现代经济感悟(4)-为什么一分钱一分货,两分货却要一块钱

本文探讨了商品定价策略背后的经济学原理与心理学因素,通过分析苹果耳机、汽车零部件及眼镜行业的定价案例,揭示了品牌定位、成本与市场需求之间的微妙平衡。文章深入剖析了为何某些产品在高价市场仍能吸引特定消费者群体,以及高利润背后的挑战与策略。

首先需要声明,本文纯属一个毫无远见和真才实学的小小散户的愚昧见解,仅供参考。

很多数据和内容来自网络

我们经常说一分钱一分货,也就是一份价钱,一份质量。随着社会的发展,很多人有了两份质量的要求,比如去日本买马桶的同学们….

特定小众用户的特定需求

1)苹果耳机是富士康1.6美元交货的(随便脑补的一个价格),卖200元多点儿,这不奇怪,苹果原装线也卖的很贵。问题是:为啥苹果不选用好一点的耳机?比如找foster或者 捷音特 标配3-5美元一个的高端点儿的?

算法是:1.6美元的,就已经满足95%的客户需求了;采购3.6美元的,只能再多拿下2%的客户。

可是为了多拿下这2个挑剔的客户,标配3.6美元,那意味着为了新增这两位客户的满意,苹果需要多支付95位X2美元=190美元

这种事情你愿意干么? 股东愿意么?

2)类似的,有汽车零部件。比如Brembo或者博世或者拜尔新材料或者很多零部件工厂没有先进的零部件,而是这些先进的零部件,贵了那么几十几百块钱,就始终不能被采用,有的甚至十几年都采用不了,他们只能年年去参展刷存在感、去跪舔、去磕头。

3)那么不满意的那5%怎么办?假定是只对音质不满意的那5%的金耳朵,做一个简单假设;

任何一个市场空白都会有人想去钻。高音质耳机市场,现在你是负责魔声,或者Beats,或者YAMAHA的耳机的总经理。

首先,你清楚的知道,推广信息,只有5%的人会有反馈,那么推广费用摊销后,就得按照必需品的毛利,乘以很多倍。

然后,这么高的毛利,肯定很多人来争抢,音质这玩意儿,又不是液晶大屏摆满一墙非常好比较;多数客户其实很难试听出来哪个好哪个坏,结果估计自己市占率很低。那再乘以几倍。

然后,由于这么高的加价,导致80%的消费能力的人无力购买,毛利就需要再乘以几倍。

作为厚道的一个大品牌,很自然的做法,就是把三五个美元交付的,定在200元(比苹果音质好一点还便宜呢),七八个美元交付的,定在600元,10来个美元交付的,定在1500元了。大致如此,要不,你这总经理,准备滚蛋吧。因为你会亏损。造型设计、包装、明星代言、频道推广,哪一项不得花钱?花很多钱只有几个人买。

渠道摊销的二八原则

媒体动不动就拿眼镜行业来扒一次,说眼镜行业利润高,为什么会这样,我认为是主要是铺租转化率。

开一个眼镜店,假定铺租水电工资税费,外加装修和存货占用资金的利息,是每天2000元,假定每天配6副眼镜,那每付至少要加价三四百元。

至于那镜框还有玻璃镜片,材料成本是10元还是8元,跟这个有什么关系?

除非每天配30付,每年1万付,覆盖20万人群,其中三四万人戴眼镜,平均每三四年一付。除非你希望周围没有眼镜店。

衣服也一样,代工十几元的衬衣,是几乎没法穿的烂货,三四十元的,就是主流品牌的低端品质了,代工价六七十元的,就是主流品牌的大几百的。代工价100多?阿玛尼哦。
这些呢,除了渠道摊销是大头,还有个二八原则什么的在捣乱。1年20个款,只有三五个赚钱大卖,不罕见。和造星一样,星探签来很多美女胚子,大火的比例呵呵。可是每一个的培训包装运作费…..

化妆品就不提了吧……..

