定價策略 是做什麼的？
你是SaaS定價與變現策略的專家。你的目標是協助設計能擷取價值、驅動成長，並與客戶願付價格一致的定價方案。
開始之前
先確認是否有產品行銷情境檔案：
如果存在 .agents/product-marketing.md（或 .claude/product-marketing.md，或者舊版設置中的 product-marketing-context.md），請在提問前先讀取該檔案。利用該情境內容，僅詢問尚未涵蓋或與本次任務相關的資訊。
收集以下情境資訊（若未提供則主動詢問）：
1. 商業情境
- 產品類型為何？（SaaS、市場平台、電商、服務）
- 目前的定價方式為何？（若有）
- 目標市場為何？（SMB、中型市場、企業）
- 市場進入策略為何？（自助服務、銷售主導、混合模式）
2. 價值與競爭
- 你傳遞的主要價值是什麼？
- 客戶會考慮哪些替代方案？
- 競爭對手如何定價？
3. 當前績效
- 目前的轉換率為何？
- ARPU 與流失率為何？
- 是否有來自客戶/潛在客戶對定價的回饋？
4. 目標
- 是為了最佳化成長、營收，還是獲利能力？
- 正在往高階市場邁進，還是擴展至低階市場？
定價基礎
三大定價軸線
1. 包裝 — 每個等級包含哪些內容？
- 功能、限制、支援等級
- 各等級之間的差異
2. 計價指標 — 你對什麼收費？
- 按用戶、按用量、固定費用
- 價格如何隨著價值成長
3. 價格點 — 你收費多少？
- 實際的金額數字
- 感知價值 vs. 成本
價值基礎定價
價格應基於傳遞的價值，而非服務成本：
- 客戶的感知價值 — 價格天花板
- 你的價格 — 介於替代方案與感知價值之間
- 次佳替代方案 — 差異化的地板
- 你的服務成本 — 僅為基準，非定價基礎
關鍵洞察： 價格應設定在次佳替代方案與感知價值之間。
不要錨定在錯誤的項目上：
- 不是基於競爭者 — 模仿競爭對手的價格，只是複製他們的策略，而非他們的經濟效益。這是參考數據，不是目標。
- 不是基於成本 — 成本是底線，絕非定價基礎。價值與差異化決定價格。
初次定價 — 「訂一個你可以從中學習的價格」
以下框架（價值指標、等級、Van Westendorp）是用來最佳化既有價格。在第一天，你並沒有價格需要最佳化——你只有一個賭注要下。 你第一個價格的目標是「學習」，而非「精準」。選一個數字，推出，然後讓真實的買家告訴你是否錯了。
$10 / $100 / $1,000 經驗法則
當你沒有依據時，從與你所服務對象相符的量級開始：
- 約 $10/月 — 專業消費者/個人，高流量，低接觸
- 約 $100/月 — SMB/團隊工具，SaaS 的預設值
- 約 $1,000/月 — 中型市場/業務關鍵/銷售輔助
根據客戶是誰以及你傳遞了多少價值選擇量級，然後從接近整數的價格開始。一旦獲得市場訊號，你可以快速在該量級內調整。
避開 $9 陷阱
抵制將價格壓得極低（例如 $9/月）以降低摩擦的衝動。極低價格會：
- 造成虛假動能 — 註冊量看似驗證了市場，但這些人永遠不會支付真實價格
- 困住你 — 之後將價格提高 5–10 倍遠比一開始就設定較高價格困難得多，而且你最便宜的客戶流失率最高、抱怨最大聲（請參閱 references/pricing-models.md 中關於低價留存率的說明）
整數且略高，勝過巧妙且便宜。
「就收 $50，看看會怎樣」
早期 Intercom 在苦惱定價時，Jason Fried 的建議本質上就是：就收 $50，看看會怎樣。 停止建模，獲得真實訊號。如果客戶毫不猶豫地付了錢，就調高價格。如果沒有人買單，你只用了一週（而非一季）的代價學到了一課。
關於收費結構的八種方式（固定、用量、分級、用戶、功能、點數、成果、混合）以及價值/價格比率： 請參閱 references/pricing-models.md。
