隨著國內互聯網+熱潮的興起，基于用戶大數據的個性化定制、個性化定價成為傳統企業互聯網轉型的熱門方向和前沿探索領域。

而個性化定價在美國卻是一個頗具爭議的話題。一方面，它能夠大幅提高企業利潤，另一方面卻可能引發消費者反感、社會不公、加速貧富差距等一系列問題。最新發布的《美國白宮大數據白皮書》（以下簡稱《白皮書》）對用戶大數據個性化定價問題進行了專門闡述和總結。

9月6日，在百分點公司舉辦的思想俱樂部活動上，沃頓商學院終身教授、百分點首席經濟學家張忠重點解讀了《美國白宮大數據白皮書》中關于“企業用大數據進行個性化定價的是與非”。

張忠認為，《白皮書》中最值得關注的有以下幾種現象和趨勢：

1、《白皮書》指出，大數據時代，變貨定價可能會變得更加普遍。變貨定價是指企業通過對產品性能的微調，從而以不同的價格將產品銷售給不同的客戶，并且做到讓每個人都滿意。

2、利用大數據對同一產品進行區別定價可以帶來很多好處。企業利用大數據識別不同的客戶，分別制定不同的價格，這樣產品生產得越多，賣得越多，創造的社會財富就越多。利用大數據進行個性化定價可以大幅度提高企業利潤，這也是現在的企業都積極建設大數據的原因。

3、目前美國40%的網站都在采用區別定價或變貨定價策略，但有意思的是，這些企業只使用了2%的產品進行了變貨定價的嘗試，而不是對每個產品都采用個性化定價。目前只有100%的旅游產品采用了區別定價。

4、轟轟烈烈的大數據技術確實可以幫助企業進行區別定價，但政府沒必要去干預，應該鼓勵企業去利用這些手段推銷他們的產品。而政府需要關心的是市場競爭是否充分，以及價格的透明。只要能保證這兩點，利用大數據進行區別定價就不會造成不良影響。


沃頓商學院終身教授、百分點首席經濟學家張忠

張忠生于1959年，是密歇根大學經濟學碩士和博士，賓夕法尼亞大學科技史和科技社會學碩士和博士，現任賓夕法尼亞大學沃頓商學院市場營銷學終身教授，賓大沃頓中國中心執行教務主任。國際著名的市場營銷研究學者，其研究方向主要是目標定價戰略、其他定價戰略、競爭戰略、市場準入、市場渠道和零售管理。

以下內容為張忠教授的發言，由ITValue編輯整理：

《美國白宮大數據白皮書》是一個政府文件。從2014年到現在，美國白宮每年都會發布白皮書。白皮書發表了很多大數據相關內容，主要闡述了美國政府推廣大數據應用的愿景，在推動大數據研究和應用方面，政府應該做些什么，以及政府各部門之間如何進行協作。因為政府掌握大量的數據，國內政府機構正在籌建一個大數據共享平臺，實際上美國也在思考這樣的問題。更重要的是，有關白皮書還預見了大數據應用之后帶來的一些不良后果，以及討論配套的政府監管和立法是否要跟上等問題。

美國白宮在2015年2月份發布了《白皮書》，《白皮書》的重點內容之一是關于企業利用大數據進行區別定價的問題。

《白皮書》提出，大數據在企業實際的營銷價值主要有兩個方面。一方面，通過大數據更清晰地了解客戶，為客戶創造更多價值。比如企業知道客戶是誰，他需要什么樣的產品，那么就可以改進產品設計，更加滿足客戶需求。這是大數據應用很重要的一個部分。

另一方面，大數據可以幫助企業突破他們在原有市場上所創造的價值，提高企業利潤。比如，企業生產的一款產品非常受消費者歡迎，有人愿意付100元購買這款產品，有人愿意付80塊錢，有人愿意付70塊錢，那么企業在利用大數據捕獲企業在市場上創造的價值時，即如何找到有購買意愿的顧客，了解每個顧客愿意支付多少錢并進行區別定價？如何捕獲這些有價值的數據呢？這也是大數據應用中另一個非常重大的課題。

