ユースケース
設定済みの買い手集団に対して新価格を設定し、支払い意欲の分布、需要曲線、収益を最大化する価格をロールアウト前に確認します。
概要
価格は最も取り消しにくい決定の一つです。上げれば、二度と声を聞かない顧客を失うかもしれず、低いままなら収益を取りこぼします。やっかいなのは、どちらが起きたかを、新価格が公開された後にしか知れないことです。
Polyhyleなら、価格変更を先にテストできます。新価格を設定済みの合成バイヤー集団に提示し、各自に実際にいくら払うか、受け入れるか離れるかを尋ね、その回答を支払い意欲の曲線と収益を最大化する価格に変えます。一人の顧客にも影響する前に、転換と収益のトレードオフが見えます。
Polyhyle内部
EUのSaaSプロダクトチーム向けに、時間短縮メッセージと組み合わせた12%の値上げ。
現在価格と新価格、パッケージ、そして変更をテストする顧客セグメントを設定します。
各合成バイヤーが、支払う最高価格、新価格を受け入れる・迷う・拒否するか、何があれば受け入れられるかを答えます。
最高価格の回答が支払い意欲の分布になり、各候補価格でPolyhyleがまだ転換する割合とそれが生む収益を計算します。
最適価格、受け入れ・迷い・拒否の内訳、セグメント別の予測MRRとLTVが、変更が一人の顧客に届く前に得られます。
シミュレーション詳細
最適価格
$59収益増
+12.4%受け入れ
58%まず意欲の高いチームに値上げを展開し、コスト感度の高い層にはチャーン抑制メッセージを用意し、コピーのシグナルが検証されるまでパッケージ変更は避けます。
30日間のシミュレーション期間
得られるシグナル
まず意欲の高いチームに値上げを展開し、コスト感度の高い層にはチャーン抑制メッセージを用意し、コピーのシグナルが検証されるまでパッケージ変更は避けます。
なぜシミュレートするか
価格変更のリスクを下げる通常のやり方は、出して様子を見るか、長いアンケートを取り、言うことと実際の行動が一致するのを願うことです。どちらも遅く、本番でのミスは、解約された顧客と、こっそり戻せない数字という代償を生みます。
先にシミュレートすれば、その賭けが比較に変わります。一晩で複数の価格を試し、どのセグメントが渋り、どこが値上げを吸収するかを見て、収益とチャーンのトレードオフをすでに知った状態でロールアウトに臨めます。実際の請求書で気づくのではなく。
プライベートベータ