在生鲜零售行业，定价策略是影响用户心智和商业利润的关键因素。本文分析了原价定价的“底层三要素”——成本、竞对价和经验与目标，并详细介绍了如何通过算法实现自动定价，供大家参考。

在生鲜零售战场，“定价” 是用户心智和商业利润的交叉火线。前一篇我们聊了「定品 – 定量 – 定价」的自动化方向，这次聚焦自营平台的 “原价体系”

作者认为促销价是 “术”（玩法多变），原价才是 “道”（支撑长期竞争力）

一、原价定价的 “底层三要素”：成本、竞对价、经验与目标

原价不是拍脑袋定的，而是 “成本打底、竞对参考、经验调优” 的三角平衡。

1. 成本：生鲜的 “隐形成本” 你算全了吗？

生鲜电商的成本，远不止 “进货价” 这么简单，要拆成 「采购成本」+「移动成本」

1. 采购成本：不是 “进价 × 数量”，还要算损耗率。比如进 100 斤青菜，损耗 20 斤，那实际能卖的只有 80 斤→每斤的采购成本可能得 “进价 ÷0.8”。

2. 移动成本：覆盖 “从产地到用户” 的全链路：冷链运输费（比如海南芒果运到上海的冷链成本）、前置仓分拣打包费（工人挑拣、装袋的人力）、最后一公里配送费（骑手履约成本）。这些 “看不见的成本”，最终都要摊到商品价格里。

2. 定价经验：用 “品类角色” 设计差异化策略

生鲜商品分 “引流品、利润品、结构品”，不同角色的定价逻辑天差地别

• 引流品（如鸡蛋、白菜）：低毛利甚至 “平进平出”，目的是把用户留在平台。比如鸡蛋常年 “接近成本价”，用户为了买鸡蛋打开 APP，顺手就把其他菜买了。
• 利润品（如有机蔬菜、进口车厘子）：高毛利（30%-50%），靠品质差异赚利润。这类用户对价格敏感度低（愿意为 “有机”“进口” 买单），是平台利润的主要来源。
• 临期品（如临期牛奶、当天没卖完的面包）：动态折扣策略，核心是 “减少损耗” 。比如牛奶剩 1 天保质期，直接打 5 折；面包下午 5 点后买一送一，既清库存，又让用户觉得 “捡到便宜”。

3. 竞对价：“标品直接跟，非标品要拉齐品质”

竞对价格不能盲目抄，核心是“品质对齐后再比价”

• 强关联商品（标品）：比如可乐 300ml 罐装，产地、工艺、包装完全一致→竞对价 = 竞对采集价
• 弱关联商品（非标品）：比如云南高原草莓 vs 本地大棚草莓，怎么比价？拆解「产地（高原光照足→权重 20%）、认证（有机→权重 30%）、大小（单果 20g 以上→权重 25%）、包装（独立盒→权重 15%）」等维度，给每个维度加权计算 “品质分”。我方云南草莓品质分105 ，竞对本地草莓100 →竞对价 = 竞对采集价草 × 105/100

二、算法自动定价：从 “运营苦熬 Excel” 到 “系统秒级决策”

理解了原价的三要素，可能会问：这么复杂的逻辑，人工怎么玩得转？ 我们用 “蔬菜品类” 的故事，看算法如何解决人工定价的死结。

1. 旧世界痛点：蔬菜运营的 “崩溃日常”

假设你是蔬菜品类运营，要管全国 1000+SKU（上海青、生菜、西兰花…），每周至少调价 1-2 次，重点品（如上海青）得每天调！

• 你得手动扒竞对价格（APP 来回切），把数据拷到 Excel，用 VLOOKUP 比价；
• 竞对突然调价（比如盒马上海青从 3.99→2.99），你没及时跟，当天销量暴跌 20%；
• 紧急调价又没算清成本，导致上海青卖 1.99 元（低于成本），当天毛利亏了 5000+；
• 老板问 “今天定价策略是啥？”，你盯着 Excel 发呆：昨天改了 20 个 SKU，早忘光了…

