TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Крохмалюк

3 Dec 2025, 14:23

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

💵 О ценообразовании продуктов + кейс Ladder

Ценообразование — базовая боль почти всех продуктов: b2c, SaaS, b2b. Цена напрямую влияет на всю бизнес-модель, но при этом остаётся одной из самых сложных зон из-за кучи внутренних и внешних факторов. Действия часто необратимы, отсюда риски и страх. Например, когда в Плюсе мы повышали цены на 50%, большая команда полгода готовила проект, чтобы нивелировать недовольство и потенциальный черн.

Есть много инструментов, помогающих определить оптимальную цену за продукт, типа Conjoint, Gabor-Granger, Price Ladder и др. Но хочется рассказать про метод PSM для определения оптимального ценового диапазона, который как мне кажется является оптимальным для больгинства продуктов.

Van Westendorp Price Sensitivity Meter (PSM) строится на четырёх вопросах: «Слишком дёшево», «выгодно», «дороговато», «слишком дорого». Из ответов строятся четыре кривые, пересечения которых дают три ключевые точки: нижнюю, оптимальную и верхнюю границу. Так появляется Acceptable Price Range.

Для подписок обычно отдельно смотрят платящих, оттекших и тех, кто не сконвертировался из триала. Продукт можно показывать в разных конфигурациях чтобы понять, за что люди действительно готовы платить.

По выборкам примерно: 200–300 респондентов для масс-маркета и 50–100 для узких ниш и b2b. И, в целом, это всё.

🪜 Кейс Ladder

Сейчас Ladder — одно из самых успешных фитнес-приложений в мире. Но несколько лет назад у них была проблема с ценообразованием, и PSM им сильно помог.

У них был один тариф за $60 с киллер-фичей в виде чата с тренером, которой пользовались 25% пользователей. 2000 платных подписчиков, экономика в привлечении не сходилась + был высокий черн из-за высокой цены. Пользователи всячески намекали на то что подписка дорогая, поэтому решили проверить адекватность цен с помощью PSM.

Они разделили аудиторию на три сегмента: платящие, оттекшие и не начавшие платить из триала. А также сделали три конфигурации продукта: текущая на тот момент версия с чатом с тренером и доступом к одной категории, урезанная версия без чата и all inclusive с доступом ко всем категориям.

Результаты PSM на прикрепленном изображении к посту, а если вкратце:

Исходный прайсинг $60, завязанный на чате с тренером, хорошо работал только для узкого сегмента фанатов конкретных тренеров. Большинство хотели Ladder как базу контента по силовым тренировкам, и его реальный WTP — в районе $20–40/мес, сильно ниже исходного.

Что сделали:

1. Переупаковали продукт и снизили цену Pro почти в два раза — с $60 до $30. Киллеру-фичу с чатом отделили от базового плана.
2. Добавили более дорогие уровни Pro+, Elite и Elite+ с чатом 1:1 и расширенным доступом для high‑ARPU пользователей для доп монетизации.

Изменения позволили сильно расширить воронку для привлечения и снизить черн, вероятно, пожертвовав ARPU ради роста.

Что это дало:

— В начале 2022 до изменения цен у Ladder было 2 000 подписчиков. $60 не сходились в привлечении и не давали масштабироваться.
— Изменив цены, за 2022 выросли в 5 раз до 10 000.
— К середине 2023 — уже 30 000.
— Сейчас — более 300 000.

Как и любой метод, PSM не идеален: не учитывает конкурентов, издержки, маржу и т.д. Но это неплохой инструмент, чтобы очень быстро получить рабочий диапазон цен и дальше углубляться через A/B или другие подходы.

1.5k 20 33 1 26
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot