在 Wildberries 平台，商品价格是卖家与平台算法博弈的核心战场。不同于传统电商的单一标价模式，其价格结构由 “原价 – 卖家折扣 – 平台系统折扣” 三重维度构成，形成动态平衡的定价生态。对于中国卖家而言，理解这一底层逻辑是制定科学定价策略的前提，否则可能因误判价格机制导致利润流失或流量受限。
一、原价：构建价格体系的基石
原价（Base Price）是卖家在后台设置的基础价格，不仅是前台展示的 “参考价”，更是平台计算折扣、比价及权重的核心依据。其重要性体现在：
算法锚点：平台系统会记录商品历史原价，作为后续促销折扣的基准。例如，某商品原价设定为 1000 卢布，后续促销价若长期低于 800 卢布，系统会将 800 卢布视为 “新基准价”，影响未来定价自由度。
信任构建：合理的原价需对标市场均价，过高可能导致转化率低下，过低则会被用户质疑品质。某深圳 3C 卖家将充电线原价定为同类商品的 70%，虽曝光增加，但因 “价格异常” 标签导致点击率不足 1.5%。
二、卖家折扣：自主调控的流量阀门
卖家折扣（Скидка продавца）是卖家主动设置的促销工具，通常为 10%-30%，可按单品或品类批量设置，具备明确的时间周期（如 “黑五限时 3 天”）。其核心作用包括：
流量激活：折扣商品在搜索结果中带有 “Красная метка скидки”（红色折扣标签），点击率比非折扣商品高 25%-40%。
利润控制：通过 “阶梯折扣”（如 “买 2 件享 8 折”）刺激批量购买，某家居品牌通过此策略将客单价提升 35%，同时保持毛利率稳定。
操作禁忌：频繁调整折扣（如每日变动）可能触发平台 “价格操控” 预警，导致商品降权。建议每周最多调整 1-2 次，并保持折扣幅度相对稳定。
三、平台系统折扣：不可忽视的隐性调控
平台系统折扣（Автоматическая скидка）是算法根据销量、库存、竞争环境等因素自动调整的价格，卖家无法直接干预，但可通过以下方式间接影响：
销量权重：高销量商品更易获得系统 “奖励性折扣”，例如某手机壳日销超 500 单后，系统自动将折扣从 15% 提升至 20%，但因销量基数大，整体利润反而增长。
库存压力：滞销商品可能被系统强制降价（如 “清仓折扣”），某服装卖家因夏季库存积压，系统将连衣裙价格下调 12%，虽加速清货，但毛利率损失约 5%。
应对策略：在后台设置 “Минимальная цена”（最低限价），例如成本价 + 20% 利润，防止系统过度降价导致亏损。
Wildberries 的三重价格模型本质是 “卖家定价自主性” 与 “平台流量分配规则” 的平衡。对于新卖家，建议先以市场均价为基准设定原价，通过 10%-15% 的卖家折扣测试市场反应，再根据系统折扣的反馈调整策略。当商品进入稳定销售期后，可逐步释放折扣空间，同时通过优化供应链降低成本，确保三重价格维度下的利润安全垫。
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