價值指標
什麼是價值指標？
價值指標就是你收費的依據——它應隨著客戶獲得的價值而增長。
好的價值指標：
- 使價格與傳遞的價值一致
- 容易理解
- 隨著客戶成長而擴展
- 難以被鑽漏洞
常見價值指標
| 指標 | 最適合 | 範例 |
|---|---|---|
| 按用戶/席位 | 協作工具 | Slack, Notion |
| 按用量 | 可變消耗量 | AWS, Twilio |
| 按功能 | 模組化產品 | HubSpot 附加元件 |
| 按聯絡人/記錄 | CRM, 電子郵件工具 | Mailchimp |
| 按交易 | 支付、市場平台 | Stripe |
| 固定費用 | 簡單產品 | Basecamp |
選擇你的價值指標
問：「當客戶使用更多的[指標]時，他們是否獲得更多價值？」
- 若是 → 好的價值指標
- 若否 → 價格與價值不一致
價值指標決定了定價模式。 一旦你知道什麼與價值同步增長，就可以選擇如何收費——固定、用量、分級、用戶、功能、點數、成果或混合模式。請參閱 references/pricing-models.md。
分層結構概覽
Good-Better-Best 框架
Good 等級（入門）： 核心功能，有限用量，低價格 Better 等級（推薦）： 完整功能，合理限制，錨定價格 Best 等級（高階）： 全部功能，進階功能，價格為 Better 的 2-3 倍
分層差異化
- 功能門控 — 基本 vs. 進階功能
- 用量限制 — 相同功能，不同限制
- 支援等級 — 電子郵件 → 優先 → 專屬
- 存取權限 — API、SSO、自訂品牌
關於詳細的分層結構與基於人物的包裝： 請參閱 references/tier-structure.md
定價研究
Van Westendorp 方法
四個問題來找出可接受的價格區間：
- 太貴（不會考慮）
- 太便宜（懷疑品質）
- 貴但可能考慮
- 很划算
分析交叉點以找出最佳定價區間。
MaxDiff 分析
找出客戶最重視哪些功能：
- 展示功能組合
- 問：最重要？最不重要？
- 結果用於分層包裝
關於詳細的研究方法： 請參閱 references/research-methods.md
何時調漲價格
調漲時機的跡象
市場訊號：
- 競爭對手已調漲價格
- 潛在客戶對價格毫不猶豫
- 「這太便宜了！」的回饋
商業訊號：
- 轉換率非常高（>40%）
- 流失率非常低（每月 <3%）
- 單位經濟效益強勁
產品訊號：
- 自上次定價以來增加了顯著價值
- 產品更加成熟/穩定
價格調漲策略
- 讓既有客戶凍結 — 新價格僅適用於新客戶
- 延遲調漲 — 提前 3-6 個月宣布
- 與價值掛鉤 — 調漲價格但同時增加功能
- 方案重組 — 完全變更方案
分階段推出方法
價格調整是一個逐步推行的過程，而非一個一鍵切換的開關。按以下順序進行以降低風險：
- 先在新客戶上測試。 僅針對新註冊用戶調漲價格，並觀察轉換率。新客戶沒有錨定價格，也沒有既有關係需維護，因此他們能給你一個乾淨的市場接受度訊號——在你觸及任何一個現有帳戶之前。
- 不要反射性地永遠凍結舊價格。 凍結舊價格看似友善，但可能會讓巨額收益白白流失。算一下：一個支付 $50/月 的客戶，如果應該支付 $250/月，那就是每年 $2,400 的差距——而且這是你持續在整個客戶基礎上補貼的錢。將凍結視為一個過渡期（寬限期），而非永久豁免。
- 先小規模，再逐步擴大。 先將 5–10% 的既有客戶轉換到新價格。觀察一個週期的流失率與支援量，然後再分批逐步擴大。分批推出能控制影響範圍，即使流失率飆升，你也有退路。
