GG 模型围绕期待升价点设 6 个价格点，一站式完成高端新品概念优选 + 定价评估，得出 20 元为最优价格（购买意愿累计占比最高点）。
传统做法的困境
传统 Price Test 三大痛点：数据处理依赖人工、耗时长、结果出来时市场格局已变；问卷场景与真实购买场景有较大 gap，结果不真实可靠；方案缺乏专业性，难以满足不同生意场景的价格测试需求。
方法路径
这条链怎么走
- 01
4 种研究模型匹配 4 大定价场景：PSM（新品无预设价格点）、GG（新品有预设价格点）、扩展 GG（已有产品调价 + 对标竞品）、CBC（多本品/多竞品价格变动）。
- 02
电商仿真模拟：在模拟淘宝/京东界面下完成单/多选、PK、CBC、Maxdiff 答题，最大程度还原真实购买决策场景。
- 03
按模型设计价格点与样本：如 GG 设 5-6 个价格点、CBC 本品和竞品各 5-7 个价格点，每人回答 8-12 题。
- 04
自有数据自动化处理工具 + 实时 dashboard，调研结束一键输出价格测试结果。
关键数字
4种模型对应 4 大定价场景：PSM/GG/扩展GG/CBC
5-7个CBC 本品与竞品各自的价格点设计
≥200PSM 推荐最低样本量
1键实时看板一键输出结果
实战案例（脱敏）
CBC 测试 3 个本品 × 10 个竞品，评估成本上涨背景下涨价对选择份额的影响及三个产品间/竞品间的蚕食情况。
你最终拿到
最优定价建议 + 价格弹性曲线、需求影响与竞争蚕食分析，通过实时看板一键输出。
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AI重构洞察决策