Yapay Zeka ile SaaS Fiyatlandırması İçin Conjoint Analizi Yapın
Minds, özelliklerden ve seviyelerden sunucuda oluşturulan seçim tasarımına, yapay zeka hedef kitle toplamaya, koşullu logit tahminine, holdout doğrulamasına ve pay simülasyonuna kadar seçime dayalı conjoint analizini çalıştırır. SaaS ekipleri paketleme hipotezlerini hızla karşılaştırabilir, ardından yüksek riskli fiyatlandırma kararlarını devşirilmiş alıcılarla doğrulayabilir.
Minds, SaaS fiyatlandırması ve paketlemesi için seçime dayalı conjoint analizini tek bir Çalışma içinde yürütebilir. Bir ekip özellikleri ve seviyeleri tanımlar, sunucu eksiksiz ürün yapılandırmaları oluşturur, yapay zeka hedef kitlesi zorunlu seçimler yapar ve iş akışı kısmi değerleri tahmin eder, holdout verilerini kontrol eder ve teklifler arasındaki tercihi simüle eder. Her özelliğin değerli görünüp görünmediğini sormak için değil, ödünleşimler için tasarlanmıştır.
Bir alıcının seçimi bir koşul paketine bağlı olduğunda conjoint kullanın. Bir SaaS planı nadiren yalnızca fiyattan ibarettir. Kullanım limitlerini, iş birliğini, entegrasyonları, desteği, güvenliği, sözleşme süresini ve bir dizi ürün yeteneğini bir araya getirebilir. Ayrı önem soruları sormak, bir alıcının daha fazla kapasite için daha yüksek bir fiyatı kabul edip etmeyeceğini veya daha kısa bir taahhüt için üst düzey destekten vazgeçip vazgeçmeyeceğini güvenilir bir şekilde gösteremez.
Bu nedenle conjoint, bir teklifin nasıl paketleneceğine karar veren ürün pazarlama, gelir elde etme, büyüme ve içgörü ekipleri için kullanışlıdır. Ayrıca ajanslara, bir lansman mimarisi önermeden önce müşteri paketleme hipotezlerini test etmeleri için yapılandırılmış bir yol sunar. Ekibin yalnızca tek bir özellik listesi için öncelik sırasına ihtiyacı varsa MaxDiff özellik önceliklendirmesi çalıştırın. Temel soru sabit bir teklif için fiyat merdiveniyse, Minds fiyatlandırma araştırması yöntemleri kılavuzu Gabor-Granger veya Van Westendorp yöntemlerinin ne zaman daha basit olabileceğini açıklar.
Teklifin en küçük inandırıcı modeliyle başlayın. Minds; özellikleri, seviyeleri ve bir seçim görevi tasarım hedefini gerektirir. En az iki özelliğin her birinde en az iki seviye bulunmalıdır, çünkü tek özellikli bir çalışma özellikler arası ödünleşim içermez. Pratik bir SaaS pilot çalışması genellikle üç ila altı özellik ve özellik başına iki ila dört seviye ile başlar.
İyi özellikler; aylık fiyat, kullanıcı sayısı, kullanım hakkı, destek yanıt süresi veya entegrasyon erişimi gibi bir karar boyutunu tanımlar. İyi seviyeler somut ve karşılaştırılabilirdir. Gerçek farklar belirtilmediği sürece "temel", "daha iyi" ve "en iyi" gibi seviyelerden kaçının. Sadece bir kombinasyon imkansızsa veya mantıksal olarak gerekiyorsa kısıtlamalar ekleyin. Planlayıcı bir yapılandırma önerebilir, ancak ekip elde edilen her teklifin anlaşılabileceğini ve ideal olarak satılabileceğini doğrulamalıdır.
Uygulamadan önce şunları gözden geçirin:
Hedef kitle: paketleme kararıyla ilgili alıcı, yönetici veya son kullanıcı perspektifini dahil edin.
Özellik bağımsızlığı: aynı faydayı birden fazla alanda kodlamayın.
Seviye gerçekçiliği: önceden doğrulanmış gibi davranmadan makul fiyatlar ve yetenekler kullanın.
Görev yükü: her ekstra seviye tasarım alanını ve gereken seçim sayısını artırır.
Sunucu, bir yazardan yapılandırma çiftlerini elle yazmasını istemek yerine deterministik bir D-optimum seçim tasarımı oluşturur. Yanıtlayanlar eksiksiz teklifler arasında seçim yapar. Kayıtlı tahminleyici daha sonra seviye başına kısmi değerleri ve özellik önemini hesaplamak için bir koşullu logit modeller. Holdout görevleri doğrulama teşhisleri sağlar ve simülatör, tahmin edilen faydaları aday yapılandırmalara uygulayarak tercih payı kanıtları üretir.