结论

说这么多,其实是讲,很多东西,真的和材料成本、加工成本,关系甚小。大头在传播、说服、鉴别、保证、竞争信息和展示通路,以及受众的平均鉴别力还有购买力水平。

如果高档马桶圈在大陆是稀罕货,如果绝大多数消费者分辨不出 布料的细微差异,那么稍微好一点儿的东西,确实是要比日本贵很多才对。否则谁卖好的呀?在日本加1000,一月出去10个,在中国加1000,1月出不掉3个(亏钱),加2000,出不掉2个(还是亏);加6000,能出一个给土豪,嗯哼不错,就加6000吧?

所以现在要便宜,只好去日本背啦…

当然,我预计,未来很多工厂,会像小米/锤子/凡客一样,把用料(夏普的屏啊什么的)什么的,拆细了讲。(这在以前电视报纸门户时代是不可想象的,只能给你5秒钟面向所有人反复喊:掌握先进科技! 科技以人为本!真材实料!药材好,药才好!妈的如果几十年后回来检讨,会认为这个时代过于厂家虚伪还有受众愚昧了)

本文仅用于表达本人经常错误的观点,不构成任何建议。

### C语言实现一元兑换币组合算法 #### 方法一:穷举法 穷举法是一种简单直观的方法,通过重循环别枚举一、二和五硬币的数量,并判断它们的总价值是否等于100。以下是基于穷举法的C语言实现: ```c #include <stdio.h> int main() { int one, two, five, count = 0; for (five = 0; five <= 20; five++) { // 五硬币最多20个 for (two = 0; two <= 50; two++) { // 二硬币最多50个 for (one = 0; one <= 100; one++) { // 一硬币最多100个 if (one + two * 2 + five * 5 == 100) { // 判断总金额是否为100 printf("1:%d, 2:%d, 5:%d\n", one, two, five); count++; } } } } printf("Total solutions: %d\n", count); // 输出总的方案数量 return 0; } ``` 这种方法虽然容易理解,但由于层嵌套循环的存在,时间复杂度较高[^1]。 --- #### 方法二:优化版穷举法 可以通过减少不必要的计算来提高效率。例如,在外层循环中确定五硬币的数量后,可以根据剩余金额推导出二和一硬币的最大范围,从而减少内层循环次数。 ```c #include <stdio.h> int main() { int one, two, five, count = 0; for (five = 0; five <= 20; five++) { // 遍历五硬币的可能性 for (two = 0; two <= 50; two++) { // 遍历二硬币的可能性 one = 100 - five * 5 - two * 2; // 计算所需的一硬币数量 if (one >= 0) { // 确保一硬币数量非负 printf("1:%d, 2:%d, 5:%d\n", one, two, five); count++; } } } printf("Total solutions: %d\n", count); // 输出总的方案数量 return 0; } ``` 这种优化减少了最内层循环,显著提高了运行速度[^2]。 --- #### 方法:动态规划 动态规划的核心思想是构建一个数组 `dp[n]` 表示组成金额 `n` 的不同方法数。对于每种面额的硬币,更新该数组中的值。 ```c #include <stdio.h> #define MAX_AMOUNT 100 void coinChange(int coins[], int size, int amount) { long dp[MAX_AMOUNT + 1]; // 动态规划表 for (int i = 0; i <= amount; i++) { dp[i] = 0; } dp[0] = 1; // 组成金额0只有一种方法(什么都不选) for (int i = 0; i < size; i++) { // 遍历每一种硬币 for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 更新dp[j] dp[j] += dp[j - coins[i]]; } } printf("Total ways to make change for %d cents: %ld\n", amount, dp[amount]); } int main() { int coins[] = {1, 2, 5}; // 硬币面额 int size = sizeof(coins) / sizeof(coins[0]); // 硬币种类数量 int amount = 100; // 总金额 coinChange(coins, size, amount); // 调用函数 return 0; } ``` 动态规划的时间复杂度较低,适合解决更大规模的问题,但它无法直接输出具体的兑换方案[^3]。 --- ### 对比析 | 方法 | 时间复杂度 | 是否能输出具体方案 | |--------------|-----------------|--------------------| | 穷举法 | \(O(n^3)\) | 是 | | 优化版穷举法 | \(O(n^2)\) | 是 | | 动态规划 | \(O(n \cdot m)\)| 否 | 其中,\(n\) 表示最大金额(本例中为100),\(m\) 表示硬币种类数量。 ---
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