數(shù)智融合助力企業(yè)經(jīng)營決策之定價研究

王一明 陳立群 劉雪瑜

摘 要：產(chǎn)品定價決策是企業(yè)經(jīng)營決策的重要組成部分，大數(shù)據(jù)、智能化給企業(yè)經(jīng)營帶來機遇和挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)分析幫助企業(yè)洞察市場發(fā)展趨勢和企業(yè)競爭力，對企業(yè)進行運營創(chuàng)新、產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、文化創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)支撐，助力企業(yè)在數(shù)智時代更好地進行產(chǎn)品定價，并為客戶創(chuàng)造更多的價值。

關(guān)鍵詞：數(shù)智時代;企業(yè)經(jīng)營;定價策略

本文索引：王一明，陳立群，劉雪瑜.<變量 2>[J].中國商論，2021（16）：-092.

中圖分類號：F 272 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）08（b）--03

當(dāng)今社會信息化已經(jīng)成為人們生活中的重要組成部分。國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的《2019中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》顯示，大數(shù)據(jù)已經(jīng)遠遠超過億萬級數(shù)量，并且這個數(shù)值還在不斷上升，促使企業(yè)意識到數(shù)據(jù)價值并利用大數(shù)據(jù)、信息化工具不斷加強企業(yè)核心競爭力，從而能夠適應(yīng)市場變化，提升企業(yè)利潤。利潤和成本、價格密切相關(guān)，定價是關(guān)乎企業(yè)利潤的直接因素。

1 企業(yè)經(jīng)營定價影響因素

1.1 產(chǎn)品成本

馬克思資本論提出，價值構(gòu)成是C+V+M，即商品價值 = 不變成本+可變成本+剩余價值。C+V是勞動者在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的價值，M是對社會產(chǎn)生的價值。成本是企業(yè)產(chǎn)品定價一個最基本的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)智能化分析系統(tǒng)對于企業(yè)成本預(yù)算和定價都有著重要意義，成本預(yù)算差異通過分析得出報表，從而進行成本控制，數(shù)據(jù)分析結(jié)果給決策者提供參考區(qū)間。當(dāng)成本超過預(yù)期，決策者能夠及時反饋并調(diào)控實現(xiàn)成本控制。產(chǎn)品成本影響定價，而價格在一定程度上影響消費者購買力，因此企業(yè)應(yīng)充分對數(shù)據(jù)信息進行整合和分析，力求降低盈虧平衡點，擴大安全邊際，提高市場經(jīng)濟效益。

1.2 市場

市場存在供求雙方，供應(yīng)方受到生產(chǎn)技術(shù)、商品的價格以及稅收等方面的影響;需求方主要受到商品價格、消費者心理、收入水平等方面的影響，如圖1所示。企業(yè)考慮市場供求關(guān)系時，大數(shù)據(jù)可以影響到方方面面，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析消費者偏好和收入水平，以及產(chǎn)品價格變動趨勢，同時大數(shù)據(jù)也促進供給方生產(chǎn)技術(shù)的提高，知己知彼百戰(zhàn)百勝，各類信息透明化，有助于企業(yè)實現(xiàn)最優(yōu)定價。

大數(shù)據(jù)有助于企業(yè)建立以市場供求關(guān)系為主的“競爭情報數(shù)據(jù)倉庫”，掌握與企業(yè)產(chǎn)品相關(guān)的市場行情，充分釋放企業(yè)潛能，進而生產(chǎn)適銷對路的產(chǎn)品創(chuàng)造收益。

1.3 產(chǎn)品生命周期

創(chuàng)新是技術(shù)提升的動力，是企業(yè)第一生產(chǎn)力。創(chuàng)新技術(shù)決定企業(yè)生產(chǎn)力曲線變化，如圖2所示。當(dāng)企業(yè)使用大數(shù)據(jù)的信息技術(shù)時，先進入線段①，即從一項技術(shù)出現(xiàn)到a點，為技術(shù)A的初階段。該階段發(fā)展比較平緩;線段②即從a點到b點，為技術(shù)A的發(fā)展迅速期，經(jīng)過初期發(fā)展，在這一階段發(fā)展迅速，線段變得陡峭;線段③即從b點到c點，是穩(wěn)定期，企業(yè)發(fā)展日趨穩(wěn)定;經(jīng)過c點，技術(shù)A就進入滯后期，此時有兩個拐點，其發(fā)展趨勢要么如線段④，繼續(xù)維持，要么如線段⑤，到達退化期，被新技術(shù)B所取代。

當(dāng)前時代正處于大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速增長期，即線段②階段。企業(yè)應(yīng)該抓住機遇，適應(yīng)大數(shù)據(jù)市場的千變?nèi)f化，創(chuàng)造收益。當(dāng)進入線段③成熟期時，市場需求接近飽和，產(chǎn)品銷售量隨之下降，維持市場份額是重要策略。一方面企業(yè)要繼續(xù)做好宣傳和用戶服務(wù)工作，在保持老客戶的同時努力拓展新客戶，同時由于企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來越多產(chǎn)品定價策略開始進行捆綁模式，根據(jù)需求差異、數(shù)據(jù)時效性差異、數(shù)據(jù)規(guī)模差異等分別采取個性化定價、時間差別定價和容量差別定價。一旦進入到線段⑤滯后期，就要進行價格折扣促進商品的銷量，從而能夠穩(wěn)定度過這一時期，或者開發(fā)新技術(shù)產(chǎn)品取代落后產(chǎn)品。

