競争の激しい市場において、データに基づいた意思決定はビジネスの成功に不可欠となっています。しかし、多くのデータアナリストにとって、製品価格の引き上げの影響を評価することは容易ではありません。この記事では、基本的な価格引き上げモデルから始め、製品属性、価格引き上げの詳細、ユーザー行動、ビジネスアクションなど、複数の側面を段階的に分析することで、包括的かつ詳細な分析フレームワークの構築を支援します。

データ活用の初心者は、分析が的外れだったり、不完全だったり、深みが欠けていると不満を漏らすことがよくあります。では、どう対処すべきでしょうか？今日はケーススタディを見て、早速始めましょう！シナリオ：ある動画サイトは月額会員制を採用しており、競合他社がこぞって価格を値上げする予定であることを知りました。サイト側は、データアナリストに値上げの効果を評価してもらいたいと考えています。もしあなたがこの会社のデータアナリストだったら、どのように評価しますか？

I. 最も基本的な価格上昇モデル

収益 = 総ユーザー数 * 購入率 * ユーザーあたり平均支出。この公式は誰もが知っています。では、価格引き上げはどのような影響を与えるのでしょうか？ 答え：価格引き上げは購入率を低下させる可能性がありますが、ユーザーあたり平均支出は増加します。価格引き上げ後に総収益が増加するか減少するかは、これら2つの変化の比率によって決まります。これが最も基本的な価格変更評価モデルです（下図参照）。

価格に対する感度は事前にテストすることが可能です。クーポンをテコとして活用したり、抽選でユーザーの購買率をテストしたりすることで、ある程度、価格の増減が適切かどうかを推測することができます。ただし、この方法は値下げのテストに適しています。値上げの場合は、ユーザーの本能的な嫌悪感がより強くなるため、あまり適用できません。

ということは、ここで終わりということですか?

II. 製品属性の考慮

ユーザーの購入率に影響を与える要因は次のとおりです。

• 価格アンカー: アンカーが曖昧なほど、価格の低下は小さくなります。
• 需要レベル: 需要レベルが高いほど、減少幅は小さくなります。
• 独占度: 独占度が高いほど、減少幅は小さくなります。
• 価格レベル: 価格が低いほど、価格の低下は小さくなります。
• 認知レベル：認知レベルが低いほど、低下の程度は小さくなります。

これら5つの要素のうち、最初の4つは直感的に理解しやすいですが、5つ目は少し説明が必要です。認知度とは、ユーザーがこの問題をどれだけ気にしているかを指します。水道料金、電気料金、ガス料金、電話料金など、私たちの生活には、気づかないうちに差し引かれている料金がたくさんあります。特定の月に急激な増加があったり、小売業者が積極的にマーケティングキャンペーンを展開したりしない限り、これらの料金は私たちの手の届かないところへ滑り落ちてしまうかもしれません。

では、質問です: ビデオ メンバーシップは上記の基準をいくつ満たしていますか?

ほぼすべて正解です（下の画像を参照）

だからこそ、事業者は価格引き上げに自信を持っているのでしょう。近年、人々のオンラインエンターテイメント利用は飛躍的に増加しており、これはDAU、オンライン時間、連続再生率といったデータからも容易に確認できます。需要が高まっている一方で、認知度は低く、価格もそれほど高くないため、価格引き上げは確実に利益を上げる手段となるのです。

では、このレイヤーを考慮すると、それで十分でしょうか?

III.値上げの詳細を検討する

ビデオ会員の価格設定と米や小麦粉の価格の最大の違いは、ビデオ会員の価格アンカーが完全に人為的であることです。追加ユーザーにサービスを提供する際の限界費用はほぼゼロであるため、運営側は恣意的に価格を操作し、新たなアンカーポイントを作り出し、ユーザーの判断を曖昧にすることができます。

例えば、当初月額25元の会員制だったサービスが、20ヶ月間の自動更新オプションを導入したとします。一見すると5元の割引のように見え、ユーザーは登録する可能性が高いでしょう。しかし、実際の利用状況の変化（例えば、人気ドラマシリーズを視聴するために登録したものの、最後まで見てしまい、その後ほとんど視聴しないなど）を考慮すると、翌月以降にユーザーが解約を忘れ、自動的に追加料金が発生する可能性が考えられます。これは、一見すると価格を下げているように見えて、実際には値上げしている戦略です。

この戦略には問題があります。短期的には収益が減少するということです。そこで、逆の発想で、一見すると収益が増加しているように見えても実際には収益が減少する戦略を立てることができます。その後の数ヶ月でARPUを犠牲にすることで、短期的に収益を急速に増加させ、利益を獲得することができます（下の図を参照）。

