# วิธีการวิจัยการตั้งราคา

## สารบัญ
- Van Westendorp Price Sensitivity Meter (คำถามสี่ข้อ, วิธีวิเคราะห์, เคล็ดลับการทำแบบสำรวจ, ตัวอย่างผลลัพธ์)
- การวิเคราะห์ MaxDiff (หลักการทำงาน, ตัวอย่างคำถามแบบสำรวจ, การวิเคราะห์ผลลัพธ์, การใช้ MaxDiff ในการจัดแพ็กเกจ)
- แบบสำรวจความเต็มใจจ่าย (Willingness to Pay)
- การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งานกับมูลค่า (Usage-Value Correlation)

## Van Westendorp Price Sensitivity Meter

แบบสำรวจ Van Westendorp ใช้ระบุช่วงราคาที่ยอมรับได้สำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ

### คำถามสี่ข้อ

ถามผู้ตอบแต่ละคน:
1. "ที่ราคาเท่าไรที่คุณจะรู้สึกว่า [ผลิตภัณฑ์] แพงเกินไปจนไม่พิจารณาซื้อ?" (แพงเกินไป)
2. "ที่ราคาเท่าไรที่คุณจะรู้สึกว่า [ผลิตภัณฑ์] ตั้งราคาต่ำจนทำให้สงสัยในคุณภาพ?" (ถูกเกินไป)
3. "ที่ราคาเท่าไรที่คุณจะรู้สึกว่า [ผลิตภัณฑ์] เริ่มแพง แต่ก็ยังอาจพิจารณา?" (แพง/ฝั่งราคาสูง)
4. "ที่ราคาเท่าไรที่คุณจะรู้สึกว่า [ผลิตภัณฑ์] คุ้มค่า—เป็นการซื้อที่ดีคุ้มเงิน?" (ถูก/คุ้มค่า)

### วิธีวิเคราะห์

1. พล็อตการแจกแจงสะสม (cumulative distribution) ของแต่ละคำถาม
2. หาจุดตัด:
   - **Point of Marginal Cheapness (PMC):** จุดที่ "ถูกเกินไป" ตัดกับ "แพง"
   - **Point of Marginal Expensiveness (PME):** จุดที่ "แพงเกินไป" ตัดกับ "ถูก"
   - **Optimal Price Point (OPP):** จุดที่ "ถูกเกินไป" ตัดกับ "แพงเกินไป"
   - **Indifference Price Point (IDP):** จุดที่ "แพง" ตัดกับ "ถูก"

**ช่วงราคาที่ยอมรับได้:** PMC ถึง PME
**โซนราคาที่เหมาะที่สุด:** ระหว่าง OPP กับ IDP

### เคล็ดลับการทำแบบสำรวจ
- ต้องการผู้ตอบ 100-300 คนเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เชื่อถือได้
- แบ่งกลุ่มตาม persona (ความเต็มใจจ่ายต่างกัน)
- ใช้คำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่สมจริง
- พิจารณาเพิ่มคำถามเรื่องความตั้งใจซื้อ (purchase intent)

### ตัวอย่างผลลัพธ์

```
ผลการวิเคราะห์ความอ่อนไหวต่อราคา:
─────────────────────────────────
Point of Marginal Cheapness:  990 บาท/เดือน
Optimal Price Point:          1,990 บาท/เดือน
Indifference Price Point:     2,490 บาท/เดือน
Point of Marginal Expensiveness: 2,990 บาท/เดือน

ช่วงราคาที่แนะนำ: 1,990-2,490 บาท/เดือน
ราคาปัจจุบัน: 1,490 บาท/เดือน (ต่ำกว่าจุดที่เหมาะที่สุด)
โอกาส: ขึ้นราคาได้ 25-50% โดยไม่กระทบดีมานด์อย่างมีนัยสำคัญ
```

---

## การวิเคราะห์ MaxDiff (Best-Worst Scaling)

MaxDiff ใช้ระบุว่าลูกค้าให้คุณค่ากับฟีเจอร์ไหนมากที่สุด เพื่อนำมาประกอบการตัดสินใจจัดแพ็กเกจ

### หลักการทำงาน

1. ทำรายการฟีเจอร์ 8-15 รายการที่คุณอาจรวมไว้
2. แสดงให้ผู้ตอบเห็นชุดฟีเจอร์ครั้งละ 4-5 รายการ
3. ถาม: "อันไหนสำคัญที่สุด? อันไหนสำคัญน้อยที่สุด?"
4. ทำซ้ำหลายชุดจนเปรียบเทียบฟีเจอร์ครบทุกตัว
5. การวิเคราะห์ทางสถิติจะให้คะแนนความสำคัญออกมา

