勘と経験に頼らない価格最適化メソッド
UTEconの
「価格最適化コンサルティング」
最先端理論と豊富な現場経験から得た
ベストプラクティスをもとに
「科学的根拠に基づく最適価格」を導き、利益最大化。
セミナー情報などを入手する
こんな課題感をお持ちではありませんか？
「最適なプライシングができているのか？」が分からない
通常の販売価格に対して「セール時の価格をどのように設定するのがよいのか？」が分からない
複数のプロダクトを販売しているが「どう組み合わせ、それをどのように価格付けするのがよいか？」が分からない
サブスクサービスの値上げに対する増収効果と顧客の離反を「どのように評価すべきか？」が分からない
一つでも該当する方は当社のサービスでお役に立てます
プライシング最適化は「需要を測定する」問題
あらゆるプライシングの最適化問題は
「商品・サービスの価格弾力性（需要関数）を測定すること」で解決します。
例えば、商品価格を「1,600円とすべきか？1,500円とすべきか？」という
社内議論があったとします。
1,600円とした場合、１取引あたりの相対的な売上は増えるものの販売個数が少なくなります。
逆に1,500円とした場合、１取引あたりの相対的な売上は減るものの販売個数は増えます。
これは感覚的にも正しいように思われます。
一方、この感覚のみでは「どちらが得か？」を判断することは出来ません。
そももそも最適な価格はこのどちらでもなく1400円なのかもしれません。
そこで登場するのが「需要関数」です。
商品の需要関数が以下の図で説明可能な状況を想定します。
この場合、P x Q がより大きなケース2の方が有利であることが分かります。
（ケース1： 640,000円 < ケース2：750,000円）
では、P2が最適価格なのでしょうか？
それは誤りです。
なぜなら1,500円よりも価格を低くすれば、
売上の最大化が見込める可能性が残っているからです。
専門的には、売上の最大化を目指すのであれば、
需要の価格弾力性が『１』となる価格を目指すのが良いことが示されています。
上記の例における価格弾力性は「3」ですから、
売上最大化点からまだ離れていることが示唆されます。
このように需要関数がわかれば、
「ビジネスにおいて実利を生み出す問題」は世の中にたくさんあります。
これらの応用として以下のように考えて最適化問題を解くことも可能です。
- 利益を最大化するのであればまた、供給数量に応じたコスト構造の変化（変動費用）を考慮した最適化を考える
- セール時の価格最適化を行う場合は、セールに伴う価格弾力性を考慮する
- 複数プロダクトを販売する場合であれば、個々に販売した場合とバンドリング（まとめ売り）した場合の価格弾力性を考慮する
- サブスクであれば継続率と価格弾力性の関係性を考慮する
需要関数の測定は難しい
しかし残念ながら実社会において、こうした理論が生かされているケースはあまり多くありません。
理由は、需要関数の測定は難しく「複雑なノウハウが必要だから」です。
需要関数の測定で陥りがちな失敗例
例えば価格、数量データが潤沢にある状況において、
需要関数を導くために、数量を価格に回帰する状況を想定します。
その結果「価格が高い方がよく売れる」「価格は数量に影響がほとんどない」といった
結果が得られるとします。
ここでマーケターが「この商材は価格弾力性が低い」と解釈するのは危険です。
理由は、こうしたケースにおいては、
価格によって売上が一義的に決まる「価格⇒売上」という因果だけではなく、
「たくさん売れそうなので高い価格がつけられる」という
「売上⇒価格」の逆の因果がデータに内包されてしまうことが頻発するからです。
経済学の知見・エコノミストの分析が必要
このような失敗を生じさせないためには、逆因果の影響を丁寧に取り除いて、
価格が売上に与える影響のみを抽出する必要があります。
また、これによって欠落してしまう異なる価格ポイントでのデータを補填するため、
商品・サービス特性に応じて適切な設計で需要関数を構築させることが重要です。
実証ミクロ経済学ではこの手法を長年蓄積してきました。