2 企業(yè)常用定價方法

2.1 成本導(dǎo)向定價法

成本導(dǎo)向是指成本作為定價最重要的因素，包括：成本加成定價法、邊際成本定價法、盈虧平衡定價法和目標(biāo)利潤定價法等。最常用的是成本加成定價法，根據(jù)商品分類，制定不同加成比例。成本加成定價法包括計劃成本定價法、成本利潤定價法、銷售利潤率定價法三種。這些方法計算簡便但存在共同的弊端，即只考慮成本，不考慮市場，也沒有充分考慮數(shù)據(jù)信息。在傳統(tǒng)的成本導(dǎo)向定價法中，需要對數(shù)據(jù)的處理和分析進行提升。企業(yè)需要通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)得出相應(yīng)的預(yù)設(shè)的價格，然后通過可視化的數(shù)據(jù)分析進一步優(yōu)化定價，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化。

2.2 市場導(dǎo)向定價法

市場導(dǎo)向是針對消費者關(guān)于產(chǎn)品的價值需求度來進行分析，消費者對于產(chǎn)品價值認可度越高，產(chǎn)品定價就越高;市場對于產(chǎn)品的需求量越高，定價就越高。雖然大數(shù)據(jù)信息技術(shù)分析能夠為定價方法的缺陷進行一定彌補，但是買賣雙方對大數(shù)據(jù)信息有不同的主觀判斷，這就導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)定價決策在一定程度上可能會出現(xiàn)偏差，這是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)智能化進行定價決策需要解決的問題。

2.3 顧客導(dǎo)向定價法

顧客導(dǎo)向法即需求導(dǎo)向定價法，根據(jù)市場以及消費者心理需求進行定價。這種方式一般都會參考之前價格，然后根據(jù)市場變化以及需求變化進行一定調(diào)整，這樣就會形成兩種價格。這兩種價格的差異會隨著市場變化而改變。例如產(chǎn)品顏色改變導(dǎo)致價格改變;成本相同，根據(jù)市場位置不同，價格上也有差別等。企業(yè)使用大數(shù)據(jù)進行分析的過程中獲取到預(yù)估值和實際值之間的差異。企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)智能化，定位目標(biāo)客戶，更加具有針對性，精準(zhǔn)把握整體市場。實際操作過程中由于預(yù)期值受到外界影響造成最后的價格波動，不過，隨著大數(shù)據(jù)信息分析技術(shù)不斷提升，使之后的產(chǎn)品定價更加準(zhǔn)確科學(xué)。

3 數(shù)智融合助力企業(yè)優(yōu)化定價策略

3.1 利用大數(shù)據(jù)動態(tài)掌握企業(yè)產(chǎn)品價格

企業(yè)定價受到成本、市場、產(chǎn)品生命周期以及環(huán)境、人口、經(jīng)濟、社會等眾多因素影響。企業(yè)只有在參與市場管理的過程中收集大量的數(shù)據(jù)，利用智能化技術(shù)來動態(tài)分析同類產(chǎn)品的價格、替代產(chǎn)品的價格以及各類因素的變化過程，才能清晰地掌握企業(yè)定價的發(fā)展變化規(guī)律。

利用大數(shù)據(jù)掌握企業(yè)產(chǎn)品價格，有助于建立企業(yè)定價長效機制。利用市場交易過程以及代理過程進行數(shù)據(jù)獲取，然后利用大數(shù)據(jù)分析工具和平臺進行分析，融合專業(yè)的理論建設(shè)一個動態(tài)化、準(zhǔn)確性以及合理化的評估測評系統(tǒng)，保證企業(yè)產(chǎn)品定價更加準(zhǔn)確科學(xué)，對于供應(yīng)商和零售商的選擇也會更加便利。企業(yè)需要了解企業(yè)產(chǎn)品價格變化，分析市場的供求比例，定期發(fā)布企業(yè)定價趨勢及價格水平，引導(dǎo)消費者積極消費，不僅能夠提高企業(yè)核心競爭力，還能促進市場平穩(wěn)健康發(fā)展。

3.2 利用大數(shù)據(jù)選擇合適的供應(yīng)商

選擇供應(yīng)商流程決策模型如圖3所示。按照企業(yè)對于供應(yīng)商選擇的要素、權(quán)重及標(biāo)準(zhǔn)紅線，設(shè)置供應(yīng)商評估模型。評估的內(nèi)容包括但不限于：同類產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)對比、采購價格評估、采購成本分析、市場反饋、供應(yīng)商資質(zhì)審查、交易風(fēng)險評估和財務(wù)狀況評估等。