白皮書認為，大數據幫企業創造價值的過程，可能沒有多少問題，因為創造價值總是一件好事，政府還沒有必要干涉這個事情。但是，在利用大數據捕獲企業在市場上創造的價值時，它影響了廣大消費者的利益。在這種情況下，政府應該關注并且可能要進行一些干預。

實際上，《白皮書》主要回答兩個問題。第一個是企業利用大數據可以更廣泛地進行區別定價。因為大數據可以綜合各種各樣的消費者信息，從而對消費者具有更明晰的洞察，對客戶具有更深入的了解。不同人對同一款產品的購買意愿是不一樣的，因此企業完全可以因人而異制定不同的產品價格。但是，利用大數據進行區別定價會帶來什么后果？企業該不該這樣去做？政府部門是否需要監管這樣的企業行為？這是白皮書要討論的一個很重要的問題。白皮書還討論了“在搞區別定價的過程中，有沒有一些讓我們擔憂的問題出現”。如果有，今天是否需要立法；如果需要立法，該如何立法，如何去干預企業的區別定價行為。

《白皮書》回答的第二個問題是，目前到底有多少公司在利用大數據進行區別定價。企業如何考慮的，具體怎么做的，做到什么地步;而且消費者的反應又是什么樣等。

今天的討論就圍繞上面兩個問題展開，看一看白皮書對這兩個問題的的答案是什么。

1
變貨定價成為大數據時代的普遍選擇

企業如何使用大數據捕獲在市場上所創造的價值并進行區別定價？在這個過程中，他們一般怎么做，遇到一些什么樣的問題，政府應該如何監管呢？

傳統的區別定價方法一般分為兩類。

第一類做法是依據客戶價值進行區別定價，也就是，誰愿意支付多少錢，產品的價格就是多少。因為不同人對同一個產品愿意付出的錢是不一樣的，他從產品里獲得的價值也不一樣。如果企業根據價值的變化來確定價格，就可以捕獲更多在市場上所創造的價值，即提高利潤。

第二類做法是依據風險大小進行區別定價。以保險公司為例，賣完保險以后，如果某個客戶喜歡冒險、經常出事故，其保險賠付率較高，保險公司支付的成本就比較高，那么保險公司就可以為這個客戶制定更高的價格。這種以風險為支撐的區別定價，是另外一種捕獲價值的做法。

以價值為依托的區別定價，實際上又分為三種不同的做法。

第一種做法，即完全因人而異進行定價，有人愿意付10元，企業就收10元錢；有人愿意付8元，就收8元；愿意付6元，就收6元。

第二種做法是數量折扣法。在很多情況下，企業完全可以把價格與用戶購買的數量掛鉤，用戶買的越多，單位價格就越低。

第三種是依照每一個客戶的特征進行定價，比如，該客戶的身份是學生，學生沒有收入來源，可以把賣給他們的產品的價格定得低一些。如果客戶是公務員，那么價格就可以定得高一些。如果客戶年紀比較大，可提供一定的降價產品。如果客戶是年輕力壯的人，價格可以高一些。

《白皮書》提出了大數據對于以價值為依托的三種區別定價法的影響,并得出了兩個結論，這些觀點與過去經濟學的研究結論基本一致。

第一個結論是，在運用大數據的情況下，第三種區別定價的做法，會變得越來越精細，從而導致第三種的價格區別定價變成了第一種因人而異的區別定價。比如過去，第三種區別定價只是簡單地把客戶劃分為老人、年輕人，對于沒有什么收入來源、對價格敏感度高的老人、學生等群體，提供一定價格上的優惠。使用大數據之后，可能會把客戶群劃分得更細，不僅可以按照年齡區分客戶，還可以按照地區、性別、愛好等特點區分客戶，把客戶的各種差別挖掘出來，因此，在以第三種方法進行區別定價的時候，不僅可以做得很精細，而且當數據足夠大、數據種類足夠多，當對每一個客戶都有深入了解時，完全可以因人而異進行定價。

但是，如果企業應用大數據把每個人購買的產品價格都制定得不一樣，而客戶發現之后，他們的心里就會高興了。在這種情況下，如何使得每一個客戶拿到不同的價格，而且心里比較舒坦。這導致了一個現象的出現，也就是《白皮書》得出的第二個結論，即大數據支撐著現在很多企業所謂的變貨定價實踐。