UTEconの
価格最適化支援コンサルティング
経済学のプロが「価格と売上の因果関係」をアカデミックに蓄積された
頑健な手法で計測し、プラシング最適化・ビジネス成果の最大化を支援
需要関数の測定とプライシング最適化の手法で
以下の課題に対応可能です。
- 新商品のプライシング
- セール割引率の最適化
- ポイント弾力性、クーポン弾力性の推定に基づく、ポイントおよびクーポンの最適化
- シニア割引などの顧客セグメントごとの価格最適化（第２種価格差別）
- ユーザーが複数プランから選ぶ際のプランごとの価格最適化（第３種価格差別）
- ダイナミックプライシング
- サブスクのプラン設計と価格最適化
- 多量需要者向けのボリューム割引の最適化
- 複数プロダクトの販売方法と価格付けの最適化
用いる方法論
- 需要関数の構造推定
- 価格最適化のためのA/Bテスト設計・
ビジネス文脈に合わせた価格実験 - 因果推論手法を用いた
価格弾力性測定 - データが存在しない場合の
需要関数推定のためのアンケート設計
下記のような状況でお悩みの場合、お気軽にご相談ください
ケース１：
業界初の新商品のため参照可能なデータがない
ケース２：
過去類似製品の販売データは蓄積されているものの、整理がされていない
ケース３：
競合との価格競争が激しく、価格変更のインパクトが大きいため、安易に価格変更に踏み切れない
ケース４：
売り切りモデルかサブスクリプションモデルにすべきか判断できない
事業ライフサイクルのあらゆるフェーズで
最適価格設定に必要なご支援を提供
- 新商品リリース時の価格決定支援
- 事業戦略見直し時における価格改定の支援
- 継続的な価格運用支援
実績
NHKの実績
弊社顧客
UTEconが
選ばれる理由
世界トップレベルの専門性
最先端理論の社会実装に関して豊富な現場経験を持つコンサルタント、世界トップクラスのMBA講師陣を含むアドバイザーがタッグを組み、貴社に必要な解決策を提供
価格決定に必要な環境の整備も支援
最適な意思決定に必要なデータ収集設計・分析方法・メンテナンス方法も立案
関連書籍
関連セミナー・コンテンツ
UTEconの
専門家が伴走します。
最先端理論と豊富な現場経験なコンサルタント・アドバイザーが
貴社のマーケティング投資対効果の評価を徹底サポート
青野将大
UTEconコンサルタント
アナリスト
国内シンクタンクでコンサルタントとして勤務した経験を有する。主に中央省庁の調査支援および政策実行支援や、民間企業の事業戦略支援、データ活用支援等を行っていた。東京大学修士（農学）。
井関律子
UTEconコンサルタント
アナリスト
中央省庁や自治体、国際協力機構へのコンサルティング経験を持つ。海外の途上国支援プロジェクトに数多く従事したほか、国内行政関連の各種調査、公共事業の経済分析業務、EBPM実装支援を行った。京都大学修士（農学）、東京大学公共政策学修士（専門職）。
柴田真宏
UTEconコンサルタント
シニアアナリスト
民間企業でのコンサルタントとしての勤務経験があり、クライアント企業の経営におけるデータの管理、分析、活用までの一連の流れを支援した。飲食店、製造業、サービス業でのマーケティングの効果測定および需要予測の経験を有する。東京大学修士（経済学）。
松山博幸
UTEconコンサルタント
アナリスト
専門は都市経済学。民間企業において官公庁向けに地域経済のコンサルタント業務に従事し、地域経済の現状把握や施策の提案、分析手法の普及支援を手掛けた。修士(経済学)。
渡辺安虎
UTEcon取締役
東京大学大学院経済学研究科及び公共政策大学院教授
需要予測、価格戦略、サブスク設計、機械学習の応用、計量マーケティング等についての現場レベル及びマネジメントレベルでの実務的な経済分析経験を有する。また、法規制対応に関しては電子商取引分野及び不公正な取引方法に関する経済分析の経験を有し、企業結合等独占禁止法等に関する案件についても研究成果を活用したコンサルティングが可能。前職はアマゾンジャパン経済学部門長。ペンシルべニア大学PhD（経済学）。
上武康亮
