产品价格测试的常见方法主要包括以下几种，企业通常会根据产品阶段、市场成熟度和数据可获得性选择组合使用：
1. 联合分析法（Conjoint Analysis）
通过模拟消费者在多个产品属性（价格、功能、品牌等）间的权衡，测算不同价格水平下的偏好度与购买概率，从而推导最优定价区间与价格弹性。适合新品上市前或产品配置复杂的情况，能较好还原真实决策场景。
2. Gabor–Granger 法
向受访者依次展示若干预设价格点，询问在各价格下的购买意愿，据此估计需求曲线与收入最大化价格。操作相对简单、成本较低，适合初步筛选可接受价格范围，但对价格点设置依赖较强。
3. Van Westendorp 价格敏感度测量（PSM）
通过四个问题（太便宜/便宜可接受/贵但可接受/太贵）收集消费者对价格的感知边界，绘制价格敏感度图，得到“最优价格区间”（便宜与贵可接受线交点附近）。优势在于直观反映心理价位区间，常用于快消、零售等大众产品。
4. A/B 测试（在线实价测试）
在数字渠道向不同用户群随机展示不同价格，观察转化率、客单价、毛利等实际行为数据。优点是基于真实购买行为而非声明意愿，外部效度高；缺点是可能影响用户体验，需在可控范围与合规前提下进行。
5. 历史数据与回归/弹性分析
利用过往销售数据，建立销量与价格（及促销、季节等因素）的回归模型，估算价格弹性，模拟调价对销量和利润的影响。适合已有一定销售积累的产品，可作为其他测试的补充验证。
6. 焦点小组与深度访谈
通过定性讨论了解消费者对价格的逻辑、参照点、敏感点与抗拒原因，虽难以直接定量，但能帮助设计量化测试的题项、价格点与场景假设，减少后续定量偏差。
在实际项目中，常先用定性方法与 PSM 框定价格区间，再用 Gabor–Granger 或联合分析细化最优价，最后以小规模 A/B 测试或小区域试点验证行为与利润效果。