你愿意付多少钱？
为了知道每位顾客最高愿意为一个产品支付多少钱，我们能不能直接让他们开价呢？如果你问阿莉愿意为《复仇者联盟》的DVD付多少钱，她可能会说：“其实我不喜欢灾难片，也不追着看最新的影片，这个电影对我值30元”。
不能直接询问顾客，那企业如何知道顾客的支付意愿？
基于顾客的个人信息
1996年，“维多利亚的秘密”(Victorias Secret)尝试了个性化折扣。女顾客们惊讶地发现，她收到的优惠券是“购买75美元以上省10美元”，而同一天收到冬季销售目录的男士得到的优惠券是“购买75美元以上省25美元”。“维多利亚的秘密”之所以根据性别信息进行个性化定价，是因为他们发现对于女士服装这个产品，女士比男士的支付意愿更高。因为男士为女士挑选礼物时，对“维多利亚的秘密”这个品牌并不了解，很可能因为价格原因转而购买其他的礼物。
根据顾客的个人信息制定个性化的价格只是一个简单的尝试，除了基于性别以外，还可以基于年龄、种族、地区甚至外貌来实行差别定价。但是，个人信息变量只能粗略地识别顾客的支付意愿。另外，人们容易被这些基于个人特征的“价格歧视”激怒，他们觉得自己仅仅因为身份就要支付更高的价格，并且还对改变自己的身份无能为力。比如在“维多利亚的秘密”的例子中，有的女性顾客对优惠券的“歧视”火冒三丈并提起了诉讼。因此，这个机制开始变得更复杂，除了性别，还要考虑购买历史、企业存货、产品成本和促销预算限制等因素。
总之，基于个人信息的方法能通过对顾客进行细分，对不同类型的顾客提供不同的价格，挖掘出小部分的隐藏利润，但这只是向挖掘隐藏利润迈出的一小步。由于每位顾客的需求都不同，我们希望能挖掘出每位顾客身后的隐藏利润。为了更准确地了解顾客的支付意愿，我们需要更多的信息，比如顾客的历史购买数据。
基于顾客的购买历史
山姆俱乐部(Sams Club)2009年8月开始了“E-value”项目，为顾客提供个性化的电子优惠券，并将这些个性化的电子优惠券发送到顾客的手机上。
山姆俱乐部怎么知道每位顾客计划买什么以及愿意为产品支付的价格呢？根据会员之前购买的产品、购买时间和购买价格等历史交易数据，我们可以知道顾客购买某一个产品的频率以及对价格的敏感程度。比如，我们了解到一位顾客每周六都会来山姆俱乐部购物，会考虑购买牛肉和洗衣粉。牛肉的购买记录比较稳定，不管有没有折扣，他都会购买；而对于洗衣粉，总是买2元一袋的汰渍。这样我们就能够知道：这位顾客可能每周六需要做牛肉大餐，所以对价格不敏感，愿意支付全价；而对于洗衣粉，他却非常在意价格，觉得一包洗衣粉应该是2元左右。如果我们想卖给他价格更高但利润率也更高的碧浪洗衣粉，或者正在协助碧浪做一次品牌推广，就需要提供一张碧浪的优惠券。
我们再回过头来分析前面音像店经理的困惑。我们也可以学习山姆俱乐部，吸引阿杰和阿莉成为音像店的会员。在会员记录上，我们看到阿莉总是在第一时间购买新上市的影片；而阿杰总是在周末购买一张40元左右的DVD，不在乎影片是否是新上市的。那么，这时候给阿杰一张针对《复仇者联盟》的20元优惠券就是很好的选择。事实上，阿杰所得不止于此，他会觉得自己只花40元就买到了价值60元的新片，从而提升忠诚度。
