Experiment Hub · Pricing
Эксперименты Pricing: как увеличивать captured value, а не просто поднимать цену
Pricing experiments нужны, когда бизнес подозревает underpricing, слабый packaging или discount leakage. Здесь важно оптимизировать не саму цену, а contribution, price realization и willingness to pay при приемлемом win rate.
Operating model
Customer Value → Price / Package → Choice → Contribution
Цена тестируется вместе с сегментом, package и buyer economics. Победа - рост contribution, а не максимальный list price. Когда идти в этот раздел
Типовые constraints
01UnderpricingКомпания забирает слишком малую долю создаваемой value.
02Low average checkКлиенты остаются в минимальном scope.
03Discount leakageSales покупает revenue скидками.
04Pricing uncertaintyНет evidence о willingness to pay.
Порядок работы
От проблемы к experiment decision
01ConstraintВыберите конкретное ограничение.
02MechanismПочему метрика теряется именно здесь.
03ExperimentИзмените один mechanism.
04GuardrailЗащитите downstream quality/economics.
05DecisionScale / Iterate / Kill.
Experiment Library
Стартовые эксперименты
Это не обязательная последовательность. Выберите тот тест, который отвечает текущему constraint и может быстрее всего купить полезное evidence.
ExperimentPrice IncreaseПроверить price headroom на ограниченном cohort.Открыть эксперимент →ExperimentPackagingПересобрать structure выбора и feature fences.Открыть эксперимент →ExperimentDiscount PolicyПонять, какие скидки реально влияют на win rate.Открыть эксперимент →ExperimentWillingness to PayПолучить evidence ценового диапазона до большого запуска.Открыть эксперимент →
| Ситуация | Experiment | Primary metric | Guardrail |
|---|---|---|---|
| Цена давно не менялась | Price Increase | Contribution / opportunity | Win rate |
| Слишком много custom offers | Packaging | Package mix | Activation / win rate |
| Скидки стали нормой | Discount Policy | Price realization | Win rate / cycle |
| Новый продукт/рынок | Willingness to Pay | Paid commitment | Buyer fit |
Не запускайте experiment из-за того, что он «интересный». Сначала привяжите его к constraint и decision question. Иначе библиотека быстро превращается в список growth hacks.
Growth OS
Эксперимент должен покупать evidence для решения
Не оценивайте experiment по активности команды. Хороший тест либо улучшает economics, либо меняет уровень уверенности в mechanism и помогает выбрать следующий шаг.