Pricing: A behavioral approach

Pieter Huycke Jasper Dezwaef
Persbericht

Goede waar prijst zichzelf (niet) – over de zoektocht naar de ideale verkoopprijs

Een tijd terug maakten mijn vriendin en ik ons klaar om naar de les te vertrekken. Terwijl ik mijn schoenveters strikte, merkte ik een spin op die op een tiental centimeter van mijn enkel geduldig op een prooi zat te wachten. Kort daarna werden de spin en ikzelf opgeschrikt door een schreeuw van mijn vriendin die het dier opmerkte. De sprong die ze op dat moment maakte, vanaf de trap tot aan de deur van haar kot, kon naar mijn bescheiden opinie gemakkelijk meedingen naar het olympisch record verspringen. Een amusante anekdote, maar er is meer: de link tussen dit voorval en het bepalen van de optimale verkoopprijs van bijvoorbeeld een flesje Coca-Cola is sterker dan u zou vermoeden.

De Surinaamse kers

Alvorens de link aangehaald in de inleiding verder uit te werken staan we eerst even stil bij de methodes voor prijsbepaling die vandaag de dag het meest gebruikt worden. Misschien lijkt dit een ver-van-uw-bed-show, maar wellicht bent u meer vertrouwd met prijsbepaling dan u zou verwachten. Om dit aan te tonen vraag ik u om zich even in te leven in de volgende situatie:

U bent de eigenaar van een kleine maar drukbezochte supermarkt. Op een dag gaat u naar de fruitveiling, waar u merkt dat een nieuwe, exotische kersensoort wordt aangeprezen: de Surinaamse kers. De kleine rode vrucht wordt beschreven als een kers die een zoetzure smaak met bittere accenten heeft. Aangezien u denkt dat de Surinaamse kers een gat in de markt is, besluit u om een krat aan te schaffen. Thuisgekomen rijst echter een vraag die uw handelaarsbrein pijnigt: voor hoeveel euro verkoopt u een kilogram Surinaamse kersen?

Een intuïtieve reactie zou kunnen zijn dat u kijkt naar de verkoopprijs die andere handelaars in de buurt bepaald hebben voor deze kersensoort, om vervolgens uw verkoopprijs iets lager te zetten. Door dit te doen definieert u dus een prijs door te kijken naar de concurrentie op de markt. Terwijl deze methode steek lijkt te houden vanuit het verkoopperspectief is er een minpunt: als iedereen dezelfde tactiek continu zou hanteren zou dit leiden tot een prijzenoorlog. Met andere woorden: iedereen streeft naar de laagste prijs, en het zou bijna onmogelijk worden om winst te boeken met de verkoop van de Surinaamse kers.
Een andere manier van prijsbepaling zou zijn dat u berekent hoeveel het kost om de kers vanuit Suriname in uw winkel te krijgen, te bekijken hoeveel winst u wil halen op de verkoop van de exotische fruitsoort, om zo de verkoopprijs te bepalen. Dit proces heeft als voordeel dat de prijs gedefinieerd wordt in functie van de aankoopprijs. Anderzijds wordt er geen rekening gehouden met het reeds aanwezige aanbod op de markt.

Beide methodes lijken prijsbepaling op een logische manier te benaderen, maar toch is er iets vreemds aan de hand. Het is namelijk zo dat een essentiële factor telkens over het hoofd wordt gezien: de consument.

Sneller door emotie

“Wil de consument deze prijs wel betalen?”, of: “Is dit een faire prijs?”. Het zijn vragen die producenten en verkopers zichzelf stellen wanneer ze een goede verkoopprijs voor een product proberen vast te leggen. Een mogelijke oplossing is simpelweg om te vragen aan de consument hoeveel men zou willen betalen voor een bepaald product. Zo zou een supermarkt een groep van een vijftigtal mensen kunnen oproepen, om vervolgens bij te houden hoeveel elk lid van de groep zou willen betalen voor een kilogram Surinaamse kersen. Het probleem hier is dat mensen vaak niet antwoorden wat ze echt denken. Een consument zou kunnen denken: “Ik wil wel meer betalen, maar ik wil de kersen wel zo goedkoop als mogelijk in de winkel.” Het probleem is dus dat er een verschil is tussen wat de consument zegt, en wat de consument wil. We zijn met andere woorden nooit 100% zeker dat de gegevens die we verzamelen bij consumenten accuraat zijn.

De hamvraag is dus: hoe kunnen we op een betrouwbare manier nagaan of iemand 3 euro voor een halve liter Coca-Cola een faire prijs vindt? Het antwoord is deels terug te vinden in de inleiding. Daar zien we dat iemand bliksemsnel kan reageren op een onaangename stimulus. Het omgekeerde geldt ook: u zal sneller reageren op een stimulus die u aangenaam vindt, dan op een eerder neutrale stimulus. Dit evolutionair relevante gedragspatroon (onmiddellijk weglopen van een krokodil is beter dan het reptiel eerst te bestuderen) werd door ons gebruikt om te bepalen of consumenten een bepaalde prijs voor een product als duur of goedkoop categoriseerden.