變貨定價指的是，企業在給不同客戶制定不同產品價格的時候，實際上把產品屬性稍微調整一下，比如iphone手機以全價銷售的時候，配置了所有的功能；但是，如果以更低一點價格銷售時，可能會對某些產品功能進行調整，減掉一些功能，或者功能不是那么好等。這樣，每個人支付的價格不一樣，得到的產品也會有一些微小差別，但會讓每個消費者都滿意。《白皮書》表示，大數據時代，變貨定價可能會變得更加普遍。

2
個性化定價的是與非

如果企業使用大數據以價值為依托進行個性化定價，對于消費者、企業和整個社會會帶來哪些不利影響？

首先，如果每一個消費者獲悉購買的產品價格不一樣，肯定是不高興的，從而影響了消費者利益，因此《白皮書》認為，作為政府機關，這可能需要對企業的大數據定價行為進行監管。

但是，在航空領域，在同一個航班上，每位旅客支付的機票錢是不一樣的，這么多年來，也沒有引起消費者不滿（我是做學術研究的，每次坐飛機，我都會問身邊的人，發現每個人的價格都不一樣）。因此，《白皮書》認為，消費者對企業個性化定價的反應，可能也不會引起太大的問題。隨著時間的推移，大家對這樣的做法會更加適應，慢慢也會覺得非常坦然。

《白皮書》認為，接下來的第二個問題可能會比較嚴重。如果企業利用大數據通過區別定價方法，獲取客戶數據、賺取更多利潤，并據為己有，那么長期來看，這不僅影響了消費者的利益，而且加大貧富差別，引起更大的社會不公。。

《白皮書》討論的第三個問題也是過去經濟學里經常討論的問題，即企業用不同的價格把同一個產品賣給客戶，普遍來說，客戶肯定是不高興的。為了避免客戶不高興，企業就會把產品進行調整，調整后的產品質量在市場上會產生很大扭曲，而這個扭曲對社會財富的增長起到一個負作用。

列舉一個最有名的例子，在19世紀末期的歐洲國家，當時火車開通以后，會劃分出一等艙、二等艙、三等艙，不管消費者坐一等艙、二等艙、三等艙，都同時到達目的地。在這種情況下，如果把一等艙的價格定得太高，很多人都會去二等艙，把二等艙的價格定得很高，很多人都去買三等艙的票。為了避免這種情況，企業想到的絕招是把“三等艙”設置得非常不舒適:凳子僅僅是一個木板,上面沒有車蓋，當刮風、下雨、下雪時，旅客就要淋雨、受凍。而一等艙的配置得非常舒適、非常豪華，二等艙則次之，可以想見,這樣就很少有人買三等艙的票。《白皮書》表示，在這里面就會發現，三等艙的質量低于一般應有的質量，確實影響到每一個客戶的利益，也就是在產品質量的供給上，區別定價會產生一定的扭曲。這也是政府要關心的問題。

《白皮書》討論的第四個問題是，當企業在區別定價時，會把有些產品的價格定得非常低，比如美國信用卡市場上經常有這樣一種現象，不管什么人，只要支付50元錢，信用卡公司就給他一張信用卡，隨便拿去買東西。一旦消費者使用信用卡，用完之后就需要支付20%的利率，這其實是用低價方法把消費者吸引進來，再壓榨消費者，這對社會的穩定也沒有好處。

國內市場上也經常看到一種現象，企業是用低價把消費者拉進來,尤其是買車的時候經常會出現這種情況，企業會打一個廣告，某款車的價格是20萬元，但今天只賣15萬元，大家蜂擁而至，但進了車行以后就會發現，只有一輛車是15萬元，其配置很低；而銷售人員也會推薦你買別的車，別的車的價格就高。這種做法在美國是不合法的，也有相關法律約束。

《白皮書》對上述問題討論之后，總結道，區別定價的一些副作用也不是太嚴重，因為已經有法律在約束這個事情。至于貧富差別問題，則屬于社會問題，國家制定了各種各樣的政策應對貧富差別，不一定需要為這個事情單獨立法。其他問題比如客戶不高興，或者產品質量扭曲，還需要權衡一下利用大數據進行區別定價帶來的好處，綜合比較之后再做出決定”是否需要有新立法”。

