在線信息產品的個人化定價策略研究

〔摘 要〕在線信息產品特殊的技術經濟學特征使得傳統的定價策略不再適用。本文探討了個人化定價策略在在線信息產品定價中的應用。

〔關鍵詞〕在線信息產品;定價策略;個人化定價

〔中圖分類號〕G202 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821(2009)11-0032-03

Research on Personalized Pricing for Online Information GoodsJiang Xin

(College of Information Management，Heilongjiang University，Haerbin 150080，China)

〔Abstract〕Traditional pricing strategies are not appropriate for online information goods because of its special technological and economical characteristics.The paper mainly discussed the application of personalized pricing to the pricing strategies for online information good.

〔Keywords〕online information good;pricing strategy;personalized pricing

1 在線信息產品及其特征

在線信息產品是指通過互聯網進行銷售和傳播的數字化產品，包括各種通過網絡下載或銷售的工具軟件和集成軟件(如SAS數據分析集成包);以內容為主的信息產品，如在線圖書、期刊、報紙和新聞、圖像(如數字地圖)、音頻和視頻(如在線電影、電視和網絡游戲)等。在線信息產品在以往通常是借助物質載體進行傳播或銷售的(如紙質載體、光盤和磁盤等)，隨著互聯網的普及，現在則是借助互聯網進行傳播和銷售。

在線信息產品具有許多技術經濟特征，其中最顯著的是其特殊的成本結構，即“高沉沒成本，低邊際成本”，這一特征使得傳統經濟學中的“產品價格反映生產的邊際成本”這一規范性結論不再適用。在線信息產品的生產成本集中于它的“原始拷貝成本”，而借助互聯網進行傳播和銷售使在線信息產品進一步擺脫了其物質載體(如光盤)所帶來的邊際成本。不同于傳統的物質產品，其邊際成本不會隨著生產規模的持續擴大而增加，而是始終趨近于零，即已開發的在線信息產品的理論產量幾乎為無窮大，體現出不受物質資源稀缺性限制的巨大的規模經濟性。

在線信息產品的另一顯著特征是它的公共物品屬性以及由此產生的正外部性。從經濟學的角度來看，在線信息產品滿足非競爭性和非排他性，是一種典型的公共物品。由于在線信息產品不再需要物理載體，而借助于互聯網的復制和傳輸成本極低，即在線信息產品的共享行為不會對任何一個人的使用產生影響，即滿足公共物品的內在特征——非競爭性。對于無償共享的在線信息產品，想要排除任何一個人的使用幾乎是不可能的，即在線信息產品也滿足非排他性。

2 個人化定價策略

在線信息產品趨近于零的邊際成本使得傳統的定價策略在其定價過程中失效。例如，無法采用成本加成定價法，也不可能應用邊際成本定價法。最可行的定價策略是根據在線信息產品對不同消費者的價值進行定價。在線信息產品的價值依賴于消費者的個人偏好，同樣的在線信息產品對不同的消費的價值可能相去甚遠。因此，在線信息產品廠商應根據其產品對不同消費者的價值定價，并且盡可能地抽取消費者剩余，從而實現自身收益最大化。

個人化定價又被稱為“一級價格歧視”，就是根據消費者的地理位置、人口特征、收入特征以及消費者對產品的價值認同為每一消費者制定一種價格的定價策略。“一級價格歧視”這一概念最初是由經濟學家阿瑟#8226;庇古(Arthur Pigou)于1920年提出來的。庇古將價格歧視分為3種類型，另外兩種類型分別是“二級價格歧視”，也稱為“版本劃分”，和“三級價格歧視”，也稱為“群體定價”。個人化定價也被稱為“一對一營銷”。

個人化定價可以利用互聯網的互動性和消費者的內在個性化需求特征來確定產品價格。在線信息產品在互聯網上可以以高度個人化的價格出售，如網上數據庫供應商Lexis-Nexis幾乎對每個用戶收取的價格都不同。用戶所支付的價格可能取決于用戶是什么類型的實體(公司、小企業、政府、學術組織)，用戶的組織的大小，用戶使用數據庫的時間(白天還是晚上)，用戶使用數據庫的數量(隨量打折)，用戶使用的是什么數據庫，用戶使用數據庫的方式(打印出來還是只在屏幕上看)等多種限制條件。個人化定價也適用于為解決特定種類的問題而定向開發的軟件和系統，如管理軟件、財務軟件、服務收費系統和證券交易系統等。

由于在線信息產品廠商根據消費者的保留效用進行定價，了解消費者的需求信息對廠商來說至關重要。互聯網提供了市場研究更低廉、更快捷的方法。廠商可以通過消費者的注冊信息來了解消費者，也可以通過跟蹤消費者的點擊流和搜索行為來了解他們的興趣，從而廠商可以根據消費者的消費習慣和其他特征向其制定不同的價格。