Een nieuwe aanpak

Onze recent ontwikkelde prijsbepalingsmethode bestaat uit verschillende stappen. Eerst tonen we een mogelijke consument een foto van een product op een computer. Vervolgens wordt een prijs in euro getoond. Onmiddellijk hierna wordt gevraagd aan de participant om een toets in te drukken. De participanten kunnen kiezen tussen twee toetsen: de ene geeft aan dat de prijs ‘duur’ was voor dat product, de andere duidt aan dat de prijs ‘goedkoop’ was. Ter illustratie: eerst wordt een flesje Coca-Cola getoond, gevolgd door de prijs: ‘3.04 euro’. Vervolgens drukt de consument op de gewenste knop. Het idee is dat consumenten sneller reageren op dure (‘onaangename’) prijzen, en ze zullen eveneens sneller zijn voor goedkope (‘aangename’) prijzen. Door de reactietijden te meten kunnen we dus op een accuratere manier bepalen wat consumenten vinden van bepaalde combinaties tussen producten en prijzen. Een groot voordeel van deze methode is dus dat er rekening wordt gehouden met de consument. Bovendien is het zo dat reactietijden moeilijker te manipuleren zijn door de consument: men kan dus niet verbergen hoe men tegenover een bepaalde prijs voor een product staat.

Voorzichtig positief

Deze nieuwe methode is nog in experimentele fase, en er is nog een lange weg te gaan alvorens dit kan gebruikt worden in de handel. Toch zijn we optimistisch, en hopen we dat we een objectieve manier van prijsbepaling kunnen ontwikkelen die rekening houdt met de verlangens van zowel de consument als de producent.

Bibliografie

Anderson, J. C., Jain, D. C., & Chintagunta, P. K. (1992). Customer value assessment in business markets: A state-of-practice study. Journal of Business-to-Business Marketing, 1(1), 3–29.

Barton, K. (2018). MuMIn: Multi-Model Inference. Retrieved from https://cran.r-project.org/package=MuMIn

Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2015). Fitting Linear Mixed-Effects Models Using {lme4}. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01

Bernoulli, D. (2011). Exposition of a new theory on the measurement of risk. In The Kelly Capital Growth Investment Criterion: Theory and Practice (pp. 11–24). World Scientific.

Chen, M., & Bargh, J. A. (1999). Consequences of automatic evaluation: Immediate behavioral predispositions to approach or avoid the stimulus. Personality and Social Psychology Bulletin, 25(2), 215–224.

Conover, J. N. (1986). The accuracy of price knowledge: Issues in research methodology. ACR North American Advances.

Day, G. S., & Day, G. S. (1990). Market-driven strategy: Processes for creating value. Free Press New York.

De Houwer, J. (2006). What are implicit measures and why are we using them. The Handbook of Implicit Cognition and Addiction, 11–28.

De Houwer, J., Teige-Mocigemba, S., Spruyt, A., & Moors, A. (2009). Implicit measures: A normative analysis and review. Psychological Bulletin, 135(3), 347.

Dezwaef, J., Demanet, J., Desmet, T., & Brass, M. (2018). Beyond asking: exploring the use of an implicit procedure to estimate consumers’ willingness-to-pay. Manuscript Submitted for Publication.

Dickson, P. R., & Sawyer, A. G. (1990). The price knowledge and search of supermarket shoppers. The Journal of Marketing, 42–53.

Dodds, W. B., & Monroe, K. B. (1985). The effect of brand and price information on subjective product evaluations. ACR North American Advances.

Dodds, W. B., Monroe, K. B., & Grewal, D. (1991). Effects of price, brand, and store information on buyers’ product evaluations. Journal of Marketing Research, 307–319.

Edwards, W. (1954). The theory of decision making. Psychological Bulletin, 51(4), 380.

Fazio, R. H., & Olson, M. A. (2003). Implicit measures in social cognition research: Their meaning and use. Annual Review of Psychology, 54(1), 297–327.

Fischhoff, B. (1975). Hindsight is not equal to foresight: The effect of outcome knowledge on judgment under uncertainty. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1(3), 288.

Gale, B., & Wood, R. C. (1994). Managing customer value: Creating quality and service that customers can see. Simon and Schuster.

Gigerenzer, G., & Gaissmaier, W. (2011). Heuristic decision making. Annual Review of Psychology, 62, 451–482.

Hacking, I. (1980). Strange expectations. Philosophy of Science, 47(4), 562–567.

Hinterhuber, A. (2004). Towards value-based pricing—An integrative framework for decision making. Industrial Marketing Management, 33(8), 765–778.

Hinterhuber, A. (2015). Violations of rational choice principles in pricing decisions. Industrial Marketing Management, 47, 65–74.