Bu durum tasarım, yanıtlar, tahmin, teşhis ve simülasyondan oluşan izlenebilir bir dizi oluşturur. Ürün, kısmi değerleri ayrı ayrı tahmin edilemeyen bir tasarımı genişletmeyi reddeder; bu da cilalı ama tanımlanamayan bir model sunmaktan daha faydalıdır. Yöntem hesaplamaları anlatı özeti için bağlayıcı yapıtlar olarak kalır, böylece açıklama ikinci bir hesaplama uydurmadan kayıtlı değerleri kullanabilir.
Kullanışlı bir SaaS iş akışı, az sayıda inandırıcı paket mimarisini karşılaştırmak, sentetik hedef kitlenin seçimlerini hangi özelliklerin yönlendirdiğini incelemek ve yeni bir yapılandırmayı stres testine tabi tutmak için simülatörü kullanmaktır. En güçlü hipotezleri mesaj testine, satış görüşmelerine veya devşirilmiş alıcı çalışmasına taşıyın. Minds fiyatlandırma araştırması kılavuzu, yöntem seçimi etrafındaki daha geniş dizilimi sağlar.
Conjoint, tasarım kalitesine karşı hassastır. Kısmi değerler seçilen hedef kitleye, özelliklere, seviyelere, kısıtlamalara ve görevlere bağlıdır. Önemli bir özelliği dışarıda bırakmak, kalan özelliklerin görünür değerini saptırabilir. Gerçekçi olmayan kombinasyonlar yanıtlayanların alıştırmayı göz ardı etmesine neden olabilirken, çok fazla seviye mevcut kanıtı aşan bir görev yükü oluşturabilir.
Sentetik hedef kitle sonuçları yönlendirici olarak ele alınmalıdır. Devşirilmiş alıcılar ve savunulabilir bir örnekleme planı olmadan simüle edilmiş tercih payını bir gelir tahminine dönüştürmeyin veya evren temsiliyeti iddiasında bulunmayın. Karar sözleşmeleri, gelir beklentilerini, kamuya açık iddiaları veya büyük bir pazara sunum yatırımını değiştirdiğinde fiyatlandırmayı doğrulayın. Sentetik ve insani kanıtları tek bir sayıda harmanlamak yerine açıkça karşılaştırın.
Bir Minds Çalışması başlatın, conjoint analizini seçin ve küçük, inandırıcı bir plan kümesi için özellikleri ve seviyeleri girin. İlk tasarımı bir model denetimi olarak görün: Paydaşlar gerçekçi seviyeler veya uygulanabilir kombinasyonlar üzerinde anlaşamıyorsa, herhangi bir hedef kitleden seçim yapmasını istemeden önce bu ürün sorusunu çözün.
Sıkça sorulan sorular
Minds conjoint analizini uçtan uca çalıştırabilir mi?
Evet. Conjoint, Minds içindeki mevcut araştırma yöntemlerinden biridir. Sunucu bir seçim tasarımı oluşturur, seçilen yapay zeka hedef kitlesinden yapılandırma seçimlerini toplar, koşullu logit ile kısmi değerleri tahmin eder, modeli holdout görevleriyle doğrular ve simülasyon kanıtları üretir.
Bir SaaS conjoint çalışması hangi girdilere ihtiyaç duyar?
Fiyat, kullanım limiti, destek, sözleşme süresi veya bir ürün yeteneği gibi her biri en az iki seviyeye sahip en az iki özellik tanımlayın. Gerçekçi, karşılıklı olarak anlaşılır ve eksiksiz teklifler halinde birleştirilmesi mümkün olan seviyeler kullanın.
Fiyatlandırma için conjoint mu yoksa Gabor-Granger mı kullanmalıyım?
Fiyatın diğer paket özellikleriyle birlikte değerlendirilmesi gerektiğinde ve ekibin eksiksiz yapılandırmalar arasında takas yapması icap ettiğinde conjoint kullanın. Tek bir teklif için net fiyat noktaları genelinde daha odaklı bir okuma için Gabor-Granger, algılanan fiyat eşikleri için Van Westendorp kullanın.
Yapay zeka conjoint, gerçek SaaS alıcılarıyla yapılan araştırmanın yerini alır mı?
Genel bir ikame iddiası doğru değildir. Minds, yapılandırılmış sentetik hedef kitleden yönlendirici kanıtlar sağlar. Riskli fiyatlandırma, tahminleme ve gelir kararlarını, hedef pazarla eşleşen bir örnekleme planı ve devşirilmiş alıcılarla doğrulayın.
