我们再回过头来分析前面音像店经理的困惑。我们也可以学习山姆俱乐部，吸引阿杰和阿莉成为音像店的会员。在会员记录上，我们看到阿莉总是在第一时间购买新上市的影片；而阿杰总是在周末购买一张40元左右的DVD，不在乎影片是否是新上市的。那么，这时候给阿杰一张针对《复仇者联盟》的20元优惠券就是很好的选择。事实上，阿杰所得不止于此，他会觉得自己只花40元就买到了价值60元的新片，从而提升忠诚度。
卖给谁和卖什么
在了解顾客的支付意愿之后，我们怎么样才能最大化自己的利润呢？
直觉上看，我们应该把产品卖给愿意出价最高的人。就像在拍卖会上，谁喊的价最高，我们就把产品卖给他。然而，企业与拍卖会不同的是，顾客并不是在同一时间出价。顾客购买的可能性、购买的数量以及愿意支付的价格都在随着时间而不断的变化。把产品卖给哪些顾客这个决策，要比拍卖会上复杂得多。
针对这种情况，一些企业使用遗传算法来决定把产品卖给哪些顾客。对于每一位顾客，企业计算他可能花10元购买某个产品的概率，就像计算每个基因适应新环境存活下来的概率一样。然后，在10元这个价格水平上，购买可能性大的顾客“存活”下来，另外的顾客被“淘汰”。接下来，“存活”下来的顾客再参与下一轮的计算。最后，我们可以得到一些顾客，这些顾客是企业实现利润最大化的优秀“种子”。
遗传算法是实现个性化定价采用的主要方法之一，比如埃森哲为企业提供的“个性化定价工具”就是采用的这个算法。遗传算法在现有存货、产品利润率等信息的基础上，帮助我们决定应该把产品提供给哪些顾客，以提高企业的利润。
除了了解我们应该把产品卖给哪些顾客，以及这些顾客愿意支付多少钱，在实施隐藏利润挖掘的时候，我们还需要一个机制，让它告诉我们：针对每一位顾客，企业应该提供哪些产品组合的优惠。
有些读者可能会有疑问：之前不是已经知道产品应该卖给哪些顾客了吗？我们把这些信息按照顾客来重新整理，根据他们的支付意愿和产品定价的差额来提供相应的优惠券不就行了吗？但是，企业往往需要考虑优惠券的数量和促销预算的限制。
假设有20张不同的影片DVD，我们愿意把它们都卖给阿杰，每张DVD只要提供10元的优惠券阿杰就会购买，这代表我们需要给阿杰提供20张优惠券吗？对于每位顾客，优惠券的数量是有限制的，假设每位顾客不能超过10张优惠券，那我们需要决定提供哪10张DVD的优惠券。这时候，需要我们给一系列产品排序，比如能带来更大的利润的产品应该排在前面。排序之后，我们按顺序选10张DVD出来，为阿杰提供这些产品的优惠。
设置门槛，赋予高价的“价值”
目前为止，我们已经了解了挖掘隐藏利润的几个步骤，但是很多企业还是很犹豫是否要采用它。一个不能忽视的原因是：顾客会不会觉得个性化的价格不公平？如果在采用了个性化的价格之后，反而引起了顾客的愤怒和一场公关危机，这个策略确实得不偿失。
为什么亚马逊的做法让顾客觉得难以接受？企业之所以招致顾客的反感，一个共同的原因是：他们对个性化的价格理解错了。
豫公网安备 41010502003134号