利用大數據進行區別定價帶來的好處到底是什么呢？經濟學家研究很多年、用各種各樣的模式想證明這樣的問題，到底用一個價格還是多個價格，哪個對社會更有益。


利用大數據進行個性化定價能夠大幅提高企業利潤

一般的結論是多個價位對社會是有益的。任何一個市場總會有一個需求限制，如果價格降低，銷量就會增加。在圖2中，如果企業制定的價格是10元，那么銷售總額是C正方形的面積。在不考慮成本的情況下，企業為社會創造的價值和財富，就是C正方形的面積實際上，有些人的購買能力（B三角形）是在10元以下的，他可以支付10元以下購買這個產品，因此，這部分的價值就沒有實現，從社會角度來講，一部分財富就流失了。同樣的道理，A三角形也是企業沒有實現的價值。

如果企業制定多重價格，比如對于支付能力在10元以下的這些消費者，企業可以利用大數據識別他們是誰，分別定制不同的價格，這樣會發現，產品生產得越來越多，賣的更多，創造的社會財富就會更多，對全社會都有益。總之，利用大數據進行個性化定價可以大幅度提高企業利潤。這也是現在企業都積極建設大數據的原因。

因此，《白皮書》得出這樣的一個結論：只要可以充分利用市場競爭，只要價格透明，利用大數據進行以價值為依托的區別定價的好處肯定是會大于它的壞處。

3
個性化定價的保險產品受到認可

對于利用大數據以風險為基礎進行區別定價方法，《白皮書》也討論了相關不良問題。以風險為依托進行區別定價面臨的問題似乎更多。

保險行業可能會用這種方法定價。比如，有些社區的窮人比較多，營養不良從而導致疾病多，病多了就會導致醫療成本較高，因此購買的保險價格會較高。如果以風險大小來定價，最后的結果是保險公司收富人的錢收的少，因為富人吃的好、喝的好，身體非常好，不經常生病，所以沒有必要向富人多收錢；窮人營養不良，經常有病，當然會多收錢。由此導致的貧富不均的社會問題就顯現出來，因此白皮書提到，更要關注一些什么不良現象。

但是，《白皮書》也提出，用大數據以風險為基礎進行區別定價，具有兩個好處。

首先，從經濟學角度分析，利用大數據以風險為基礎進行區別定價，可以幫助類似保險等行業減少所謂的逆向選擇現象。

以保險行業為例，保險行業完全可以按照平均群體的風險來制定價格，比如醫療保險，有些人得病的風險非常高，有些人得病的風險比較低，如果不知道這些人是這，也不知道誰的風險高、誰的風險低，大家看起來都一樣。在這種情況下，馬上就會有一個逆向選擇現象，所謂逆向選擇，即風險低的這些人，肯定不買保險，他會認為：干嗎要花那么多錢，花那個錢也不值得，因為他的風險其實比平均風險要低。因此，年輕人都不愿意買買醫療保險，因為這個群體不經常生病。如果年輕人都不買，過去按照平均風險制定的價格就會遠遠低于實際上的平均風險價格，保險公司肯定賠錢。因此，《白皮書》認為，如果能夠利用大數據以風險為基礎進行區別定價，可以避免逆向選擇。風險大的人購買產品的價格高一些，風險低的人的價格低一些，這樣年輕人才有動力買保險。這是一件非常有意義的事情。

其次，利用大數據以風險為基礎進行區別定價，也有利于改變高風險行為。比如某個司機在開車中經常出事，那么保險公司可以向他多收錢，下次他就會注意，會改變自己的行為。或者某人經常抽煙，將來他犯病的可能性會大一些，在這種情況下，保險公司就會向他多收錢，也會督促他以后不要抽煙。價格可以改變行為，也有利于社會。因此，《白皮書》認為應該允許企業利用大數據以風險為基礎進行區別定價。

更重要的一點是，如果是一個窮人，營養不良，還經常生病，醫療保險費用還更高，在這樣情況下，老百姓會認為，我生病并不是因為我做什么錯事，因為貧窮、營養不良而生病，結果還要多收錢，這對他們非常不公平。但是，《白皮書》認為，這是一個社會的問題，應該由社保解決這樣的問題，不用約制企業的區別定價行為。我個人也認同這樣的道理。仔細分析以風險為基礎進行區別定價方法之后，也沒有什么太嚴重的問題。

