如果将一件新衣服的价签摘掉，我们会通过何种方式来推测衣服的价格？

我们会查看衣柜中是否有相同品牌、相同材质、近似款式的衣服，回忆这些衣服的价格；也可以拍照在购物平台中搜索相对应的商品价格；或者是按照我们脑海中对于同类型衣服的价格来判断。

所以当价格标签消失后，我们依然会寻找一个价格标准，无论这个标准是依据市场价格还是依据经验推测的价格。如果缺少价格参照，恐怕我们很难推测出衣服的价格，或者推测出的价格与实际价格相差甚远。

这种价格参照，可以把它定义为锚。锚是我们认定商品价格或价值的基础，但同样锚也可以被商家利用，让我们形成一种错觉。在不同的环境下，锚也会随之改变。这些手段经常会被运用到营销策略中，成本低但却行之有效。

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Q：为什么产品外包装上会有建议零售价？

一些商品在外包装上会印有：建议零售价XX元、市场参考价XX元，但实际销售的时候，却并不是按照这个价格进行售卖，那建议零售价和市场参考价有何作用呢？

建议零售价起到锚的作用，假如商品的建议零售价为199元，那么在没有看到实际价格的时候，我们对于商品价值的判断就是以199元为基础的。如果实际售价低于199元，就会让我们感觉超值，可以促进商品销量的增加。

同样的原理也经常被运用于超市减价中。大家都知道超市的特价商品会使用黄色的价签，上面会标注出原价，然后用斜线划掉，旁边或下面会重新写明特价价格。原价在这里就起到锚的作用，原价与特价之间的价差代表折扣的幅度，价差越大越能吸引顾客购买。

原价18元，特价9元，这样顾客就非常清楚这件商品目前是五折，这样低的折扣自然可以吸引人购买。如果没有原价标注，只有特价价格，即使使用的标签颜色再醒目，顾客也不会认为这件商品特别便宜，除非他对于商品减价前的原价有一定的印象，否则顾客会以9元为锚来评判商品的价值。

有的时候，企业也会人为制定锚，在顾客进行购买决策时发挥干扰作用。例如我最近在视频网站续费时，发现一个有意思的现象。

视频网站的会员按照期限通常分为月度、季度、年度，期限不同费用不同。后续随着视频网站的发展，又增加了连续包月、连续包季、连续包年的选项，同时原有的单月、单季度、单年度也依然存在，这样在续费时，就会出现非常多的选择。

明明连续包月、包季、包年都可以随时关闭，那么为什么还要保留单独购买的选项呢？我认为原有的单独购买的选项是作为锚存在的，它的作用就是为了衬托现在的连续购买有多么超值。

由于截图不全，图上缺少1个月VIP的价格，实际上为30元。以每月30元为锚来衡量连续包月的价格，19元就相当于原价的6折多一点，显得很超值；连续包季的价格为原价的65折左右；而连续包年的价格和单独购买年度的价格只相差20元，看起来没有连续包月和连续包季划算。但如果你出现这种想法，就已经被商家所设定的锚干扰了。

假如我们想要购买1年的视频会员，按照连续包月购买需要支付19*3+25*9=282元，按照连续包季购买需要支付50+68*3=254元，连续包年只需要238元，明显连续包年是价格最低的。但在锚的干扰下，可能有一部分人会选择连续包月和连续包季，这样平台就可以获取更多的收入和利润。

商家还会采用一种方式来干扰大家对于商品价值的判断，就是人为提升原价，也就是将锚点提升，然后再进行大幅度的折扣降价，给顾客造成一种超值的错觉，实际上商品的正常销售价格基本与折扣后价格相等。

在一些大型的购物中心中，经常会有3折以下的折扣专场。在这里销售的服装只有原价的标签，而且标签上显示的价格通常在千元以上，然后全场3折。我不能武断的说这些品牌一定是虚标了原价，但如果你是经常逛街买衣服的人，就可以通过服装的材质、款式来判断标签上的原价高于市场价格，实际上折扣后的价格与市场价格持平。标签上的原价就是人为制定的锚，原价越高，折扣的幅度才能越大，才能吸引更多的顾客选购。

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Q：价格可以作为锚，商品也可以

超市的货架上并排摆放着饮料，单独购买一瓶是5元，旁边另有两瓶捆绑在一起是7元，你会选择买哪个？明显7元的更超值，至于超值的结论是怎样得来的？当然是通过与旁边的商品对比得出的，旁边单瓶的饮料就成为了锚。

假如同样是冰红茶饮料，两种不同品牌，价格相同的情况下，A品牌可以买500ml一瓶，B品牌可以买350ML两小瓶，看起来B品牌更超值，这个超值的结论也是通过和A品牌的对比得来的，A品牌的冰红茶饮料成为了锚。

在网站上购买电子产品的时候，经常会提供一些套餐可供选择，套餐会附赠电子产品配套的周边、附加商品等等。假如目前我们有5000元预算，需要购买一部手机。有两个选择，C品牌的手机4999元，D品牌的手机4499元，可以另加500元选购套餐，套餐中包含话费、耳机、手机壳、贴膜等等，在手机本身品牌和性能相差不大的情况下，哪一个更超值？

大部分人可能都会选择附赠套餐的D品牌，把C品牌的手机作为锚，4999元从D品牌可以获得手机和其他周边产品，显得更加划算。但在锚的影响下，我们大概率会忽略还有第三种选择，也就是花费4499购买D品牌的手机，然后剩余的钱自己去采购所需的手机周边，这样可能花费会更少。

