价格真的合适 - 彭博社

这是一个盛夏的传统，和烤香肠、吐西瓜子一样持久。就在七月四日之后，美国各地的零售商，从佛罗里达的购物中心到缅因州的乡村商店，纷纷削减泳衣的价格。这并不是科学的做法。但是，谁有聪明才智去准确计算出每个地区泳衣需求何时会下降呢？又有谁能计算出夏季库存的持有成本何时超过从中获得的利润呢？

这主要是猜测，这让服装连锁店Casual Male Retail Group Inc.的高级副总裁史蒂文·施瓦茨感到烦恼。因此，作为规划的高级副总裁，他寻求基于网络的定价工具来消除这种情况。在一年前将大量销售数据加载到系统后，他发现了巨大的地区差异。东北人在七月时对泳衣的需求减缓，但中西部的人们一直买到八月。而阳光带的购物者则从未停止。虽然之前的销售系统只允许一个全链条的价格，但施瓦茨现在拥有了工具和分析，可以对各种服装的价格进行切割和调整。“我们比去年做得好得多，”他说。到2002年11月结束的九个月内，该连锁店的毛利率增长了25%，这在一定程度上要归功于新的定价系统。

智能定价刚刚开始发挥作用。时机恰到好处。尽管沉重的经济在许多行业压低了价格，但新的基于网络的系统允许公司根据不断变化的市场条件即时调整价格。这个想法是？每个商品不仅有一个完美的价格，而且这个商品每天，甚至每小时都有一个完美的价格。到目前为止，大多数定价都是基于直觉和祈祷。航运公司APL Inc.的客户关系负责人鲍勃·萨皮奥说：“我们仍然像腓尼基人一样定价。”但这开始发生变化。如果使用新定价技术的公司能够在这次低迷中提升销售，向网络智能定价的安静进军可能会变成喧闹的狂潮。“正确的定价仍然是少数未开发的增长来源之一，”麦肯锡公司的合伙人迈克尔·V·马恩说。

它是如何工作的？这些由SAP和包括DemandTec Inc.和ProfitLogic Inc.在内的初创公司生产的新系统，通过企业内部网筛选大量可用的数据库。这些数据库充满了关于订单、促销、产品收入和仓库及商店库存水平的最新信息。传统上，这些丰富的信息被分散在不同的部门，并在数十个独立的电子表格上进行计算。但现在，从惠普公司（HPQ ）到通用电气公司（GE ）的一些重量级公司正在将这一切整合到网络上。例如，杂货商可以利用该系统确定在不同地区开始打折玉米棒的最佳时机。复杂的算法处理历史销售和库存数据，以得出最佳答案。

这仅仅是个开始。随着电子货架和数字价格标签等新设备的出现，零售商最终可能能够在眨眼之间改变价格——并向购物者的购物车发送定制交易的电子消息。该系统知道，例如，马霍尼夫人购买了很多意大利面酱。它可能会向她提供新鲜帕尔马干酪或刺山柑的优惠，也许她会从便宜的罐装产品转向这些新鲜产品。

不过，如果定价不当，完美的定价可能会引发消费者的反弹。亚马逊公司（AMZN ）已经尝到了这种滋味：两年前，当购物者意识到它在不同市场对同一商品测试不同价格时，向这家在线零售商投诉。亚马逊在仅仅五天后放弃了测试，恢复了统一定价。在另一个案例中，前可口可乐公司（KO ）首席执行官M. Douglas Ivester仅仅对一位记者提到在炎热天气时能够自动提高自动售货机价格的想法，就引发了一场抗议风暴，因为那时需求会更高。

这部分解释了为什么企业在谨慎行事。到目前为止，只有50家安装了网络定价系统。许多企业对细节保持沉默。为什么？他们不想让竞争对手从中学习。许多人担心客户可能会因为定价过于聪明而惩罚他们。“公司不愿意让任何人公开知道他们获得了两个百分点的利润，”加利福尼亚州帕洛阿尔托的Vendavo Inc.市场开发副总裁拉斐尔·冈萨雷斯·卡洛尼说，该公司制作定价软件。

尽管有这些担忧，一些公司认为这款软件太好而无法放弃。这就是为什么他们正在制定策略来安抚客户的恐惧。大多数公司青睐的技巧是将完美定价作为良好行为的奖励，而不是惩罚，APL的萨皮奥说。能够更好地预测他们需要多少货物空间的客户可以通过提前预订享受更便宜的费率。