Hinterhuber, A., & Liozu, S. (2012). Is it time to rethink your pricing strategy? MIT Sloan Management Review, 53(4), 69.

Hofmann, W., Gawronski, B., Gschwendner, T., Le, H., & Schmitt, M. (2005). A meta-analysis on the correlation between the Implicit Association Test and explicit self-report measures. Personality and Social Psychology Bulletin, 31(10), 1369–1385.

Huber, F., Herrmann, A., & Morgan, R. E. (2001). Gaining competitive advantage through customer value-oriented management. Journal of Consumer Marketing, 18(1), 41–53.

John, D. R., Scott, C. A., & Bettman, J. R. (1986). Sampling data for covariation assessment: The effect of prior beliefs on search patterns. Journal of Consumer Research, 13(1), 38–47.

Joiner, B. L. (1994). Fourth Generation Management. The New Business Consciousness. How the Evolution of Management and the Revolution in Quality are converging, and What it means for Business and the Nation. New York: McGraw-Hill.

Kahneman, D., & Tversky, A. (1973). On the psychology of prediction. Psychological Review, 80(4), 237.

Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–292.

Kahneman, D., & Tversky, A. (1981). The simulation heuristic. STANFORD UNIV CA DEPT OF PSYCHOLOGY.

Krieglmeyer, R., & Deutsch, R. (2010). Comparing measures of approach-avoidance behavior: The manikin task vs. two versions of the joystick task. Cognition and Emotion, 24(5), 810–828.

Lambert, Z. V. (1972). Price and choice behavior. Journal of Marketing Research, 35–40.

Lang, P. J., & Bradley, M. M. (2008). Cortex-Reflex Connections Appetitive and Defensive Motivation Is the Substrate of Emotion. Handbook of Approach and Avoidance Motivation, 51.

Leppänen, J. M., Tenhunen, M., & Hietanen, J. K. (2003). Faster choice-reaction times to positive than to negative facial expressions: The role of cognitive and motor processes. Journal of Psychophysiology, 17(3), 113.

Levin, J. (2006). Choice under uncertainty. Lecture Notes.

Monroe, K. (1990). Pricing: Making Profitable Decisions. Journal of Marketing (Vol. 44). https://doi.org/10.2307/1250041

Monroe, K. B. (1973). Buyers’ subjective perceptions of price. Journal of Marketing Research, 70–80.

Monroe, K. B., & Krishnan, R. (1985). The effect of price on subjective product evaluations. Perceived Quality, 1(1), 209–232.

Nagle, T. T., Hogan, J., & Zale, J. (2016). The Strategy and Tactics of Pricing: New International Edition. Routledge.

Oppenheimer, D. M., & Kelso, E. (2015). Information processing as a paradigm for decision making. Annual Review of Psychology, 66, 277–294.

Ore, O. (1960). Pascal and the invention of probability theory. The American Mathematical Monthly, 67(5), 409–419.

Peirce, J. W. (2007). PsychoPy—psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods, 162(1–2), 8–13.

Peterson, R. A., & Wilson, W. R. (1985). Perceived risk and price reliance schema as price-perceived quality mediators. Perceived Quality, 247–268.

R Core Team. (2016). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria. Retrieved from https://www.r-project.org/

Rao, A. R., & Monroe, K. B. (1989). The effect of price, brand name, and store name on buyers’ perceptions of product quality: An integrative review. Journal of Marketing Research, 351–357.

Render, B., & O’Connor, T. S. (1976). The influence of price, store name, and brand name on perception of product quality. Journal of the Academy of Marketing Science, 4(4), 722–730.

Salem Khalifa, A. (2004). Customer value: a review of recent literature and an integrative configuration. Management Decision, 42(5), 645–666.

Shafer, G. (1988). ST. Petersburg Paradox, The. Encyclopedia of Statistical Sciences.

Strack, F., & Deutsch, R. (2004). Reflective and impulsive determinants of social behavior. Personality and Social Psychology Review, 8(3), 220–247.

Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124–1131.

Tversky, A., & Kahneman, D. (1983). Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90(4), 293.

Unkelbach, C., von Hippel, W., Forgas, J. P., Robinson, M. D., Shakarchi, R. J., & Hawkins, C. (2010). Good things come easy: Subjective exposure frequency and the faster processing of positive information. Social Cognition, 28(4), 538–555.

Woodruff, R. B. (1997). Customer value: the next source for competitive advantage. Journal of the Academy of Marketing Science, 25(2), 139.

Zeithaml, V. A. (1988). Consumer perceptions of price, quality, and value: a means-end model and synthesis of evidence. The Journal of Marketing, 2–22.

Universiteit of Hogeschool
Master of Science in Psychology — Main Subject Theoretical and Experimental Psychology
Publicatiejaar
2018
Promotor(en)
Prof. Marcel Brass
Kernwoorden
@PieterHuycke
Share this on: