​明白App全球差异化定价 印度也并不难做

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作者：九日论道

出海注：本文是微信公号九日论道作者BenjaminDxc在出海的专栏文章，转载须保留本段文字，并注明作者和来源。商业转载/使用请前往联系，寻求作者授权。

前几天去深圳参加了 Google Playtime 和 Go Global 的 Events，抱着一颗学习的心态与优秀开发者以及谷歌团队做改进数字营销深度交流。活动很有意思，十分推荐出海的开发者来参与到这类活动的。

在 Go Global 的学习小组交流的过程中，论主不幸被当炮灰推到讲台给好几组同学分享我们小组的一些出海心得。本来想做成 6 分钟的 Talk Show，但时间超时还涉嫌推广公众号，所以关键 ARPU 值的部分没来得及侃，就被 Google 的 Leon 老师催下去了。即使这样本来也应该是小组分享里拿最高分的？不过后来还是被“探探”的变现 VP 韩先生的那一段如何违反谷歌规则提升评论分数的策略给逆了，为这个魄力干杯。

三人行必有我师焉！来自 Google 的一位分享者将全球背后定价的数据情况给大家梳理了一番，其中还是不乏一些让人眼前一亮的数据。那这篇随笔基本上会和大家一起过一下几个有意思的部分，顺便分享点自己的看法，除了定价以外论主在结尾也会给大家看几个 App 品类的核心数据指标，大家可以对号入座衡量一下自己的产品。

全球开发者定价图谱：发达国家

图表依次顺序（德、法、英、澳、瑞和日）

从图中，我们可以看出大部分顶级开发者在德国、法国、英国、澳大利亚和瑞典以及日本各国的定价，基本对齐美国，整体起伏都控制在 10% 内。至于 PPT 里没提及的加拿大，它的定价差不多是建议介于澳大利亚和美国之间，P.s 论主就来自多伦多。所以针对发达国家的差异化定价，没有太吸引人的空间可以去操作。

发展中国家（印度等）

图表依次顺序（德、法、英、澳、瑞、日、印度、巴西、俄罗斯、土耳其）

发展中国家的差异实在太大，一个正确的差异化定价可能会起到颠覆收入的效果。

不知道你们仔细发现没？印度（从右数第 4）的定价并不是全球最低的。

之前我碰到过 99% 的开发者和我抱怨印度收入难做，为什么同样的定价在印度的订阅付费率这么差，他们下的结论是印度人的付费意愿不高，价格还不够低。这是错误的！

我们从数据上可以看到印度人的付费意愿其实很不错，图如下：

印度用户（灰色柱子是 GPD）虽然收入巨低，但是在印度的定价中位数却很高，比俄罗斯都高。这说明他们被科技教育的程度非常高，也就是说如果你看好印度经济发展，我是建议你早早出海印度的。

那到底什么导致了你 怎么来做网络营销App 在印度的订阅付费差？还记得我当时在第一篇帖子

论主点睛：

从数据漏斗和印度本地人的交流过程中，我发现印度的订阅付费差不是因为他们没法购买 IAP，他们的银行卡或者其他方式都可以购买 IAP。但是他们的信用卡很多都没有自动免密扣费的服务，也就是说谷歌或者苹果的订阅是完成不了自动续费的。所以，他们在支付订阅服务的时候会碰到一个问题，就是 payment method not eligible。而巴西的信用卡普及率可是很高的哦，那这样看起来巴西人的支付意愿并不高哎。伙伴们，基建信息都是全球公开的，贵在沉下心去寻找答案。

说回定价，我们发现了在发展中的国家相比美国的波动十分大，能有 20%-40% 左右，而且市面上的 App 针对发展中国家的定价千奇百怪，反观在美国的定价就普遍一致。

因此我会建议开发者科学地跑 AB 实验来取最佳值。

跑的时候注意不要新建太多 SKU，会造成大量冗余。拿 iOS 举例，一旦你上线新的 SKU产品品牌营销策划 去线上跑，你没办法下线；一个订阅的 SKU 频繁改原价是大忌，后果是什么你自己改一下试试。

其实测试的话，只需两组 SKU 即够！比如你要测月价格，你就针对原来包月的 SKU 再建 1 个新包月的 SKU，其原价保持一样就行。接着测试的时候，你把新的 SKU 设置一个首月优惠价就可以跑实验啦，通过反复测试，你会获得一个最佳的价格范围。得出结果后，你再建立一个新的包月 SKU 就完事了。

特别当你的 SKU 矩阵超过 2 个的时候，比如包周、包月、包年，通过调整每个 SKU 的首期优惠可以大幅减少原来不同排列组合所需要的 SKU 数量。

那么 Google Play 这边会推荐用 Firebase 去做定价测试（这样也可以省去创立很多无用的 SKUs)，但 Firebase 能不能去做 iOS 的定价测试我不是很清楚，希望有用过的道友可以和我分享一下。

那位 Google 分享者也有建议参考一些国家的手机月计划套餐的定价去做差异化：

如果你问我能不能给些 best practice，能但是也不全。论主通过亲友在几个国家做了 3 个验室，在数款亿级产品跑过定价实验。定价基本能自成一派，能做到一定级别的不参考数据的盲定，但也仅对部分领域。不过顶尖的知识产权，肯定都会有所保留。

回归正题，再给大家看一张谷歌内部数据总结的不同周期的订阅SKUs 的定价表：

基本上年订阅的价格折合成每月的话大概是月订阅价格的 40% 左右，现在市面上普遍是这样定价的。你当然可以有自己的实验和见解，如果市面上的定价都是最佳的，那就不会每年淘汰那么多产品了。

再说说那些订阅类产品的同学们最关心的几个参考数据：

订阅续订率

订阅用户的活跃度

有了这个数据，大家可以对号入座看看自己的产品在什么区间，如果太差，那就需要重新整改了。

最后再给大家看一个订阅付费页的一个 UI／UE 设计亮点：

这张图里的亮点并不是它的设计感把核心的包年 SKU 突出，而是在于当用户往下滑的时候，它的三个购买项会【悬浮固顶】！这样做的意义在于减少用户返回顶部的操作，降低转化流失。

不要小看这一步哟，即使在我负责规划的产品里，我们国内运营团队的同学在设计上就没有想到这一点，用户往下滑动的时候 SKU 组合就跟着一起消失了，用户要做决策还得往上滑。

希望今天的分享让你对印度市场以及其他市场的定价策略重新有了想法。