ผู้เยี่ยมชมที่กลับมาที่ล้างคุกกี้จะเห็น ราคาลดลง 18% ในการคลิกครั้งแรก

การกำหนดราคาแบบไดนามิกจะไม่เพียงนำไปใช้กับเที่ยวบินและโรงแรมอีกต่อไป Walmart กำลังทดสอบ ”การกำหนดราคาตามฝูงชน” ที่รายการในร้านมีค่าใช้จ่าย เพิ่มขึ้น 3-7% ใน บ่ายวันเสาร์ เทียบกับเช้าวันอังคาร แม้แต่การดูแลสุขภาพก็เข้าร่วม — คลินิกบางแห่งเรียกเก็บเงิน เพิ่ม $20−50 สำหรับ การนัดหมายในวันเดียวกัน ในช่วงฤดูไข้หวัดใหญ่