もちろん、提携を通じて新たなパッケージプランを作成し、価格アンカーをさらに曖昧にすることも可能です。例えば、フードデリバリープラットフォームと提携し、バンドル価格でメンバーシップを提供するといったことが可能です。スマートフォンを取り出す前に、今すぐMeituanやEle.meの月額会員費を考えてみてください。80%以上の人は答えられないでしょうが、「たった40元か50元で2社の会員になれるなんて、なんてお得！結局テイクアウトを頼むんだ」と感じるでしょう。つまり、価格アンカーが曖昧になればなるほど、ユーザーが価格上昇のコストを負担する可能性が高くなるのです。

したがって、そもそもこの質問はすべきではなかったのです。実際の職場環境において、データアナリストがまずすべきことは、以下の点を理解することです。

1. 具体的にはどのように上昇したのでしょうか?
2. 具体的にどの会員パッケージが値上がりするのでしょうか?
3. これはハードな値上げですか、それとも新しいパッケージの導入によるソフトな値上げですか?
4. それは名ばかりの降格ですか、それとも名ばかりの昇進ですか?

これらのことを知ることは、ビジネスのトレンドを予測し、何が期待されていて何が予想外なのかを見極めるために不可欠です。そうでなければ、せっかく一生懸命働いても、後で後悔することになるかもしれません。

しかし、まだ問題が残っています。消費者は実際に企業の計画を受け入れるのでしょうか?

IV. ユーザー行動を考慮する

上記の各戦略には、次のような前提条件があることに注意してください。

明示的な値下げ／隠れた値上げ戦略：値上げに気付かないユーザーの割合が十分であること／解約率が低いこと。明示的な値上げ／隠れた値下げ戦略：四半期／年間パッケージのユーザーコンバージョン率が十分であること。曖昧なポジショニング戦略：共同ブランド製品には十分なユーザー基盤が必要です。

これらの前提条件が満たされない場合、戦略は簡単に裏目に出てしまい、十分なユーザーを獲得できないか、搾取されて何も得られない可能性があります。したがって、ユーザーのコンバージョン率と再購入率は、値上げの効果に直接影響します。

さらに一歩進めて考えてみましょう。ユーザーの購入コンバージョン率と再購入率はどのようなことと関連しているのでしょうか？多くの人は、人気のテレビ番組、他社がさらに大幅な値上げをしている、新規ユーザーが価格設定の感覚を持っていないといった理由を挙げるかもしれません。しかし、これらの理由はデータで定量化できないことに注意してください。

そのため、新規ユーザーと既存ユーザーを区別するために、オンライン頻度の低下、1回のオンライン時間の短縮、連続再生の減少といったデータで検証可能な指標を見つける必要があります（下図参照）。これは、「値上げ以降、20元パックの販売数が減少した」といった同じグラフを繰り返すのではなく、より深い理由を見つける唯一の方法です。

では、このレイヤーを考慮すると、それで十分でしょうか?

V. 事業運営の検討

価格が上昇しています:

• 競合他社が最初に価格を調整するのを待つVS敬意を表して最初に価格を上げる
• 新しいパッケージ食品を優先する VS 価格表を直接変更する
• 「値上げします！」と大声で叫ぶVS こっそりと価格表を変える。

これらの手法はすべて、価格調整が既に確定している段階で行われ、プロモーションの言語、ペース、タイミングを変更することで、異なる効果を実現します。これは特に仮想商品に当てはまります。仮想商品の場合、曖昧な価格アンカーによって消費者を誤解させやすくなり、効果の強弱が左右されます。

データ アナリストとして、最も基本的なモデルに頼って価格が調整された瞬間から計算するのではなく、価格上昇に影響を与える時間枠を包括的に評価するには、これらの具体的な詳細を理解することが重要です。

VI. 結論

要約すると、一見単純な質問と一見単純なビジネス ロジックでも、特定の業界特性、製品属性、ユーザーの習慣、ビジネス アクションと組み合わせると、さまざまな可能性を生み出すことができます。

したがって、包括的な評価には、ビジネスの詳細を深く理解し、その根底にあるビジネスの前提を明確に理解することが不可欠です。これは、影響期間がいつ始まるか、そしてどのユーザー行動が自然に変化し、どの行動がプロモーションによって促進されるかを正確に定義するために不可欠です。そうでなければ、詳細な分析を行わずに単に日々の有料データを提示するだけでは、根本的な意味を明らかにできないだけでなく、他社からの繰り返しの攻撃に脆弱な状態に陥ることになります。

著者：地に足のついた教師チェン

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