@大川Wallny 所写的App海外营销策略， 上一期文章我们了解了关于App经济学基础，本文继续探讨关于App定价策略，当价格有策略的调整后在很大程度上会给应用带来更好的销售效果，希望大家在阅读此文后能够更灵活的进行价格策略的制定。
定价的数学模型
下面用简化的例子来说明最优定价的意义。假设一款app总共有10个潜在客户，每个人愿意为此app支付的价格不同。假设WTP最高到最低分别为$9.99，$8.99，$7.99，⋯⋯$0.99。此需求曲线的函数为 Q=11-P （如图橙色粗线所示）。横轴代表销量，纵轴代表售价。Revenue=PxQ， 而Q=11-P，不同售价对应的销量不同，总收入也不同。“利润最大化”的状态，就是在需求曲线上找到一个点，向X Y轴做两条垂直线，使得围成的矩形面积最大。
• 售价为$9.99时，只有WTP最高的那个人愿意购买，这时你的总收入为$9.99。
• 售价为$8.99时，WTP最高的两个人（他们愿意支付9.99和8.99）愿意购买，这时你的总收入为8.99*2=17.98
（注意，此时原本愿意支付9.99那个人也只花费了8.99，其实是你少赚了1美金。）
• 售价为$7.99时，WTP最高的三个人（9.99, 8.99和7.99）愿意购买，总收入为7.99*3=23.97 （蓝色）
……
• 售价为$5.99时，对应销量Q=5，总收入为5.99*5=29.95 （绿色实线）
• 售价为$4.99时，对应销量Q=6，总收入为4.99*6=29.95 （绿色实线）
……
• 售价为$0.99时，所有消费者都愿意购买，总收入为0.99*10=9.99 （红色）
如图所示，两个实线绿色矩形的面积是最大的，蓝色和红色都不是最大。（其实P*=5.5 Q*=5.5 才是公式算出的最大面积，然而不符合实际情况）
这个简单的模型说明了，偏低和偏高的定价都不是最好的选择。在app定价实战中，不容易通过公式精确计算出P*。然而根据经验，并分析同类产品的定价，可以估算出消费者的WTP的上下限，在居中的范围确定自己app的价格，从而尽量接近真实的P*。不同app、不同地区市场的情况都不一样，你需要足够了解该区域市场和该类型app的情况才能尽量准确地估算P*，并通过销量的波动以及消费者评价等反馈信息来及时调整价格。