안녕하세요?
이 이메일은 프라이싱 강의를 수강해 주신 분들에게 발송되는 위닝 프라이싱의 첫 뉴스레터 입니다. 프라이싱, 벌써 잊으신건 아니죠?😊
오늘날 시장의 빠른 변화와 고객의 다양한 요구 사항에 효과적으로 대응하기 위해, 가격 전략과 정책 설정은 어느 때보다 중요합니다. 가격 결정은 단순히 수익을 생성하는 것 이상의 의미를 가지며, 기업의 성장 전략과 직접적으로 연결되어 있습니다.
지금 이 순간에도, 가격 전략은 여러분의 비즈니스 성공에 결정적인 영향을 미치고 있습니다. 승리를 위한 여러분의 여정에 위닝 프라이싱이 함께 하겠습니다.
감사합니다,
위닝 프라이싱
2024.03.20. |
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1. "바로 지금이 최저가"…소비자-기업 윈윈하는 '다이내믹 프라이싱'
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이 기사는 '다이내믹 프라이싱'(동적 가격 책정)이 온라인 업체뿐만 아니라 오프라인 업계에도 빠르게 확산되고 있음을 다룹니다. 경제적 불황 속에서 가격에 민감한
소비자가 늘어나면서, 많은 업체들이 시간대별로 가격을 수시로 변경하여 매출을
늘리려는 시도가 증가하고 있습니다.
- 다이내믹 프라이싱의 확산: 수요, 원가, 마진, 경쟁 상황뿐만 아니라 날씨,
이벤트, 유행 등을 고려해 가격을 탄력적으로 자주 변경하는 판매 방식입니다. 정보기술(IT)과 빅데이터의 발전으로 이 이론이 현실화되고 있습니다.
- 온라인 유통산업의 적용: 아마존은 하루에 상품 가격을 250만 번 변경하며,
국내 온라인 유통사인 쿠팡도 가격을 상시 변동합니다. 최근에는 쿠팡의 가격 변동을 추적해 최저가를 알려주는 애플리케이션까지 출시되었습니다.
- 오프라인 업계의 적용 예: 롯데리아는 본사가 확보한 고객 빅데이터를 가맹점주와 공유하여 각 매장 특성에 맞춘 자율적인 할인 마케팅이 가능하도록 운영
시스템을 개편했습니다. 이를 통해 각 점포는 매장별 분석 데이터를 참고해
핵심 고객군을 선정하고, 이들을 대상으로 자율적으로 할인쿠폰 등을 발송해
수익을 높일 수 있습니다.
- 소비자에게도 이익: GS25는 자사 앱에 ‘마감할인’ 기능을 추가하여 소비기한이 임박한 도시락이나 김밥 등을 최대 45% 할인된 가격에 판매합니다.
이는 소비자가 더 저렴한 가격에 상품을 구매할 수 있는 기회를 제공합니다.
2. 실시간 ‘최적가’ 찾기 열풍…이제는 ‘일물N가’ 시대
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이 기사는 생성형 인공지능(AI)의 등장과 빅데이터 활용이 유통 시장에서 '일물일가'(같은 물건이라면 어디서나 같은 가격)의 개념을 깨고 '일물N가'(같은 물건이라도 다양한 가격)의 시대로 전환되고 있음을 다룹니다. 특히, 아마존과 같은 온라인몰에서 하루에도 250만 번 가격이 변동되는 현상과 이러한 변동 가격 전략이 오프라인 가격에도 실시간으로 반영되고 있다는 점을 강조합니다.
- AI와 빅데이터의 활용: '챗GPT'와 같은 생성형 AI의 등장으로 기업들은 방대한 빅데이터를 활용하여 이전에는 상상할 수 없었던 수준의 마케팅 전략을 수립하고 있습니다. 이는 유통 시장에서 소비자 행동의 변화에 빠르게 대응하고, 지속적인 성장을 위한 대안으로 AI 마케팅이 부상하고 있음을 의미합니다.
- '최적가'의 중요성: 유통 플랫폼의 급증과 소비자의 가치 추구 경향으로 인해 단순히 '최저가'만을 제공하는 것이 아닌, 소비자에게 어떤 가치를 제공할 수 있는지에 따라 '최적가'가 더 중요해지고 있습니다.
- 다양한 가격 책정 전략: 특정 제품을 자주 구매하는 소비자나 특정 시간대에 구매하는 소비자에게 할인 혜택을 제공하는 등의 가격 전략이 보편화되고 있습니다. AI의 발달로 이러한 전략을 더 광범위한 영역에서 소비자에게 최적화된 가격을 제시할 수 있게 되었습니다.
