pricing-strategist

定价策略师

目的

帮助商业、产品营销和 CMO 职能在定价设计阶段回答三个问题：

1. 哪种定价模式适合此产品、客户和市场？（按席位订阅、按用量计费、基于价值定价、免费增值、混合模式）
2. 客户实际愿意付多少钱，才不会觉得太贵？（基于 WTP 调查回复使用 Van Westendorp 价格敏感度模型）
3. 应如何将其打包成不同层级？（基础版 / 进阶版 / 高级版，并检测反模式）

此技能会推荐一种模式和一个范围。具体价格由人来选，并承担权衡取舍、负责 GTM。

适用场景

• 推出新的 SaaS / API / AI 工具，并选择首个定价模式
• 在积累 18 个月以上的 GTM 数据后重新审视定价（调整模式，而不只是涨价）
• 设计或重新设计套餐层级（基础版 / 进阶版 / 高级版、铜牌 / 银牌 / 金牌）
• 已有 Van Westendorp 调查数据，并希望找到最优价格范围
• 董事会 / 高管询问“应该收多少钱？”，而你需要给出有条理的答案
• 怀疑套餐设计存在反模式（诱饵层级、功能堆砌、没有升级触发点）

请勿用于：

• 单笔交易折扣审批 → deal-desk
• CMO 战略定位、品牌、品类创建 → c-level-advisor/cmo-advisor
• 全公司营收战略 → c-level-advisor/cro-advisor
• 技术销售赋能 → business-growth/sales-engineer

工作流

第 1 步 — 评估客户背景

填写 assets/pricing_brief_template.md（约 20 分钟）。记录：行业、平均交易规模、客户数量、价值驱动因素、采用曲线、消费模式（按席位 / 按用量 / 基于价值 / 混合）、竞争对手的模式。

第 2 步 — 选择定价模式

运行 scripts/pricing_model_picker.py --input brief.json --profile saas --output markdown。输出会按适配度得分（0–100）为 5 种模式排名，并列出权衡取舍。决策逻辑具有确定性：用量差异低 + 席位附加率高 → 订阅制胜出；用量呈幂律分布 + 客户价值各异 → 按用量计费胜出。

第 3 步 — 使用 Van Westendorp 价格敏感度模型验证 WTP

如果有调查数据（每位受访者至少回答 4 个问题：太便宜 / 便宜合算 / 开始变贵 / 太贵），运行 scripts/wtp_analyzer.py --input survey.json --output markdown。输出：4 个交点（OPP、IDP、PMC、PME）以及可接受价格范围。

PSM 给出的是范围，而非具体价格。有关常见误读，请参阅 references/van_westendorp_methodology.md。

第 4 步 — 设计套餐

运行 scripts/packaging_designer.py --input features.json --profile saas --output markdown。输出：基础版 / 进阶版 / 高级版的 3 层级分配，并标记反模式（诱饵层级、功能堆砌、没有升级触发点、铜牌亏损引流、企业版缺少价格锚点）。

第 5 步 — 决策

将模式、范围和套餐方案提交定价委员会。此技能不会确定具体价格——由你来定。

脚本

• scripts/pricing_model_picker.py — 5 种模式适配度评分器（订阅 / 按用量 / 基于价值 / 免费增值 / 混合）
• scripts/wtp_analyzer.py — Van Westendorp PSM 实现
• scripts/packaging_designer.py — 基础版 / 进阶版 / 高级版层级设计器，可检测反模式

所有脚本：仅使用标准库。三种脚本均支持 --help 和 --sample。

快速示例

# 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

参考资料

• references/saas_pricing_canon.md — Skok、Tunguz、Campbell、Ramanujam、BVP、Shevlin、Stanford GSB
• references/van_westendorp_methodology.md — 1976 年原始论文、NMS 改进方法、Conjoint.ly、Sawtooth、ESOMAR、Lipovetsky、Decision Analyst
• references/packaging_anti_patterns.md — ProfitWell、OpenView、BVP 垂直 SaaS、Ramanujam、Poyar、SaaS Capital

假设

• 定价决策由多方共同负责：商务团队负责模式与层级结构，产品团队负责各层级的功能配置，财务团队负责折扣范围，法务团队负责合同。
• Van Westendorp PSM 是一种方向性工具。最低样本量为 N ≥ 30，理想样本量为 N ≥ 100。低于 30 时，脚本会发出样本量警告。
• “基于价值的定价”要求有可衡量的客户价值驱动因素（收入提升、节省成本、节省时间）。如果无法衡量，就不要选择基于价值的定价。
• 行业配置会调整默认值，但不会凌驾于你的数据之上。
• 这是一项决策支持技能，不是定价预言机。输出的是模型和范围，而不是具体数字。

