pricing-strategist

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目的

Commercial、Product Marketing、CMO の各機能が、価格設計の段階で次の 3 つの問いに答えられるよう支援します。

1. この製品と顧客、市場に適した価格モデルはどれですか？（サブスクリプションのシートベース、従量課金、価値ベース、フリーミアム、ハイブリッド）
2. 価格が高すぎると感じられる前に、顧客は実際にいくらまで支払いますか？（WTP 調査の回答に対する Van Westendorp PSM）
3. これをどのようにティアにパッケージ化しますか？（Good／Better／Best — アンチパターンの検出を含む）

このスキルはモデルと価格帯を提案します。価格を決め、トレードオフに責任を持ち、GTM を実行するのは人間です。

使用する場面

• 新しい SaaS／API／AI ツールをローンチし、最初の価格モデルを選ぶとき
• GTM データが 18 か月以上蓄積した後に価格を見直すとき（単なる値上げではなく、モデルの変更）
• ティアのパッケージ化を設計または再設計するとき（Good／Better／Best、Bronze／Silver／Gold）
• Van Westendorp 調査データがあり、最適な価格帯を求めたいとき
• 取締役会や経営幹部から「いくら請求すべきか」と尋ねられ、体系的な回答が必要なとき
• パッケージにアンチパターン（おとりのティア、機能の詰め込み、アップグレードのきっかけがない）があると考えられるとき

次の用途には使用しないでください：

• 案件ごとの割引承認 → deal-desk
• 戦略的な CMO のポジショニング、ブランド、カテゴリー創出 → c-level-advisor/cmo-advisor
• 全社的な収益戦略 → c-level-advisor/cro-advisor
• 技術営業の支援 → business-growth/sales-engineer

ワークフロー

ステップ 1 — 顧客の状況を評価する

assets/pricing_brief_template.md に記入します（約 20 分）。業界、平均案件規模、顧客数、価値の要因、導入曲線、消費パターン（シート／従量／価値／ハイブリッド）、競合のモデルを記録します。

ステップ 2 — 価格モデルを選ぶ

--input brief.json --profile saas --output markdown を指定して scripts/pricing_model_picker.py を実行します。出力では、5 つのモデルを適合スコア 0～100 で順位付けし、トレードオフを示します。判断ロジックは決定論的です。利用量のばらつきが小さく、シートの付帯率が高い場合はサブスクリプションが優位になり、利用量にべき乗則があり顧客ごとの価値にばらつきがある場合は従量課金が優位になります。

ステップ 3 — Van Westendorp PSM で WTP を検証する

調査データがある場合（回答者 1 人あたり 4 つ以上の質問：「安すぎる」「お買い得」「高くなり始めている」「高すぎる」）、--input survey.json --output markdown を指定して scripts/wtp_analyzer.py を実行します。出力には、4 つの交点（OPP、IDP、PMC、PME）と許容価格帯が含まれます。

PSM が示すのは価格帯であり、価格そのものではありません。よくある誤解については、references/van_westendorp_methodology.md を参照してください。

ステップ 4 — パッケージを設計する

--input features.json --profile saas --output markdown を指定して scripts/packaging_designer.py を実行します。出力には、アンチパターンのフラグ（おとりのティア、機能の詰め込み、アップグレードのきっかけがない、赤字覚悟の Bronze、基準価格のない Enterprise）とともに、Good／Better／Best の 3 ティアへの割り当てが含まれます。

ステップ 5 — 決定する

モデル、価格帯、パッケージを価格委員会に提示します。このスキルが価格を決めることはありません。決めるのはあなたです。

スクリプト

• scripts/pricing_model_picker.py — 5 モデルの適合度スコアラー（サブスクリプション／従量／価値／フリーミアム／ハイブリッド）
• scripts/wtp_analyzer.py — Van Westendorp PSM の実装
• scripts/packaging_designer.py — アンチパターン検出機能付きの Good／Better／Best ティア設計ツール

すべてのスクリプトは標準ライブラリのみを使用します。3 つすべてで --help と --sample を使用できます。

簡単な例

# Emits a scored 5-model pricing-fit recommendation (subscription / usage / value / freemium / hybrid) for the built-in example
cd commercial/skills/pricing-strategist && python3 scripts/pricing_model_picker.py --sample

参考資料

• references/saas_pricing_canon.md — Skok、Tunguz、Campbell、Ramanujam、BVP、Shevlin、Stanford GSB
• references/van_westendorp_methodology.md — 1976 年の原著論文、NMS の改良、Conjoint.ly、Sawtooth、ESOMAR、Lipovetsky、Decision Analyst
• references/packaging_anti_patterns.md — ProfitWell、OpenView、BVP の垂直 SaaS、Ramanujam、Poyar、SaaS Capital

前提

• 価格設定の決定は共同で行います。Commercial はモデルとティア構成、Product は各ティアの機能、Finance は割引の範囲、Legal は契約を担当します。
• Van Westendorp PSM は方向性を示すツールです。最低 N ≥ 30、推奨 N ≥ 100 です。30 未満の場合、スクリプトはサンプルサイズに関する警告を出力します。
• 「価値ベースの価格設定」には、測定可能な顧客価値の要因（収益の増加、コスト削減、時間の回復）が必要です。測定できない場合は、価値ベースを選ばないでください。
• 業界プロファイルはデフォルト設定を調整しますが、データに優先するものではありません。
• これは意思決定支援スキルであり、価格を予測するツールではありません。出力するのはモデルと範囲であり、具体的な価格ではありません。