同样在家电和电子产品中，还会有售后服务的选项，在购买商品时可以选择延保，需要增加相应的款项，有时候如果增加的费用不多，通常顾客会勾选上延保的选项。因为锚的影响，大家都会忽略发生故障需要修理的概率是否很高以及可以自行修理的选项。

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Q：全靠同行衬托，竞争对手同样也是锚

当一个新兴行业中，只有少数的企业推出选择范围有限的商品，大家对于新上市的商品由于缺少参照物，很难评估商品的价值。在行业中，最早出现的这批商品就成为了锚。

随着进入行业的企业越来越多，竞争开始变得激烈，商品的品类和数量都在增加，最早入行的企业市场占有率最高，想将锚点提高来增加企业的利润。但企业提高的只是产品价格，锚早已转移到竞争对手的商品上或是整个行业给予客户的印象和经验价格，企业提价会遭到顾客的抵触。

上面描述的这个企业经历，实际上就是盲盒发展的缩影。最初销售盲盒的企业只有泡泡玛特一家，定价基本为59元/个，因为缺少行业竞争对手，大家对于这个价格普遍是接受的。当竞争对手开始涌现，大量品牌和厂商都开始进入盲盒市场，定价基本也是参照泡泡玛特的价格，59元/个成为锚。在竞争加剧的情况下，泡泡玛特为了保证企业的利润，开始将盲盒价格提升为69元/个，后续有些系列的价格甚至高到89元/个，但整个行业的锚点没变，或者说在客户心中的锚点没变，涨价就遭到了顾客的吐槽和抵触。

行业的锚点在慢慢转移，转向性价比更高、品质更加稳定的厂商，随着行业的发展，锚点会不停地在行业的企业中跳转，在每个顾客心中形成不同的标准。

如果行业中没有参照物，也就是缺少锚作为衡量标准，顾客就很难进行比较，大部分都会选择接受企业所制定的规则，这个特点让我想起了一些保险公司。

原来的保险公司都会提供一些标准化的产品，例如一定期限的人寿保险、意外保险、重疾险等等。随着一些外资保险公司进入市场，开始推行定制化的服务，也就是根据客户的情况为其量身定制保险方案，至少保险代理人是这样介绍的。

定制化对于企业的一个好处就是，客户很难在市场上找到对标的产品，也就是很难找到锚。因为定制化是将很多产品进行混合报价，无法将这些复杂嵌套的产品进行拆分对比，所以在缺少锚的情况下，客户缺少标准来判断产品的价值，只能接受保险代理人的报价。

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Q：买20块钱的旅游纪念品和为两块钱讨价还价

逛街的时候，看到一个卖小商品的摊位，其中有个钥匙扣你很喜欢，价格为5元，你觉得有些贵，希望老板能两元卖给你，为此花费了5分钟跟老板讨价还价，最终3元买下了这个钥匙扣。钥匙扣在你心中的锚点为2元，实际购买价格为3元，虽然比锚点高了1元，但比最初的价格便宜了2元，价格下降了40%。

你花费4000元参加一个欧洲旅行团，在旅行过程中看到了相似的钥匙扣，价格折合人民币20元，你一口气购买了10个作为旅行纪念品。同样的东西，锚点却相差好几倍，这种差异是由于环境的变化产生的。

花费20元购买钥匙扣的前提是已经花了4000元旅行，20元对比4000元，相当于九牛一毛。基于这种想法，在旅行过程中，每个人都很大方，因为已经花费了一大笔费用，所以对于商品评价的锚点也不再像平时生活中那样准确和平稳，会随着旅行的环境和心情而起伏。

同样是产自阿拉比卡的咖啡豆，经过手磨冲泡的咖啡，放在星巴克和7-11便利店，大家的评价会不同吗？放在星巴克的咖啡会受到品牌以及环境的影响，大家会按照星巴克的美式咖啡价格来设定锚点，得到的评价会更加严格。而便利店的咖啡价格便宜，因为锚点远远低于星巴克咖啡，所以在口味上大家不会要求太高，在缺少期待的情况下反而会给大家带来惊喜。环境会影响锚点，同样的咖啡，在星巴克就是27元，在便利店就是7元，锚点不同会直接影响众人对于商品的评价。

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在进行营销财务分析时，我们也可以考虑锚点对于实际销售的影响。例如周边是否有竞争对手的存在、产品是否与行业标准不符等等。有时候在改善营销策略时，可能并不需要追加成本，只需要进行细微的调整。例如更改商品摆放的位置、、增加一个干扰选项、调整营销投放的渠道或是商品销售的渠道，这样通过人为干预来调整锚点，提升顾客对于商品的评价。

在企业的运营中，也会因为锚点而影响判断。例如在费用预算方面，对于业务部门可能会更加宽松，因为业务部门的收入作为锚点，费用的金额相比收入体量，对业务部门的预算量会不自觉地宽松。而对于支撑部门，把历史数据作为锚点，就会将预算控制得更加严格，但这样是否合理，实际上需要依据企业的战略进行判断。

结束后的碎碎念：财务分析思考这个系列我个人还是挺喜欢的，灵感来源于生活中看到的有意思的现象，或者是在阅读的过程中产生的一些关联性的思考。看似和财务没有太大的关系，但这种思考的过程在财务分析中也是需要的。

来源：综合互联网

财务数据分析师CFDA（China Financial Data Analyst）

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