總之，利用大數據進行區別定價，理論上不會存在什么大問題，《白皮書》認為，政府不應該干預，這為大數據在個性化定價方面打開了綠燈。

4
美國40%的企業網站進行區別定價或變貨定價

既然企業可以利用大數據進行個性化定價，那么目前美國企業是否在利用大數據進行個性化定價？企業具體會如何做？

《白皮書》表示，目前很難找到可靠數據來證明企業是否在利用大數據進行區別定價。因為企業即使做了也不會告訴別人，因為定價屬于商業機密，而且企業怕老百姓聽說之后會不高興，所以目前還很難調查統計出到底有多少企業在做這樣的事情。

《白皮書》也透露，他們觀察到一些現象，比如在互聯網上觀察、跟蹤某一個產品一段時間之后，會發現這款產品的價格像股票一樣會上下波動。為什么會出現這樣的波動情況?說明企業在做很多實驗，有時候早上波動，有時候晚上波動，因為不同人在不同時間會購買這個產品，上下波動之后，就會測試出來，什么人對價格敏感，什么人對價格不敏感等。企業為什么要弄清楚這些情況呢？肯定是想做區別定價。因此，這說明很多企業在做這樣的事情，只是不愿意披露出來。

一個企業到底如何進行區別定價呢？《白皮書》介紹了兩種現象。第一種是同一個產品賣給不同的客戶制定不同的價格。比如有三個客戶C1、C2、C3，現在有一個產品用N替代，這個產品賣給C1的時候是一個價格，賣給C2的時候是另外一個價格，賣給C3的時候又是另外一個價格。

第二種是為不同的客戶推送不同的產品。如果你是C1，在你上網的時候，會把你帶到不同的網站上，你看到的產品可能是一樣的，也可能是不一樣的，比如看到的是N1產品，產品價格是P1。如果是C2，會在另外一個網頁上，你看到的產品是N2、價格是P2。也就是說，把不同的客戶帶到不同的網站上，讓你購買不同的產品。這其實是變貨定價在互聯網時代的一個表現。

舉例來說，你身在湖南，打算去一個地方度假，當你上網時，網站后臺就知道你是從湖南的網頁上來的，可能沒有太多旅游預算，因此，網站就會向您推薦九寨溝的旅游路線。如果另外一個客戶是從北京中關村的網頁上的網，網站自動分析出這位客戶預算充足，可能會向他推薦國外旅游路線。

通過觀察分析，《白皮書》認為，目前美國40%的網站都在區別定價或變貨定價；而100%的旅游產品則采用了區別定價。但是這里面有一個非常有趣的現象，也就是說，雖然40%的企業在區別定價，但是企業只使用2%的產品進行嘗試，并不是每一個產品都采用個性化定價。雖然只拿2%的產品進行嘗試，但是利潤率卻可以大幅提高。我估計企業這樣做的原因是比較隱蔽，客戶很難發現。事實上，目前市場上還沒有產品能夠真正的因人而異進行個性化定價，即對每一個登陸網站的人，設定不一樣的價格。

隨著企業利用大數據開展區別定價，實際上，消費者也開始使用搜索引擎、比價搜索網站等各種各樣的方式進行價格比較，有些消費者趁低價時才消費，有些消費者甚至開始鉆空子，比如“低買高賣”等。除了某一個社區，比如亞洲人社區或者黑人社區的客戶對價格不敏感，不清楚怎么回事，也不知道怎么利用比價技術，這種情況下，企業可能把價格定得較高。但是，這種做法在美國也是不被允許的,是違法的，自然有法律去約束企業的這種行為。

總而言之，《白皮書》提出，轟轟烈烈的大數據技術確實可以導致企業進行區別定價，但在這樣的一個領域，政府沒有必要去干預，應該鼓勵企業去利用這些各種各樣的手段，推銷他們的產品。

歸根結底，政府需要關心的是市場競爭是否充分，以及價格的透明，只要能保證這兩點，利用大數據進行區別定價就不會造成什么不良影響。我也非常認可這樣的結論，因為我著作的文章和研究模型，都顯示了這樣的道理。