ダイナミックプライシングは、需要と供給に合わせて商品やサービスの価格を変動させ、企業の収益を向上させる仕組みのこと。本記事では、ダイナミックプライシングの仕組みや導入することによって得られるビジネスインパクト、各業界の事例などを解説しています。
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目次
ダイナミックプライシングとは？
ダイナミックプライシングとは、需要と供給に合わせて商品やサービスの価格を変動させること。日本語では「動的価格設定」や「変動価格制」とも呼ばれます。
企業がより多くの利益を出すための価格戦略として、ホテルや交通機関、観光施設などさまざまな場で導入されている一方で、ユーザーにとっても混雑の緩和や安くチケットを購入できるなどのメリットがあるため、注目を集めています。
ダイナミックプライシングの仕組み
以前から、年間を通して需要の変化にともない商品やサービスの値段が変化することは珍しいことではありませんでした。しかし、従来ではすべて人の手によって過去の売り上げデータの推移や顧客行動データ、季節などの外的要因などを鑑みて価格が定められていました。
一方、近年ではAI技術の目覚ましい発展により、企業のダイナミックプライシングは大きな変化を迎えています。
AIを導入したダイナミックプライシングのもたらした最大の成果は、手作業では難しかった膨大なデータを扱うことで、より客観性の高い情報をもとに価格を決められるようになったことです。
AIを活用すれば、企業に蓄積されたビッグデータを参照し、過去の傾向を加味した精度の高いアルゴリズムを作成することができます。そのほかにも、競合の分析や地域に限定した需要分析、週単位での細かなプロモーションの決定など、状況に合わせた柔軟な対応が可能となります。
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ダイナミックプライシングを導入する企業側のメリット
それでは、ダイナミックプライシングを導入することでどのようなメリットがあるのか、具体的に見ていきましょう。まずは企業側のメリットを解説します。
収益の最大化
ダイナミックプライシング最大の魅力は、収益の最大化にあります。需要が高まる時期や時間帯に価格を自動的に上げることで、製品やサービスの価値を最大限に引き出すことができます。
逆に、需要が低い時は価格を下げることで、販売機会を逃さず、在庫過多のリスクを減らすことが可能です。この柔軟な価格戦略により、企業は収益性を高め、市場の変動に強いビジネスを構築することができます。
市場競争力の強化
リアルタイムで価格を調整することにより、常に市場で最適な価格を提供することができ、顧客にとって魅力的な選択肢となります。
特に価格感度が高い小売業界や観光業界などの顧客層に対しては、この戦略が大きなアドバンテージとなります。
顧客理解の深化と関係性の強化
ダイナミックプライシングを成功させるためには、顧客データの収集と分析が不可欠です。これにより顧客の購買行動や価格感度、需要のトレンドなどについての理解が深まります。
これらの情報は、価格戦略だけでなく、マーケティング戦略や商品開発にも活用することができます。
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ダイナミックプライシングを導入する顧客側のメリット
次に、ダイナミックプライシングを導入する顧客側のメリットを解説します。
より低価格での購入機会
ダイナミックプライシングの最も直接的な顧客側のメリットは、特定の時間帯や条件下での低価格での購入機会の増加です。
企業が需要の低い時期や時間帯に価格を下げることは、顧客にとって商品やサービスをよりお得に購入する絶好のチャンスとなります。
顧客ニーズへの適応性とパーソナライズ
ダイナミックプライシングでは、顧客データの分析に基づき価格戦略を調整します。
このプロセスによって顧客の購買傾向や好み、価格感度を把握することができ、顧客にとってよりパーソナライズされた購買体験を享受できるようになります。
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ダイナミックプライシングを導入することによるデメリット
ダイナミックプライシングにはさまざまなメリットがある一方で、デメリットもあることを意識しておく必要があります。それでは、どのようなデメリットが起こりうるかを企業側、顧客側の２つの視点から解説します。
企業側のデメリット
企業側のデメリットは「複雑性の増加」と「顧客の信頼、ブランドイメージの損失」の２点に分けられます。
ダイナミックプライシングには高度なデータ分析能力と適切な技術インフラが必要となり、管理コストが負担になってしまう場合があります。