3 個人化定價策略的微觀經濟學分析

以下將通過一個簡化的模型來分析在線產品廠商采用單一價格時能夠獲得的最大利潤。此處假設該廠商只生產一種在線信息產品，并且以單一的價格出售產品。

令p為產品價格，q=D(p)為這一產品的需求函數。C(q)為該廠商的成本函數。如果需求函數是可微的，并且邊際需求遞減(即D′(p)<0)，成本函數也是可微的，并且隨著產量遞增，則該廠商的利潤函數為Profit=p×D(p)-C(D(p))。利潤最大化的壟斷價格Pm應該滿足利潤函數的一階導數為零的條件:pm×D′(pm)+D(pm)-C′(D(pm))×D′(pm)=0。

由于邊際成本趨近于零，進一步假設該廠商的邊際成本為零，即C′(D(p))=0，則上述一階條件變為pm×D′(pm)+D(pm)=0。所以，廠商利潤最大化的定價P=pm=-D(pm)D′(pm)。

假設消費者的需求函數為線性函數，設為D(p)=α-β×p，其一階導數為D′(pm)=-β，則有pm=-D(pm)D′(pm)=-α-βpm-β，解此式可得pm=α2β。所以，該廠商的最大利潤為:Profitmax=pm×D(pm)-C(D(pm))=pm(α-β×pm)-C=α24β-C。

圖1中陰影部分的面積表示了廠商采取單一定價時的最大利潤。

廠商的利潤最大化就是使圖中陰影部分的面積B最大。pm，qm=D(pm)分別為利潤最大化時的廠商定價和消費者的需求數量。此時，消費者剩余是A的面積;無謂損失為C的面積，表示由于一部分消費者對產品評價高于邊際成本但低于價格pm，最終沒有購買產品所造成的社會福利損失。此時的產量水平低于社會有效率的產量水平qmax。此外，如果計算得出的總收益小于廠商的固定成本，即TR=pm×D(pm)=pm×qm

如果廠商不以單一的價格出售產品，而是盡可能地根據消費者對產品的評價進行定價，在理想的情況下，廠商向消費者收取的價格恰好等于其保留效用。在實行“個人化定價”策略后，表示邊際買者的支付意愿的需求曲線，將成為在線信息產品廠商的邊際收入曲線。此時，廠商就能把在單一定價時的消費者剩余全部轉化為由于實行個人化定價而追加的利潤，即下圖中A的面積。同時，凡是對產品的評價高于該產品的邊際成本，但低于單一價格pm的消費者也將得到產品，從而上圖中無謂損失C的面積也將成為廠商的利潤，所以社會的總福利將會增加。此時的產量水平等于社會有效率的產量水平qmax。

圖2中陰影部分的面積表示了廠商采取個人化定價時的最大利潤。

根據傳統經濟學理論，只有使每一位支付意愿等于產品邊際成本的消費者獲得產品，這樣的市場均衡在社會福利意義上才是最優的。但由于在線信息產品的邊際成本趨近于零，以邊際成本定價將使在線信息產品廠商無法收回沉沒成本，也無法實現利潤最大化。如果制定任何一個高于邊際成本的單一價格，又會排除一些支付意愿低于單一價格的消費者對這一產品的使用，從而造成社會福利損失。而采用個人化定價將比單一定價使廠商獲得更多的邊際利潤，它來自于把單一定價下的消費者剩余轉化為由于實行個人化定價而追加的利潤，所有支付意愿高于邊際成本的消費者得到這一產品，廠商的產量水平與完全競爭市場的產量水平相等，社會的總福利將會增加。

4 個人化定價策略的應用

雖然采用個人化定價能使廠商獲得更多的利潤，但在實際生活中，廠商很難完全實行個人化定價，最明顯的原因就是，廠商可能無法確定消費者的需求曲線，因而難以判定某一消費者愿意支付的最高價格。然而有幾種方法可以使廠商接近這一定價狀態。一是個性化定制。在線信息產品廠商可以根據消費者需求對產品實行個性化定制，使產品對消費者具有最大價值，然后建立起可以從這種價值中獲得最大利潤的定價機制。具體方法是通過消費者的點擊流、搜索行為以及他們的信息反饋等來分析消費者需要什么樣的產品，然后再根據消費者對產品的評價、愿意支付的價格區間范圍以及消費者自身的特征確定價格。二是在線拍賣。拍賣活動本身就是一個價值發現的過程，它有助于廠商獲得更多的消費者剩余。如大型在線拍賣網站和電子商務網站就為廠商提供了一個低成本的地區性乃至全球性的拍賣場所。例如，網易、雅虎等網站每天都對數十萬件產品進行限時拍賣、一元低價拍賣和荷蘭式拍賣，拍賣的產品從幾元至幾十萬元不等。拍賣者紛至沓來，為自己鐘愛的產品報出保留價格，使許多拍賣產品的最終成交價格遠高出市場價格，廠商因而也獲得了絕大部分或全部消費者剩余。由于上述個人化定價使購買者喪失了消費者剩余，因此廠商應提供相應的質量保證和良好的售后服務，以尋求利潤最大化與增加消費者效用的合理平衡。

參考文獻

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