Специфика динамического ценообразования и персонализации цен в деятельности российских ритейлеров на основе использования Big Data и AI-решений

Актуальность обусловлена не только потребностью бизнесов в адаптации к быстро меняющимся условиям, но и растущей заинтересованностью потребителей в персонализированных предложениях. По исследованиям, более 70 % потребителей предпочитают получать индивидуальные скидки и предложения, соответствующие их ожиданиям и предпочтениям. Отсюда возникает необходимость в глубоком понимании технологий динамического ценообразования, а также в оценке их влияния на поведение потребителей и финансовые показатели компаний.
Цель ‒ комплексный анализ внедрения технологий динамического ценообразования в российских ритейлерах с акцентом на влияние применения технологий анализа Big Data и AI на идеи и практики формирования цен.
Задачи: исследование существующих технологий динамического ценообразования; анализ успешного опыта внедрения этих технологий в российских ритейлах; оценка их эффективности и возможных рисков.
Методология. В статье рассмотрены практические основы внедрения динамического ценообразования и персонализации цен в ритейле, представлена специфика анализа больших данных и применения искусственного интеллекта.
Результаты. В розничной торговле сегодня все большее значение приобретает персонализация предложений для покупателей, что стало реальностью благодаря прогрессу в области искусственного интеллекта и обработки больших объемов информации. Эти инновации дают компаниям возможность глубже изучать запросы потребителей и формировать индивидуализированное взаимодействие.
Выводы. Внедрение гибкой системы цен в корпоративной политике требует всестороннего анализа, охватывающего как экономику, так и общественные интересы. В условиях возрастающей значимости принципов устойчивости компании обязаны не просто наращивать прибыль, но и оценивать социальное и экологическое воздействие своей деятельности.

1. Матвеев М. Г., Шмелев М. А., Алейникова Н. А. Информационные технологии формирования сервисов на электронной торговой площадке // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2021. № 1. С. 63-73. https://doi.org/10.17308/sait.2021.1/3371.

2. Суслов Д. Н., Гусев А. А. Управление ИТ-инструментами системы продаж промышленного предприятия // Вестник Томского государственного университета экономики. 2020. № 49. С. 189-198. https://doi.org/10.17223/19988648/49/13.

3. Рыжова О. А., Кочергина Н. В. Ключевые стратегии для розничных цепей сегодня // Известия Саратовского университета экономики менеджмента и права. 2015. № 15. С. 183-190. https://doi.org/10.18500/1994-2540-2015-15-2-183-190.

4. Ласкина Л. Ю., Силакова Л. В., Варакса А. М. Внедрение инноваций в ритейле и их влияние на стоимость компании // Экономика и информатика. 2020. № 47 (2). С. 274-287. https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-274-287.

5. Чунина А. Е., Синицина Д. Г. Основные аспекты цифровой экономики, и их влияние на ценообразование // Социальные и экономические системы. Экономика. 2023. № 5. С. 208-213. https://doi.org/10.18411/trnio-05-2023-421.

6. Авдеева И. Л. Новые формы разработки информационных систем для поддержки бизнеса в условиях глобализации // Национальные интересы, приоритеты и безопасность. 2017. № 13. С. 760–772. https://doi.org/10.24891/ni.13.4.760.

7. Попенкова Д. К., Стукалова И. Б. Трансформация розничной торговли в контексте цифровизации // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 2. С. 89-99. https://doi.org/10.17513/vaael.2063.

8. Гиззатуллин Х. Б., Байкова Э. Р. Цифровая трансформация как инструмент повышения эффективности деятельности фирмы // Тенденции развития науки и образования. 2022. № 92 (4). С. 136-139. https://doi.org/10.18411/trnio-12-2022-199.

9. Трачук А. В., Линдер Н. В., Убейко Н. В. Формирование динамических бизнес-моделей компаниями электронной коммерции // Управленец. 2017. № 4 (68). С. 61-74. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2017-6-4-8.

10. Ибрагимова Д. Х. Ожидания потребителей населения России (1996−2009): как связаны когорты, поколения и возраст? // Журнал экономической социологии. 2014. № 3. С. 24-69. https://doi.org/10.17323/1726-3247-2014-3-24-69.

11. Траченко М. Б. Моделирование данных в системах управленческого учета и бюджетирования // Международный бухгалтерский учет. 2017. № 20. С. 1183–1201. https://doi.org/10.24891/ia.20.20.1183.

12. Булгаков А. Л. Big Data в финансах // Журнал исследований корпоративных финансов. 2017. № 1. С. 7–15. https://doi.org/10.17323/j.jcfr.2073-0438.11.1.2017.7-15.

13. Нил Дж. Смелсер. Интервью // Журнал экономической социологии. 2003. № 2. С. 6-15. https://doi.org/10.17323/1726-3247-2003-2-6-15.

14. Бойко М. С. Анализ развития и текущего состояния организации системы динамического ценообразования в сфере пассажирских авиаперевозок // Nенденции развития науки и образования. 2024. № 106 (4). С. 88–91. https://doi.org/10.18411/trnio-02-2024-198.

15. Лемешко Б. Ю., Лемешко С. Б., Семенова М. А. К вопросу статистического анализа больших данных // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. № 44. С. 40–49. https://doi.org/10.17223/19988605/44/5.

16. Миронов В. В. Платон и современная пещера больших данных // Вестник Санкт-Петербургского университета философии и конфликтологии. 2019. № 35. С. 4–24. https://doi.org/10.21638/spbu17.2019.101.

17. Применение технологий больших данных в деятельности современных предприятий / Л. А. Фёдорова, Ху Гуюй, Хуан Сяоянь, С. А. Землыкова // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 9 (2). С. 322-329. https://doi.org/10.17513/vaael.1337.

18. Ючинсон К. С. Большие данные и законодательство о конкуренции // Юридический журнал Высшей школы экономики. 2017. № 1. С. 216–245. https://doi.org/10.17323/2072-8166.2017.1.216.245.

19. Учет нескольких ценовых групп в задаче динамического ценообразования в недвижимости / Л. Г. Разумовский, М. А. Герасимова, Н. Е. Каренин, М. В. Сафро // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025. № 13. С. 51-77. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2025.48.1.009.

20. Макарова С. Г. Ориентация на клиента персонала организации: особенности и направления развития // Друкеровский вестник. 2023. № 1. С. 146-162. https://doi.org/10.17213/2312-6469-2023-1-146-162.