初步结果令人鼓舞。分析师估计，智能定价系统可以将年销售额提高至少1%，并指出早期采用者如Casual Male、J.C. Penney（JCP ）和Dillard’s（DDS ）百货商店的成功。分析师表示，自2001年安装该系统以来，J.C. Penney Co.的打折商品季度销售收入已增加1500万到2000万美元。而根据分析师的说法，Dillard’s Inc.在17个部门的毛利率也因新系统的安装而增加了5%到6%。Dillard’s和Penney’s未回应信息请求。

零售业由于其微薄的利润，自然适合使用定价工具。像许多其他零售商一样，总部位于马萨诸塞州坎顿的Casual Male曾经通过人工处理季末降价。买手会查阅每周12英寸厚的销售和库存报告，找出未售出的商品，然后大幅降价。“我们根本不知道选择某一商品是否能获得更好的利润回报，”施瓦茨说。

这些定价工具于2001年底安装，升级了规划。首先，施瓦茨的团队将系统加载了两年的每周销售数据，涵盖了从领带到毛衣的40,000个商品，这些商品在美国410家商店的三个不同地区销售。系统分析历史模式，以确定例如在某个日期20%的降价是否比10%的降价更合理。

这与过去的做法相比是一个质的飞跃。通常，公司会计算成本并乘以二来得出价格。或者，他们可能会依赖经验丰富的买手或销售团队的直觉来决定何时提供能够清理库存的折扣。这种凭感觉的方法不够精确——并且会导致损失收入。

DHL全球快递公司过去通常采用一种非科学的方法。在美国，它长期以来采用统一定价模式，而在海外，它将从东京到伦敦的所有业务混为一谈。当潜在客户打电话询问价格时，DHL常常通过要求高于竞争对手联邦快递公司（FDX）和联合包裹服务公司（UPS）的价格来吓跑他们。“我们知道必须降低价格，但不知道该降低多少，”DHL定价和收入管理总监阿曼·阿迪纽说。

为了找出价格能降到多低，DHL求助于网络定价工具。这家运输公司花费了几百万美元从德克萨斯州奥斯汀的Zilliant Inc.获得软件许可，并在2001年10月花了两周时间安装系统。DHL随后加载了不同的测试价格，包括竞争对手的价格，针对不同的路线和重量。该系统通过向冷拨打电话的客户提供不同的价格来测试市场。这样，它学习了价格可以降到多低仍然能盈利。现在，DHL将25%的冷拨打电话转化为客户，之前为17%。这一细分市场的收入增长了13.2%，而毛利率则上升了5.4个百分点。

DHL迅速完成了系统的上线，但大多数公司面临大量的准备工作——分析师Kevin Scott来自AMR Research表示，平均安装时间为12个月。

创建智能定价计算器所需的数据量通常需要一年才能建立。公司必须输入数亿个数据点才能开始。此外，这些系统也并不便宜。Scott估计，许可费、服务和培训的价格起步约为300万美元。

尽管成本高昂，智能定价对制造商仍然具有很大的吸引力。通过基于网络的工具，他们在复杂的供应链中寻找最便宜和及时的组件交易。这些系统还旨在帮助他们快速计算成本，以便能够为客户达成交易——而不牺牲利润。

惠普是首批转向定价软件的科技公司之一。一个主要挑战是管理从惠普的重型Unix服务器一代到下一代的过渡。问题在于：当新机器接近市场时，旧机器的需求会下降。通过分析市场趋势的定价系统，惠普现在可以计算何时开始对旧机器进行折扣，以及折扣幅度。惠普的高级财务分析师Monica Lasgoity表示，目标是通过在旧机器仍然有一定吸引力时提前降低价格来吸引新客户，而不是在它们已经失去吸引力时才大幅降价。

到目前为止，系统正在发挥作用。定价软件所带来的降价帮助在2002年初将销售额提高了1%到1.5%。额外的好处是：定价团队的十二个人都使用同一个数据库，而不是查阅不同的电子表格。这为战略规划留出了更多时间。

在取得这些成果后，惠普和其他早期采用者计划将这些工具推广到他们业务的其他部分。他们最好快点。竞争对手不会像古代腓尼基人那样定价太久。

作者：费斯·基南，波士顿