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Excelでの価格感度メーター

18/10/2018

このチュートリアルは、XLSTAT統計解析ソフトウェアを用いてExcel内で価格感度メーター法(Price Sensitivity Meter method)を実行する方法を示します。

下記に含まれます

 
 XLSTAT-Marketing XLSTAT-Premium

価格感度メーターでデータを分析するデータセット

データと結果のExcelシートは、下のボタンをクリックしてダウンロードできます:
データをダウンロード

下記の事例は、ミドル・レンジのノート・パソコンの価格に関する調査です。データ件数と価格の粒度が低いのですが、このようなノート・パソコンではどの価格レンジが受容されやすいかを分析し、最適な販売台数または最適な収益のための最適な価格をインタビューした集団で決定するために、我々はVan Westendorpの“価格感度メーター(Price Sensitivity Meter)”を使用します。 

価格感度メーター・ダイアログ・ボックスの設定

XLSTAT を起動すると、高度は機能 / マーケティング・ツール / 価格感度メーター メニューを選択してください。


ボタンをクリックすると、価格感度メーター・ダイアログ・ボックスが現れます。


一般タブでは、価格データフィールドで4つの変数 "Too cheap", "Cheap", "Expensive", "Too expensive" を選択してください。この選択は変数の名前を含むので、列ラベル・オプションをチェックしてください。

整合性を確認がチェックされていると、XLSTATは、各個人で価格が昇順になっていることを確認します。それ以外は、分析で個人が考慮に入れられなくなります。

そして、購入意思データフィールドで、変数"Score-BM" および "Score-CH" を選択してください。 

OK ボタンをクリックすると計算が始まります。

価格感度メーターの結果の解釈



記述統計は、とくに最小と最大の値を識別することができます。範囲は、安すぎる価格と高すぎる価格で計算されます。とくに、1人の人でギャップが1200ユーロであることがむしろ重要であると注意します。
この種の価格感度分析では、通常の結果は、交点が限界価格を決定する曲線の系列を表現するグラフとなります: 調査データから6個の累積分布曲線(またはそれらの逆)が計算されます。まず収集された4種類の価格(安すぎる安い高い高すぎる)について、そして、演繹的に、安くない高くないについて分布を計算します。



安すぎる安いでは、分布曲線の逆を取ります。パネル参加者によって識別された価格のそれぞれで、回答者のどれだけの割合がより高い価格を示したかを計算します。したがって、これらの曲線は、価格が上昇するほど 1 から 0 に下降します。高い高すぎるでは、累積分布曲線を取ります。したがって、回答者によって示された価格のそれぞれで、消費者のどれだけの割合がより低い価格を示したかを計算します。したがって、これらの曲線は、価格が 上昇するほど 0 から 1 に上昇します。


安い高いの曲線の間の交点は、同じ数のパネリストが製品を高いまたは安いとみなす価格です。これは必ずしも強くはないものの、無差別価格(IDP:Indifference Price)と 名付けられたこの価格で2つの同じサイズの回答者グループの間で不一致が存在します。Van Westendorpによれば、この価格は、市場の現実性と一致します。IDPは、この種の製品では市場価格の中央値として、または、マーケット・リーダーが提供する価格として解釈できます。 これは、回答者の大多数には正しい価格ポイントであり、小さな割合でそれを安い(たぶん、会社がこの製品を市場に出すには十分高くない)または高い(同時に潜在的なリスク)とみなします。もちろん、より少ない回答者は、それを安すぎる(品質が疑わしい)または高すぎる(手が出ない)とさえみなします。

安すぎる高すぎるの曲線の間の交点は、人々が製品を高すぎるまたは安すぎるとみなす価格です。まったく反対の意見に対応するこの価格は、わずかの顧客に関係します。この価格は、多くの消費者が製品を買えるという意味で、最適価格ポイント(OPP:Optimal Pricing Point )と呼びます。

この事例では、 IDP および ODP 価格が両方とも 500€に等しいです。受容可能価格の範囲は、300€ から 766€になります。

受容可能価格範囲は、安すぎる安くないの曲線の交点を下限として、高すぎる安くないの曲線の交点を上限として与えられます。これらの2つの限界価格の間で、著者は販売量が高いと推定しています。
XLSTATは、安い高いの価格での購入意思スコアがどれだけかと問うことにより、調査の枠組みで購入意思を考慮に入れることを提案した Newton et al. (1993) の貢献をユーザーが活用できようにしています。これらのスコアは、これらのスコアは、自動まあはコンバージョン表を通して、確率に変換することができます。確率が利用可能になると、どの価格が最大販売台数を生成しそうか、どの価格が最大収益を生成しそうかを識別できます。
この事例では、 1 から 5 の購入意思のスコアが自動で確率 0 / 0.1 / 0.3 / 0.5 / 0.7に変換されました。
 
購入意思の考慮は、選ばれた戦略に応じて、販売台数または収益の点で影響が望ましい可能性を最大化することによって、製品の価格を決定することを可能にします。上の表では、両方の基準を最大化する価格が 500€であることがわかります。


 
上のグラフは、価格に対する販売台数と収益の推移を観察できるようにします。明かに最適が500€に等しいことがわかります。
価格感度メーターの手法は、収集されたデータに基づいて、ミッド・レンジのノートパソコンの最適価格を宣告することを可能にします。当然ながら、この結果は、競合状態やノートパソコンの市場投入の影響度については、まったく無視しています。 
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