ecommerce-pricing-strategy

来源: 01手册§十二 A16 电商定价策略(定价模型+利润优化+大促定价+多平台定价) 独立性声明: 本Skill为独立定价策略规划模块,不修改现有price-dynamic Skill。price-dynamic专注动态调价执行,本Skill专注定价策略规划与公式计算。 重叠评估: 与pricing-analyzer互补——pricing-analyzer分析竞品价格合理性,本Skill输出定价策略模型;与price-dynamic互补——price-dynamic执行动态调价,本Skill规划定价方案

电商定价策略 Skill

一、使用场景

二、定价模型

2.1 四大定价模型(来源:01手册§十二A16)

2.2 模型选择决策树

有明确成本? → 是 → 竞品价格明确? → 是 → 竞争导向法
                                  → 否 → 成本加成法
            → 否 → 品牌差异化? → 是 → 价值定价法
                            → 否 → 渗透定价法

2.3 加成率参考(来源:01手册§十二A16)

三、利润优化策略

3.1 毛利率目标(来源:01手册§十二A16)

• 健康毛利率: >=30%
• 警戒毛利率: 20-30%(需优化)
• 危险毛利率: <20%(需提价或降本)
• 暴利毛利率: >80%(检查是否虚高)

3.2 动态调价策略

基于三维度动态调整价格:

• 库存维度: 库存>安全库存×2 → 降价10-15% / 库存<安全库存 → 涨价5-10%
• 销量维度: 近7天销量环比下降>30% → 降价5-10% / 上升>50% → 涨价3-8%
• 竞品维度: 竞品降价>10% → 跟进降价 / 竞品涨价 → 观察后跟进

3.3 捆绑销售策略

3.4 满减策略设计

• 门槛设计: 满减门槛 = 平均客单价 × 1.3-1.5(刺激凑单)
• 力度设计: 满减力度 = 门槛金额 × 10-15%(吸引力足够)
• 层级设计: 2-3级满减(如满99减10/满199减30/满299减60)

四、大促定价策略

4.1 大促定价公式(来源:01手册§十二A16)

到手价 = 原价 × 折扣率 - 平台券 - 店铺券 - 补贴

• 折扣率: 618/双11常规5-8折 / 秒杀3-5折
• 平台券: 跨店满减(如满300减50)
• 店铺券: 店铺专属优惠券
• 补贴: 平台补贴/品牌补贴

4.2 预售定金策略

4.3 价保策略

• 价保周期: 大促期间15-30天
• 价保规则: 买贵退差价(自动/申请)
• 价保目的: 消除观望心理,提前转化
• 价保成本: 预估2-5%订单需退差,计入定价成本

五、多平台差异化定价

5.1 多平台定价矩阵(来源:01手册§十二A16)

5.2 多平台定价注意事项

• 最低价管控: 避免某平台价格过低影响其他平台(建议最低价差<=15%)
• 平台佣金: 不同平台佣金差异(淘宝3-5%/拼多多0.6%/抖音5%)
• 包装差异: 不同平台可用不同规格/包装做差异化
• 活动同步: 大促期间各平台价格需协调一致

六、数据指标

七、工作流

1. 接收输入 - 输入成本+竞品价格+平台+操作类型
   • 验证: cost为正数, competitor_prices为列表, platform为有效平台, action为strategy/promotion/bundle之一
   • 异常: 无效输入→返回INVALID_INPUT
2. 生成定价策略(action=strategy) - 选择模型+计算建议价+毛利率
3. 生成大促方案(action=promotion) - 计算大促到手价+预售定金+价保
4. 生成捆绑方案(action=bundle) - 输出捆绑销售+满减策略
5. 输出JSON - 结构化返回定价结果

八、输入格式

{
  "cost": 30,
  "competitor_prices": "35,40,45,50",
  "platform": "taobao",
  "action": "strategy"
}

九、输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "suggested_price": 0,
    "profit_margin": "0%",
    "strategy": "定价策略摘要",
    "promotion_plan": {}
  },
  "error": null,
  "code": null
}

十、异常处理

十一、示例

示例1: 新品定价策略

输入: --cost 30 --competitor-prices "35,40,45,50" --platform taobao --action strategy 输出:

{
  "success": true,
  "data": {
    "suggested_price": 42.5,
    "profit_margin": "29.4%",
    "strategy": "竞争导向法(竞品均价42.5)+淘宝搜索权重定价(成本×1.8-3.0=54-90,取竞品均价平衡)+毛利率目标>=30%",
    "promotion_plan": {
      "model": "竞争导向法",
      "competitor_avg": 42.5,
      "cost_plus_price": 48.0,
      "platform_range": "54-90",
      "final_price": 42.5,
      "margin": "29.4%"
    }
  }
}

示例2: 大促定价方案

输入: --cost 30 --competitor-prices "35,40,45" --platform taobao --action promotion 输出: promotion_plan包含大促到手价公式+预售定金+价保策略