また、価格が頻繁に変動することによって、顧客が価格設定の公平性や透明性を疑う可能性があるうえ、市場から品質よりも価格に重点を置いたブランドとみなされるリスクが高まります。
顧客側のデメリット
価格変動が予測不可能なことにより、顧客は公平性の欠如と予算計画の立てにくさを感じやすいデメリットがあります。
このデメリットに対処するために、企業は価格設定のルールを明確にし、顧客が納得できる価値提案をするためのコミュニケーションを行う努力が必要です。
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各業界の導入事例（ケース）とトレンド
ダイナミックプライシングはそれぞれの業界においてどのような場面で活用されているのでしょうか。業界ごとにケースを紹介します。
航空業界
ダイナミックプライシングの代表例のひとつに、飛行機のチケットの座席料金が挙げられます。需要の高い時期に高価格設定を行い、需要の低い時期に低価格設定を行うことで、収益の最大化が可能です。
また、近年では航空運賃とは別にホテルやレンタカー、目的地での観光をセットにした付帯サービスを提案するケースも増えています。複雑な付帯サービス付きの運賃にも動的価格決定モデルが導入されています。
出典：https://arxiv.org/abs/1902.02236
小売業界
小売業界はニーズの変化や季節要因、競合の価格戦略などさまざまな要因において価格競争が激化しやすいのが特徴です。
特に近年では、ユーザーが競合と同時並行的に比較しやすいオンラインの販売サイトにおいて、ユーザーの購買意欲を高めるためだけでなく、競合優位性を保つうえでも必要不可欠な技術として重要視されています。
さらに、他業種と比較した際に一度に取り扱う品数も多いため、ダイナミックプライシングを活用することで、数百数千という商品の価格を管理する手間の短縮につながります。
出典：https://price-hack.com/articles/118#EC-2
ホテル業界
ホテルの宿泊料金にも需要の変化を考慮したダイナミックプライシングが導入されています。需要の高いピーク時には高価格設定を行い、オフシーズンには低価格設定を行うことで収益の向上を図ることができます。
それだけでなく、価格を変動させることでオーバーブッキングや混雑の回避、ユーザーの購買行動を促す効果があります。
出典：https://hoteltechreport.com/news/dynamic-pricing-hotels
電力業界
電力の需要は時間帯や季節、人流などの影響で変化しやすく、需要の変動に合わせて供給を最適化することで、企業は過剰なインフラ投資を抑制できます。
ダイナミックプライシングを活用することにより、ピーク時の料金を上乗せすることで収益の向上だけでなく、需要の一時的な集中を分散させ、需要と供給のバランスを最適化する有効策としても注目されています。
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ダイナミックプライシングのビジネスインパクトーーモンスターラボのご支援事例より
それでは実際にダイナミックプライシングを導入することで、どのようなビジネスインパクトがあるのでしょうか。モンスターラボが実際にご支援したお客様の事例をご紹介します。
価格とプロモーションの最適化
アメリカの多国籍食品・スナック・飲料メーカーであるA社は、何百社以上もの競合と複雑なプライシングを考慮し、最適な価格とプロモーションを模索していました。
モンスターラボは、価格設定とプロモーションが与える影響をSKU、チャネルから分析し、顧客単位、あるいは週単位で予測するためのモデルとアルゴリズムを作成。加えて、シナリオのシミュレーションや最適化、比較を行うためのUX/UIインターフェースを提供しました。
これにより、価格ポジショニングの改善にともなう貢献利益率の改善と、スナックと飲料の全カテゴリーにおいて、初年度の平均販促ROIから30％も増加させることに成功しました。
POSにおける需要計画を再設計し、売り上げを伸ばして返品を減らす
メキシコの大手食品メーカーであるB社の品揃えの80％は、賞味期限が非常に限られている（通常約7～15日）商品で構成されており、賞味期限が過ぎるとPOSから取り除かなければなりませんでした。そのため、売上高の約10％が返品され、過剰な在庫修正による不要な在庫切れ（売上高の15％）が発生していました。
そこでモンスターラボは、過去の需要変動やプロモーション、販売スペースの変化、配送計画などに基づいて、SKU別、PoS別に、最適な日次在庫を定義する需要モデルを開発しました。これにより販売ルートやスペース、商品の品揃え、プロモーション活動の最適化、商品プッシュのタイミングなど改善点の洗い出しを行いました。
結果として、売上高は6.0%増加し、返品を2.4%減少させることに成功しました。
ロジスティック・チェーンに沿った需要モデルによる販売KPIの改善