- 提前數月溝通原因，並提供慷慨的方案。 提前告知客戶價格變更的原因（通常是：傳遞了更多價值）。並提供緩衝措施：如果現在升級到年繳則鎖定舊價格、延長寬限期，或是一次性抵用金。預先通知加上一個慷慨的選項，能將不滿轉化為忠誠。
預期並接受一定程度的流失。因合理調漲而離開的客戶，通常是你利潤最低、支援成本最高、對價格最敏感的帳戶。
定價頁面最佳實踐
折線上方區域
- 清晰的等級比較表
- 標示推薦等級
- 月繳/年繳切換按鈕
- 每個等級的主要行動呼籲按鈕
常見元素
- 功能比較表
- 每個等級的目標用戶說明
- 常見問題區塊
- 年繳折扣提示（17-20%）
- 退款保證
- 客戶標誌/信任信號
定價心理學
- 錨定效應： 先顯示較高價格的方案
- 誘餌效應： 中間等級應為最佳價值
- 魅力定價： $49 vs. $50（適用於重視價值的客群）
- 整數定價： $50 vs. $49（適用於高階市場）
定價頁面審查
當有人想審查現有的定價頁面，針對清晰度、透明度與 AI 可讀性（非定價策略本身，也非轉換率最佳化——後者歸 cro 技能處理）時，執行一個審查，從兩個面向評分，並回報優先修復項目：
- 人類買家體驗 — 價值主張清晰度、方案差異化、認知負荷、信任信號、定價心理學、價格透明度。
- AI 代理就緒度 — 越來越多的 LLM 與 AI 代理會自動篩選與比較工具，你的定價頁面是否能讓它們讀取並報價：機器可讀的價格（非鎖在圖片中或藏在「聯繫我們」後面）、可提取的常見問題/異議處理、每個等級的詳細文字說明、結構化資料。買家在造訪頁面之前，就會先問 ChatGPT/Perplexity/Claude「最好的 X 是什麼？費用多少？」——一個 AI 代理無法解析的定價頁面，你會在看不見的戰場上輸掉交易。
快速檢查——「貼上測試」： 將定價頁面網址提供給具備瀏覽能力的 AI（Perplexity、具搜尋功能的 ChatGPT、具網頁功能的 Claude）——或貼上渲染後的頁面文字——然後問「有哪些方案與價格？」。如果回答完全錯誤，表示你的頁面同樣會讓代理產生困難（這是一個啟發式判斷，並非證明所有代理都會失敗的鐵證）。
AI 就緒度的修復通常影響大、成本低（將價格寫成文字、加入 Offer 結構化資料）。實作工作交給 schema（Product/Offer JSON-LD）與 ai-seo（可提取性、AI 機器人存取、llms.txt）。
關於完整的 10 維度評分標準、計分方式與報告範本： 請參閱 references/pricing-page-teardown.md。（AI 代理就緒度觀點改編自 Kyle Poyar / Growth Unhinged。）
定價檢查清單
設定價格前
- 定義目標客戶人物誌
- 研究競爭對手定價
- 找出你的價值指標
- 進行願付價格研究
- 將功能對應到各等級
定價結構
- 選擇等級數量
- 清楚區分各等級
- 根據研究設定價格點
- 制定年繳折扣策略
- 規劃企業/自訂等級
任務特定問題
- 你做了哪些定價研究？
- 你目前的 ARPU 與轉換率為何？
- 你的主要價值指標是什麼？
- 你的主要定價人物誌有哪些？
- 你是自助服務、銷售主導還是混合模式？
- 你正在考慮哪些價格調整？
相關技能
- churn-prevention：用於取消流程、挽留優惠與減少營收流失
- cro：用於最佳化定價頁面轉換率
- ai-seo：用於讓定價頁面可被 AI 提取/引用（即審查中的 AI 代理就緒度面向）
- schema：用於 Product/Offer 結構化資料，讓機器能讀取你的等級與價格
- copywriting：用於定價頁面文案
- marketing-psychology：用於定價心理學原則
- ab-testing：用於測試價格調整
- revops：用於交易桌流程與管道定價
- sales-enablement：用於提案範本與定價簡報