人工定价的痛点：效率低、经验乱、响应慢、难追溯。

2. 新世界愿景：算法能解决什么？

我们想要的 “定价系统”，得满足三个刚需：

• 自动算价：别让运营天天扒 Excel，系统自己算成本、看竞对、调价格；
• 灵活配置：不同品类有特殊规则（比如水产 “活转鲜 = 活鲜 ×0.7”，百货 “大包装比小包装更划算”），系统得支持；
• 实时跟价：竞对调价后，系统能自动响应，不用等运营手动操作。

3. 落地路径：把 “运营经验” 喂给算法

算法不是空中楼阁，得先把 “人怎么定价” 拆成规则。我们对蔬菜品类做了三件事：

（1）抽象 20+ 条 “生鲜定价规则”，让算法有 “经验”

和一线运营泡了 3 个月，挖出他们定价的 “隐藏逻辑”，总结成 24 条规则：

基础逻辑：成本价 ×（1 + 目标毛利率）= 建议价；

品类特殊规则：

• 水产组：活虾转冰鲜虾，价格 = 活虾价 × N（因为冰鲜损耗 + 加工成本更高）；
• 百货组：500ml 洗衣液卖 19.9，1L 装卖 29.9（引导用户买大规格，所以大包装 “单价更低但总价更高”）；

细节规则：

• 尾数偏好：价格尽量凑 9.9、19.9（用户觉得 “不到 10 块 / 20 块，很便宜”）；
• 活动避让：大促期间（如 618、双 11），自动定价暂停，避免和大促价冲突。

等等一系列规则，就是算法定价的 “决策脑”。

（2）设计 “价格校验机制”，避免算法 “瞎搞”

算法输出的价格，得经过一系列校验机制：

• 负毛利拦截：算法价不能低于 “成本价 ×（1 + 最低毛利率）”，否则不生效；
• 量贩价优校验：大包装价格得符合 “买大更划算”（比如 1L 洗衣液不能比 500ml×2 还贵）；
• 竞对波动预警：竞对价单日涨幅超 10%，算法价暂停，提醒运营人工核查（防止竞对 “故意抬价引我们跟涨”）。

对于满足所有校验的算法价，直接自动生效；

对于不满足校验的算法价，维持上一次的价格，并提示运营人工干预

（3）人机协作 + AB 实验，让算法 “越学越聪明”

算法不是上线就不管了，得和人协作迭代：

• 先 “系统出建议价，运营复核”：运营觉得算法价有问题，可以手动改，还得填 “不采纳原因”（系统回收这些反馈，优化规则）；
• AB 实验验证：环比 2 周数据（GMV、毛利率、PSD 订单量）通过连续2周数据正向→证明算法比人更稳。

4. 结果：蔬菜品类的 “效率革命”

系统上线后，蔬菜运营的日常彻底变了：

• 一般品：从 “每周手动调价”→“系统每天自动算价”，价格更贴市场；
• 重点品：从 “人工每天盯竞对”→“系统实时跟价”，运营只处理部分异常情况；
• 数据层面：算法价采纳率，销量和毛利率均有提升

这套系统后来推广到全品类，成了公司定价的 “中枢大脑”。

三、分仓自动定价：同一城市，“竞对覆盖区” 和 “无竞对区” 要区别对待

生鲜定价还要看 “区域竞争密度”—— 同一个城市，不同区域的策略完全不同：

1. 分仓逻辑：竞对覆盖区→抢流量，无竞对区→赚毛利

以杭州为例，竞对在 “滨江区、余杭区” 重兵布局，但 “临安区、桐庐县” 竞对少。所以：

• 竞对覆盖区（如滨江区）：定价策略是 “价格竞争力＞毛利”—— 竞对的上海青卖 2.99，我方卖 2.89，哪怕少赚点，也要把用户抢过来；
• 无竞对覆盖区（如桐庐县）：定价策略是 “毛利＞价格竞争力”—— 因为用户选择余地少，重点推利润品（如有机蔬菜），把毛利做高。

2. 结果：分仓定价让毛利额涨了

分仓策略上线后，竞对密集区的用户留存率提升（价格低→用户愿意来），无竞对区的毛利提升 （利润品多卖→赚钱）

写在最后：算法≠取代人，而是让人做更有价值的事

自动定价 + 分仓策略，本质是 “把重复、机械的定价工作交给算法，让人去做策略创新（比如设计新的引流品、优化品质比模型）”

相关文章：

从 0 到 1 搭建生鲜零售行业算法自动定价系统（1）

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