上月底帮空运product/pricing做分析，事情的背景是review RFQ中，客人target rate比去年的价格低很多。
海运简单，但空运就复杂了。亚太区且不谈，单单大中华区三个gateway就表现差异很大，每个gateway又分快慢不同服务价格不同，每种服务又按CW分不同价格。光看总的GP没法决定价格能不能降，必须细化。L想知道货物的结构和大小分区，以便决定哪个可以有空间让价。
第一次做这种分析，有点兴奋，因为这是我想参与的：通过数据分析，呈现事物的数字化状态，以及背后原因，反向指导定价以及下一步策略。想了一下，决定按现有的价格分段来统计各自货量，比如<100kgs的有多少票，多少CW；100 ~300kgs之间的，等等。真是书到用时方恨少，这些一定可以用excel公式快速做的，临时没找到只好做体力劳动，还好把数据和图表做出来了。
结果是，对应各个价格表，我整理出对应的实际出货数据：票数可以看出大小货的分布和比率，CW可以得出各个价格区间的总量，双轴的图表与各个价格一一对应，清楚的看出哪个区间的价格如果降太多可能对GP的影响，以及哪个区间的价格是稳赚的利基。
L似乎很满意，之后一周内几次和人提到这事。我有点沾沾自喜，又有点意外：难道product/pricing这个team之前没人这么分析过价格？！还是说他们用别的方法在分析？但是从L满意的样子看，他们没有进行过更精细的核算，才会对这个分析这么惊喜。我又想找人打听打听product / pricing一般都怎么干活了。
最后，这个分析虽然帮L看清楚了赚在哪亏在哪，但是依然不能帮她得出结论是否降价，因为这个表不是动态的，不是活表。没法像模型一样用新价格快速测算出盈亏的状况。L可能还是得凭经验来做决定，但是『不知道亏不亏』。
另一方面，竞争对手报了一个让人想象不到低价。也许竞争对手不知道这家人小货比率非常高，也许人家成本控制的好。进一步，如果我是竞争对手，这是一个新客人的initial RFQ，我报出了非常有竞争力的价格，但是也不确定能不能赚。但是，但是，假设可以建一个数字模型，考虑各种实际中booking/billing的因素，输入货物的数据，自动带出GP以及各方面数据。那如果能拿到这个新客人上一年度的历史出货数据，比如票数、各自的件毛体、出货时间，再带入价格，以及现实中可能的操作模型，理论上可以粗略的得到全年的GP分析。如果再带入动态的价格分析，应该能计算出一个或多个价格平衡点。有了这个平衡点做参照，报价时索性直接跟客人谈：你允许我有几个百分点的利润好了。
不知道这样算不算数字孪生的应用呢？