通過系統(tǒng)和人工收集所需數(shù)據(jù)，利用決策模型計算出每家供應(yīng)商的得分，及時對標(biāo)準(zhǔn)紅線的事項進行預(yù)警。企業(yè)管理者可以全方位選擇合適的供應(yīng)商，對于信息資料較為公開的供應(yīng)商，企業(yè)管理者可以利用智能化的決策模型，只需要輸入對于供應(yīng)商的標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)自動收集供應(yīng)商相關(guān)數(shù)據(jù)，向企業(yè)管理者推薦供應(yīng)商名單。同時，系統(tǒng)會根據(jù)要素更新數(shù)據(jù)，對已選擇的供應(yīng)商實時監(jiān)控，并推薦可替代的新的供應(yīng)商，為企業(yè)創(chuàng)造價值。

通過多維建模和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能更快地對供應(yīng)商資質(zhì)作出評估，減少工作人員的時間投入。多角度、全方位、體系化的評估模型，能全面展現(xiàn)供應(yīng)商之間的差異，減少人為因素的干預(yù)，便于管理者做出更精準(zhǔn)的判斷。此外，評估數(shù)據(jù)可追溯，便于事后檢核分析。系統(tǒng)可以持續(xù)監(jiān)控供應(yīng)商的服務(wù)能力，并在供應(yīng)商觸及風(fēng)險紅線時及時做出預(yù)警。

3.3 搭建大數(shù)據(jù)資源集成機制

“數(shù)據(jù)是第一生產(chǎn)力”，通過“大數(shù)據(jù)+產(chǎn)業(yè)+金融”三者相結(jié)合的方式進行產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加大數(shù)據(jù)信息化利用，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，加上大數(shù)據(jù)分析，進行價格評估和監(jiān)管;企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行融資，讓市場更加具有活力。企業(yè)應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)在市場上的多維價值、數(shù)據(jù)安全等因素，最大化利用大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來的機遇，能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)在市場上的創(chuàng)新需求，從以下六個維度來對企業(yè)產(chǎn)品定價提供決策參考：IVD （數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值）準(zhǔn)確性、完整性和專屬性;EVD （數(shù)據(jù)的經(jīng)濟價值）對盈虧影響;PVD （數(shù)據(jù)的績效價值）對關(guān)鍵業(yè)務(wù)的影響;CVD （數(shù)據(jù)的成本價值）如果數(shù)據(jù)丟失會帶來的損失;BVD （數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價值）對具體目標(biāo)的作用和重要性;MVD （數(shù)據(jù)的市場價值）能從數(shù)據(jù)銷售或交換中得到的價值。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)帶來更多信息資源，通過內(nèi)外部風(fēng)險因素數(shù)據(jù)的自動收集，以及風(fēng)險模型的預(yù)測和應(yīng)用，提高企業(yè)對于風(fēng)險的預(yù)知能力、管控能力和應(yīng)對能力;通過構(gòu)建智能決策模型和多維價值分析，幫助管理者作出更精準(zhǔn)的產(chǎn)品定價決策;通過短期和中長期運營數(shù)據(jù)的預(yù)測，提高企業(yè)產(chǎn)品定價預(yù)見能力，推動戰(zhàn)略落地執(zhí)行，促進集團企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展和規(guī)模擴張。因此，大數(shù)據(jù)信息和智能化運用，為企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型搭建了組織基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和管理基礎(chǔ)，不僅能實時反饋企業(yè)成本信息、定價信息、經(jīng)營成果和防控經(jīng)營風(fēng)險，還能驅(qū)動企業(yè)的價值創(chuàng)造和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

參考文獻

Yabsley W ， Coleman S . Using data analytics for business decisions in the UK energy sector： a case study integrating gas demand with weather data[J]. International Journal of Oil Gas and Coal Technology， 2019， 21（1）：109.

Kwak W ， Shi Y ， Lee H ， et al. Applications of Fuzzy Set to International Transfer Pricing and Other Business Decisions[J]. World entific Book Chapters， 2020.

花雙蓮，王英.大數(shù)據(jù)背景下的管理會計信息應(yīng)用[J].財會月刊，2019.

胥莉，陳宏民.具有網(wǎng)絡(luò)外部性特征的企業(yè)定價策略研究[J].管理科學(xué)學(xué)報， 2006（6）：23-30.

胡麗，李松，王友群.企業(yè)并購決策和目標(biāo)企業(yè)定價研究[J].金融與經(jīng)濟， 2005（4）：62-63.

Research on the Pricing of Business Decision-making on Operation Assisted by the Integration of Big Data and Intelligence

School of Management， Guangzhou City University of Technology

WANG Yiming? CHEN Liqun? LIU Xueyu

Abstract： Product pricing decision is an important part of enterprise management decision. Currently， big data and intelligence bring opportunities and challenges to the enterprise management. Data mining and correlation analysis help business have an insight into market trends and enterprise competitiveness and provide data support for enterprise operating innovation， product and service innovation， model innovation， cultural innovation， assisting enterprises to price products better in the age of digital intelligence and create more values for customers.

Keywords： digital intelligence age; enterprise operation; pricing strategy