- '일물N가' 시대의 도래: AI 기술의 고도화로 인해 같은 물건이라도 소비자의 요구와 구매 패턴, 선호도에 따라 가격이 달라질 수 있는 시대가 되었습니다. 이는 유통 기업들에게 소비자의 구매 패턴과 선호도를 파악하고 상황에 따라 다른 가격을 제시하는 데 더 높은 활용도를 제공합니다.
3. GenAI는 잠재력에 맞는 가격 전략이 필요하다
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이 기사는 GenAI 기술의 발전과 함께, 이를 상업화하는 과정에서 적절한 가격 전략의 필요성이 대두되고 있습니다. 본 보고서는 BCG의 최근 발표에 따른 GenAI의 가격 전략에 대한 분석을 요약하고, 효과적인 가격 모델 선택 방안을 제시합니다.
GenAI 가격 전략의 중요성
- 비용 대비 수익성: 애플리케이션에 대한 일률적인 요금 부과와 사용자 쿼리 수에 따른 비용 증가는 수익성에 중요한 영향을 미칩니다. 고사용자의 비중이 큰 경우, 단기적으로 모델이 수익성을 잃을 수 있습니다.
- 비용의 동적 변화: 전략적 가격 결정은 현재의 단위 비용뿐만 아니라, 시간에 따른 비용의 확장과 변화를 이해하는 것을 필요로 합니다. 기술 발전에 따라 단위 비용은 지속적으로 감소하고 있으며, 이는 가격 전략 수립에 있어 중요한 고려 사항입니다.
올바른 가격 모델 선택
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- 가격 모델의 중요성: 가격 모델은 회사가 창출한 가치를 어떻게 화폐화하고 공유할지를 결정합니다. 가격 기준과 제안 아키텍처는 GenAI 애플리케이션의 가격 모델을 설정하는 데 있어 가장 중요한 요소입니다.
- 가격 기준의 다양성: 현재까지 GenAI에 대해 등장한 두 가지 주요 가격 기준은 사용량 기반과 구독 기반입니다. 향후 GenAI 모델이 더 구체적이고 비즈니스에 더 통합됨에 따라 결과 기반 가격이 등장할 것으로 예상됩니다.
- 전략적 모델 선택: 회사는 고객 가치, 경쟁 환경, 경제의 세 가지 정보 소스를 통합하여 가격 모델을 전략적으로 선택할 수 있습니다. 선택된 모델은 지시적이기보다는 의식적이고 신중한 결정이어야 합니다.
4. 가격이 높은 이유 : 소매 가격 알고리즘이 소비자를 속이는 8가지 방법
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이 기사는 소매 가격 알고리즘이 소비자를 어떻게 착취하는지에 대한 8가지 방법을 설명합니다. Allan Fels가 호주 노동 조합 협의회를 위해 수행한 가격 착취 및 불공정 가격에 대한 조사 보고서는 슈퍼마켓, 은행, 항공사, 전기 회사 등이 주요 범인임을 밝히고 있습니다. 이 기사는 기술이 그들이 우리를 속이는 방법을 개선하는 데 어떻게 도움이 되었는지, 그리고 우리가 이러한 전략을 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.
- 비대칭 가격 변동: 비용이 상승할 때 빠르게 가격을 올리고, 비용이 하락한 후에는 가격을 천천히 또는 늦게 내립니다.
- 충성 고객에 대한 처벌: 오랫동안 함께한 고객에게 더 높은 요금을 부과하여, 그들이 이동하지 않을 것이라고 가정합니다.
- 가치가 적은 충성도 프로그램: 소비자를 이미 선택한 제품에 묶어두기 위해 의심스러운 혜택을 제공하는 저비용 수단입니다.
- 드립 가격 책정: 온라인 구매 과정에서 점차적으로 추가되는 수수료와 요금으로 인해 실제 비용을 숨깁니다.
- 혼란 가격 책정: 복잡한 계획, 할인, 수수료를 제공하여 소비자를 압도합니다.
- 알고리즘 가격 책정: 경쟁자 반응을 고려하여 자동으로 가격을 설정하는 알고리즘 사용입니다.
- 가격 차별: 동일한 제품에 대해 다른 고객에게 다른 가격을 부과합니다.
- 변명 인플레이션: 일반 인플레이션을 이유로 비용이 그만큼 증가하지 않았음에도 불구하고 가격을 인상합니다.
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