メキシコの大手食品メーカーC社は、直接GTM（Go-to-Market）から間接GTMへの切り替えを検討していましたが、小売業者へのラストワンマイル輸送を外部委託するうえで、腐敗しやすい製品を扱えるロジスティクスチェーンの構築に課題を抱えていました。
モンスターラボは、POS、ロジスティクス・プラットフォーム、配送センター、製造工場といった異なるフェーズにおける予測モデルを階層構造で作成し、異なる解決レベルにおいて独自の予測を持つ「単一の大きなモデル」として動作するアルゴリズムを完成させました。
これにより返品管理によるコストは20％以上削減でき、小売業者の在庫切れは15％の削減に成功しました。
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ダイナミックプライシングを導入する際のポイント
企業の収益向上のため、ダイナミックプライシングは必要不可欠な技術となりつつありますが、ポイントをおさえて導入しなければ失敗してしまうリスクがあります。それでは、ダイナミックプライシングを導入する際のポイントとはどのようなものがあるのでしょうか。3つ解説します。
データ分析の重要性
まず、ダイナミックプライシングを成功させるには、予測、前提分析、顧客行動分析などのデータ分析が必須となります
得られたデータを活用し、製品やサービスの価格設定に反映させて最適な価格設定を行いましょう。
顧客体験を重視
また、ダイナミックプライシングを導入する際には、顧客の反応や満足度にも十分に配慮する必要があります。価格の変動が大きすぎたり、変動の理由が明確でない場合、顧客の不満を踏まえる可能性があるためです。
価格変動の透明性を高め、顧客との誠実なコミュニケーションを意識することが重要です。
柔軟な価格設定プロセスの構築
さらに、ダイナミックプライシングを継続的に運用するには、迅速な価格変更が可能なシステムを構築する必要があります。
価格設定のアルゴリズムの最適化や、関連部門との連携強化により、状況に応じた機敏な価格変更を行いましょう。
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モンスターラボのサービス紹介
モンスターラボでは、ダイナミックプライシングを導入したいとお考えの企業様向けに独自のソリューションを提供しております。これらを活用することで、初めて導入する際もしっかりと重要なポイントを押さえつつ効率良くダイナミックプライシングを始められます。
Store lab
Store Labでは、SNSをはじめとする外部から得られたデータを使ったソリューションプラットフォームを提供します。数万以上の店舗情報を集めて統合しているため、お客様の事業の中でも最もポテンシャルがありそうな事業・製品に集中して強化サポートを行います。
具体的な支援内容としては、マーケティングポジショニング戦略、店舗のオペレーション最適化、オンラインでの評判と影響力を高めるためのマーケティングなど、領域はさまざまです。
Price lab
Price labでは、GoogleやTripadvisorなどの社外情報や社内にあるデータなど、ありとあらゆる情報源からデータを利活用し、ROIを考慮した戦略を立て、かつ効率的なリソースの分配を提案できます。
これを活用することにより、自社の過去の売り上げデータを参照して人の手でマーケティング戦略を立てていた部分を簡略化できます。
Demand lab
Demand labは、ビッグデータを活用して収益と利益を向上させるプラットフォームです。
1日あたりのSKU（ストック・キーピング・ユニット：受発注・在庫管理を行う際の最小の単位のこと）ごとにPOS/プラットフォームでの最適な受発注を定義することで、在庫切れや返品のリスクを削減します。
モンスターラボでは、お客様の課題やお悩みをご相談いただける無料の個別相談会を実施しております。自社サービスに関する説明も行っておりますので、お気軽にお問い合わせください。
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まとめ：ダイナミックプライシングを効果的に取り入れよう
本記事では、ダイナミックプライシングを導入するメリットやビジネスインパクト、事例、導入ポイントなどを解説しました。
ダイナミックプライシングは、今や企業の収益を向上させるために必要不可欠な仕組みですが、デメリットや注意点を意識して導入しなければ失敗してしまうリスクもあります。導入時のポイントをしっかりおさえ、効率よくダイナミックプライシングを始めましょう。
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モンスターラボDXブログ編集部
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