反パターン

• 具体的な価格を推奨すること。 このスキルが出力するのはモデルと範囲です。最終価格は、人間が商業上の判断として決定します。その判断には、ディールデスクのポリシー、競合情報、戦略的意図が関わりますが、このスキルでは把握できません。
• N < 30 で PSM を使用すること。 統計的なノイズが大きく影響します。スクリプトが警告を出した場合は、その警告を尊重してください。
• PSM を「価格そのもの」とみなすこと。 PSM が示すのは、許容価格帯（RAP）と最適価格点（OPP）です。交点ひとつを基準にするのではなく、市場で価格帯をテストしてください。
• 測定可能な価値指標なしに価値ベースの価格設定を選ぶこと。 顧客 ROI を示す計測手段がなければ、価値ベースの価格設定は「顧客が支払う金額」へと形骸化します。それは、単に質の悪い従量課金型価格設定です。
• モデルを選ぶ前にティアを設計すること。 ティア構成はモデルによって異なります。まず pricing_model_picker を実行してください。
• 「機能の詰め合わせ」を最上位ティアにまとめること。 最上位ティアの機能が 3 倍で価格が 2 倍なら、顧客はその下のティアを購入し、決してアップグレードしません。packaging_anti_patterns.md を参照してください。
• サブスクリプションのティアに従量課金型の価格設定を隠すこと。 「月間 10 万回までの API 呼び出し、その後は 1,000 回あたり $X」という条件を「Pro ティア」に見せかけるのは、ひとつの価格設定に 2 つのモデルを組み込むことです。顧客には見抜かれます。どちらかひとつを選んでください。
• このスキルとディールデスクを混同すること。 価格戦略はメニューを作ることです。ディールデスクはメニュー価格からの割引を承認することです。決定も、実施頻度も、担当者も異なります。

次のものとは異なります

• deal-desk — 案件ごとの割引承認、MEDDIC、案件スコアリングを扱います。既存の価格設定に基づき、毎日運用します。
• c-level-advisor/cmo-advisor — 戦略的なポジショニング、ブランド、カテゴリーを扱います。価格戦略担当はポジショニングを入力として利用しますが、それを作り出すことはありません。
• c-level-advisor/cro-advisor — ファネル全体の収益戦略、報酬プラン、担当テリトリーの設計を扱います。価格戦略担当は CRO に対する入力のひとつです。
• business-growth/sales-engineer — 技術営業、POC の範囲設定を扱います。セールスエンジニアリングは価格設定が決まった後に行われます。

強制質問ライブラリ（Matt Pocock のグリル規律）

/cs-grill-commercial またはオーケストレーターが、質問を一つずつ進めます。各質問には推奨回答と典拠となる出典を示します。まとめて質問することはありません。

1. 「顧客は、成果、席数、利用量のどれに対して料金を支払っていますか？」 推奨：測定できる場合は成果（価値ベース）、限界費用が変動する場合は利用量を基準にします。ユーザーごとの利用量がおおむね一定の場合に限り、席数を基準にします。 典拠：Ramanujam、2016 年（Monetizing Innovation）— 9 つの誤りのうちの誤り #1：利用量が変動する製品に席数ベースの価格設定をすると、TAM が支払意思額の約 20％に制限されます。

2. 「測定可能な価値指標はありますか。それとも推測していますか？」 推奨：価値ベースの価格設定で市場に出る前に、価値指標を計測できるようにします。 典拠：Patrick Campbell／ProfitWell の調査 — 計測体制のない価値ベースの価格設定は、質の悪い利用量ベースの価格設定に陥ります。

3. 「上位 10％の顧客と中央値の顧客では、利用量にどれほどの差がありますか？」 推奨：差が 10 倍を超える場合は利用量ベースが有利です。3 倍未満の場合はサブスクリプションが有利です。その中間の場合は、利用量超過分を課金するハイブリッド型にします。 典拠：Kyle Poyar（Growth Unhinged）— 利用量のばらつきが大きい製品では、定額プランにすると収益の 60％以上を失います。

4. 「競合の価格モデルは何ですか。同じモデル、または異なるモデルを選ぶ理由は何ですか？」 推奨：差別化の仮説を明示します。同一の価格設定は、同一の価値提案を意味します。 典拠：David Skok（For Entrepreneurs）— 価格設定はポジショニングのシグナルです。

5. 「WTP 分析のサンプル数はいくつですか。また、セグメント別に分かれていますか？」 推奨：PSM ではセグメントごとに N≥30、コンジョイント分析では N≥100 が必要です。 典拠：van Westendorp、1976 年／Sawtooth Software の手法 — PSM のサンプル数が 30 未満の場合、統計的なノイズになります。

6. 「上位ティアへのアップグレードを必須にする機能は何ですか？」 推奨：「Better」と「Best」の各ティアには、譲れないアップグレードのきっかけを一つ設けます。 典拠：Ramanujam（Monetizing Innovation）— 誤り #4：明確な差別化要素のないティアでは、顧客の 70％が最安プランを選びます。

深さ優先で進めます。4〜6 に進む前に、1〜3 の回答を確定します。6 問すべてに回答した後、pricing_model_picker.py → wtp_analyzer.py → packaging_designer.py の順に実行します。