UTEconアドバイザ―
イェール大学経営大学院マーケティング学部教授
計量経済学、機械学習、経済理論モデルに基づく反実仮想シミュレーション等による各種マーケティング施策(広告効果測定、CRM戦略策定、価格設定等)の効果検証、及び施策の実装を日米の大企業、スタートアップと共同で行ってきた。また、企業結合等独占禁止法に関する経済分析の経験を有する。ノースウェスタン大学PhD(経済学)。
川口康平
UTEconアドバイザー
香港科技大学商学院経済学部助理教授
計量経済学、経済理論にもとづく反実仮想予測をもちいた競争政策、マーケティング施策の効果の予測、フィールド実験による経営戦略の効果測定、アンケート調査にもとづく政策効果の測定などを行ってきた。ロンドンスクールオブエコノミクスPhD(経済学)。
若森直樹
UTEconアドバイザー
一橋大学大学院経済学研究科准教授
産業組織論で発展してきた手法である「経済理論に基づく反実仮想シミュレーション」を用いて競争政策の評価を中心に研究を行ってきたが、そのような手法を金融経済学（ヘッジファンド産業、中小企業金融）や医療経済学の領域に持ち込んだ分析経験も有する。元職のカナダ中央銀行では、消費者の決済手段選択とキャッシュレス化に関する研究に従事。ペンシルバニア大学PhD（経済学）。
コンサルティングサービスの一例
《課題》
「新商品に関する価格設定コンサルティング」
進め方の一例
キックオフミーティング
1ヶ月目
事業理解
- 事業責任者インタビュー
- 過去類似商品販売データ収集・整理
- マーケティング責任者インタビューおよびKPIの確認
2ヶ月目・3ヶ月目
簡易分析アウトプットの共有および
最終化に向けた検討手法のすり合わせ
4ヶ月目
検討手法の確定および、分析結果の精緻化
最適化価格の導出
最終報告会
日々の関わり方
無制限
チャット相談
定例ミーティング
事業責任者
セッション
基礎研修の実施
ご契約までの流れ
お問い合わせ
まずはお問い合わせフォームよりご相談ください。
ご相談内容を確認したあと、担当者より1営業日以内にご連絡いたします。
ヒアリング・ご提案
Web会議でお客様の状況・課題感をヒアリングさせていただき、要件を整理。
サービスを提供するうえで必要な調査や実行プロセスの概要などについてご提案いたします（1時間程度）。
期間：ヒアリングから2～4週間以内にご提案
ご契約・サービス提供開始
本サービスに関するご契約書を送付します。ご契約・発注後は定例会議を実施し、
お客様とコミュニケーションを取りながら戦略・施策の立案や施策実行・改善に必要な情報の共有をします。
期間：契約後1か月以内にプロジェクトを開始
※コンサルタントの状況によってはお待ちいただく可能性があります。
よくあるご質問
Q.料金について教えてください
A. 課題と作業内容の規模によって異なりますので、まずはお問い合わせください。お見積りいたします。
Q. 自社にデータサイエンティスト、アナリストといった分析要員がおります。最終的には自社人員で分析できるようにしたいのですが支援可能ですか？
A. はい、可能です。分析課題と貴社分析要員のスキルや分析能力等をお伺いした上で、アドバイザリー、弊社で分析実施後レクチャー実施など、可能な方法をご提案いたします。
Q. プロジェクトの期間はどの程度かかりますか？
A. 課題と作業内容の規模によりますが、3ヶ月から6ヶ月程度のプロジェクトが多いです。
Q. 自社に大量の販売データがないと依頼できないでしょうか？
A. 課題によっては外部データやアンケート調査などで代替できる場合もございます。ご相談ください。
Q. 提供データがどのように扱われるのか不安です。
A. 弊社はISO/IEC 27001情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)認証を取得しています。また、貴社システム環境内で作業を行う事も可能です。ご相談ください。
Q. 成果物はどういったものになりますか？
A. 報告書、分析用コードなど課題に応じてご用意する事が可能です。ご相談ください。