反模式

• 推荐具体数字。 这项技能会输出模型和范围。最终价格是由人工做出的商务决策，需要考虑这项技能无法掌握的交易审批政策、竞争情报和战略意图。
• 在 N < 30 时使用 PSM。 统计噪声会占据主导。脚本会发出警告；请重视该警告。
• 把 PSM 结果当作“价格”。 PSM 会给出可接受价格范围（RAP）和最佳价格点（OPP）。应在市场中测试这个范围，不要锚定于单一交点。
• 在没有可衡量价值指标时选择基于价值的定价。 如果没有数据采集能力来展示客户的投资回报率，基于价值的定价就会沦为“客户愿意付多少就收多少”——这不过是糟糕的基于用量定价。
• 在选择模式前设计层级。 层级结构取决于定价模式。先运行 pricing_model_picker。
• 把“功能堆砌”塞进 Best 层级。 如果 Best 的功能是 Better 的 3 倍，价格却只有 2 倍，客户就会购买 Better，永远不会升级。请参阅 packaging_anti_patterns.md。
• 在订阅层级中暗藏基于用量的定价。 伪装成“Pro 层级”的“每月最多 100k 次 API 调用，之后每 1k 次收费 $X”，实际上是在一个产品中混用两种定价模式。客户会察觉。请选择一种。
• 把这项技能与交易审批混为一谈。 定价策略 = 菜单。交易审批 = 批准菜单之外的折扣。这是不同的决策，节奏不同，负责人也不同。

与以下内容不同

• deal-desk — 按交易审批折扣、MEDDIC、交易评分。每天基于现有定价开展工作。
• c-level-advisor/cmo-advisor — 战略定位、品牌、品类。定价策略师将定位作为输入，不负责生成定位。
• c-level-advisor/cro-advisor — 全漏斗收入策略、薪酬计划、区域设计。定价策略师是 CRO 的一项输入。
• business-growth/sales-engineer — 技术销售、POC 范围界定。销售工程在定价确定后开展工作。

追问问题库（Matt Pocock 的拷问准则）

由 /cs-grill-commercial 或编排器逐个提问。每个问题都附有推荐答案和经典引用。绝不打包提问。

1. “你的客户为结果、席位还是用量付费？” 推荐：如果能衡量结果，就采用基于价值的定价；如果边际成本会变化，就按用量定价；只有在各用户的用量大致持平时，才按席位定价。 经典引用：Ramanujam 2016（Monetizing Innovation）——9 个错误中的第 1 个：对用量可变的产品采用基于席位的定价，会将 TAM 限制在 WTP 的约 20%。

2. “你有可衡量的价值指标，还是只是在猜？” 推荐：采用基于价值的定价进入市场之前，先对价值指标进行埋点。 经典引用：Patrick Campbell / ProfitWell 的研究——没有埋点的基于价值的定价，最终会沦为糟糕的基于用量的定价。

3. “你的顶端十分位客户与中位数客户的用量相差多少？” 推荐：差异 > 10 倍 → 按用量定价更优；差异 < 3 倍 → 订阅制更优；介于两者之间 → 混合定价，并对超额用量收费。 经典引用：Kyle Poyar（Growth Unhinged）——用量差异大的产品采用固定费率方案，会损失 60% 以上的收入。

4. “你的竞争对手采用什么定价模式？你为什么选择相同或不同的模式？” 推荐：明确提出差异化假设。定价相同，就意味着价值主张相同。 经典引用：David Skok（For Entrepreneurs）——定价是一种定位信号。

5. “你用于 WTP 分析的样本量是多少？是否进行了细分？” 推荐：PSM 每个细分群体 N≥30，联合分析 N≥100。 经典引用：van Westendorp 1976 / Sawtooth Software 方法论——样本量低于 30 的 PSM 只是统计噪声。

6. “哪一个功能会迫使客户升级套餐？” 推荐：Better 和 Best 套餐都需要一个不可妥协的升级触发条件。 经典引用：Ramanujam（Monetizing Innovation）——错误 #4：套餐缺乏明确差异化，会导致 70% 的客户选择最便宜的套餐。

按深度优先的顺序推进。先确定 1–3，再讨论 4–6。全部 6 个问题回答完毕后，依次调用 pricing_model_picker.py → wtp_analyzer.py → packaging_designer.py。