### ตัวอย่างคำถามแบบสำรวจ

```
ฟีเจอร์ไหนสำคัญที่สุดสำหรับคุณ?
ฟีเจอร์ไหนสำคัญน้อยที่สุดสำหรับคุณ?

□ โปรเจกต์ไม่จำกัด
□ Custom branding
□ ซัพพอร์ตแบบ Priority
□ การเข้าถึง API
□ Analytics ขั้นสูง
```

### การวิเคราะห์ผลลัพธ์

ฟีเจอร์ถูกจัดอันดับด้วยคะแนนอรรถประโยชน์ (utility score):
- อรรถประโยชน์สูง = ต้องมี (รวมไว้ใน tier พื้นฐาน)
- อรรถประโยชน์ปานกลาง = ตัวสร้างความแตกต่าง (ใช้แบ่งแยก tier)
- อรรถประโยชน์ต่ำ = มีก็ดี (tier พรีเมียม หรือตัดทิ้ง)

### การใช้ MaxDiff ในการจัดแพ็กเกจ

| คะแนนอรรถประโยชน์ | การตัดสินใจจัดแพ็กเกจ |
|---------------|-------------------|
| 20% บนสุด | รวมไว้ในทุก tier (สิ่งที่ต้องมีพื้นฐาน) |
| 20-50% | ใช้สร้างความแตกต่างระหว่าง tier |
| 50-80% | เฉพาะ tier ที่สูงกว่า |
| 20% ล่างสุด | พิจารณาตัดทิ้ง หรือทำเป็น add-on พรีเมียม |

---

## แบบสำรวจความเต็มใจจ่าย (Willingness to Pay)

**วิธีตรงๆ (ง่ายแต่มีอคติ):**
"คุณยอมจ่ายเท่าไรสำหรับ [ผลิตภัณฑ์]?"

**ดีกว่า: วิธี Gabor-Granger:**
"คุณจะซื้อ [ผลิตภัณฑ์] ที่ราคา [X บาท] ไหม?" (ใช่/ไม่ใช่)
เปลี่ยนราคาไปตามผู้ตอบแต่ละคนเพื่อสร้างเส้นดีมานด์

**ดียิ่งกว่า: การวิเคราะห์ Conjoint:**
แสดงชุดผลิตภัณฑ์ (bundle) ที่ราคาต่างกัน
ให้ผู้ตอบเลือกตัวเลือกที่ชอบ
การวิเคราะห์ทางสถิติจะเผยความอ่อนไหวต่อราคาของแต่ละฟีเจอร์

---

## การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งานกับมูลค่า

### 1. เก็บข้อมูลการใช้งาน
ติดตามว่าลูกค้าใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร:
- ความถี่ในการใช้ฟีเจอร์
- ตัวชี้วัดด้านปริมาณ (ผู้ใช้ record จำนวน API call)
- ตัวชี้วัดด้านผลลัพธ์ (รายได้ที่สร้าง เวลาที่ประหยัด)

### 2. หาความสัมพันธ์กับความสำเร็จของลูกค้า
- รูปแบบการใช้งานแบบไหนที่ทำนายการคงอยู่ (retention)?
- รูปแบบการใช้งานแบบไหนที่ทำนายการขยายตัว (expansion)?
- ลูกค้ากลุ่มไหนจ่ายมากที่สุด และเพราะอะไร?

### 3. ระบุเกณฑ์มูลค่า (value thresholds)
- ที่ระดับการใช้งานเท่าไรที่ลูกค้า "เก็ตแล้ว"?
- ที่ระดับการใช้งานเท่าไรที่ลูกค้าขยายตัว?
- ที่ระดับการใช้งานเท่าไรที่ควรขึ้นราคา?

### ตัวอย่างการวิเคราะห์

```
การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งานกับมูลค่า:
─────────────────────────────────
Segment: ลูกค้า LTV สูง (>350,000 บาท ARR)
ผู้ใช้งานต่อเดือนเฉลี่ย: 15
โปรเจกต์เฉลี่ย: 8
Integrations เฉลี่ย: 4

Segment: ลูกค้าที่ churn แล้ว
ผู้ใช้งานต่อเดือนเฉลี่ย: 3
โปรเจกต์เฉลี่ย: 2
Integrations เฉลี่ย: 0

ข้อค้นพบ: มูลค่าสัมพันธ์กับการนำไปใช้งานทั้งทีม (จำนวนผู้ใช้)
        และความลึกของการใช้งาน (integrations)

ข้อเสนอแนะ: คิดราคาต่อผู้ใช้ และจำกัด integrations ไว้ที่ tier ที่สูงกว่า
```
