Ценообразование с использованием ИИ для маркетплейсов

В 2024 году глобальный рынок онлайн‑торговли достиг $6,3 трлн, но темпы роста замедляются, а конкуренция обостряется. На этом фоне ИИ‑решения становятся инструментов в конкурентной борьбе: McKinsey прогнозирует, что к 2030 году ИИ‑агенты обеспечат $3-5 трлн глобальных продаж, а генеративный ИИ принесёт ритейлу до $160 млрд дополнительной операционной прибыли.

Российский рынок следует этому тренду. Объем e‑commerce в 2024 году составил 9-11 трлн рублей по данным АКИТ, при этом более 60% приходится на крупнейшие маркетплейсы: Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет. Общий рынок искусственного интеллекта в России достиг 305 млрд рублей, а сегмент решений для ритейла (прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, персонализация) оценивается в 45-60 млрд рублей.

Эти цифры отражают переход от статического к динамическому ценообразованию - управлению ценой в реальном времени через автоматизацию ценообразования на базе ИИ. Динамическое ценообразование на основе ИИ превращается в необходимое условие сохранения маржи при растущей требовательности покупателей.

Компании, которые годами корректировали цены вручную или придерживались правила “самой низкой цены”, начинают терять клиентов, потому что цена не соответствует моменту покупки. Когда покупатель сравнивает три предложения за 10 секунд, а мониторинг цен конкурентов показывает ежедневные изменения на 10–20% ассортимента, ручная корректировка становится источником потерь.

Ценообразование с использованием ИИ это система, которая учитывает спрос, поведение, конкурентов и внутренние ограничения и принимает решение об изменении цены в реальном времени. Такой подход позволяет поднять выручку в среднем на 5%.

Почему ручное ценообразование больше не работает

Если в вашем маркетплейсе или интернет-магазине более 10 000 SKU. Каждый день конкуренты меняют цены на 10-20% товаров. Аналитик вручную сверяет Excel-таблицы и сможет проверить 200-400 позиций за 6 часов. За это время цены на рынке изменились трижды.

Ручное ценообразование физически не успевает отслеживать изменения При таком подходе невозможно применить ценовую эластичность - понимание, за какие товары покупатель готов заплатить больше, а за какие купит только при скидке 15-30%. Как показывает практика, такие задержки приводят к потере 3-4% от выручки, даже в эконом-сегменте, где маржа и так невелика.

Как работает динамическое ценообразование на базе ИИ

Системы динамического ценообразования на основе ИИ работают иначе. Они не следуют жестким правилам вроде “если цена конкурента ниже, то снизить на 2%”, а прогнозирует целый спектр данных:

• история продаж и отмен;
• остатки на складе и сроки годности;
• цены конкурентов, с учётом их доступности и рейтинга;
• поведение пользователей: какие товары они смотрят вместе, где бросают корзину, как реагируют на скидки;
• ценовые правила и лимиты: минимальная маржа, максимальная скидка, запрет на демпинг;
• внешние факторы: погода, события, сезонность или время суток и реальное время реакции на акции конкурентов.

Система формирует вектор ценовых решений, адаптированных под задачи каждой категории:

KVI: удержание целевой позиции в конкурентном чарте (ТОП-1, 2 или 3).

Long Tail: приоритет маржинальности над объемами продаж.

Аналоги: защита от внутреннего каннибализма через кросс-оптимизацию цен всей группы товаров.

В проекте для федеральной аптечной сети, которая входит в ТОП-5 лучших интернет-аптек, мы внедрили систему, анализировала динамику спроса и предлагала корректировки. Уже через 2 месяца средний чек вырос на 5,17% и сократили процент брошенных корзин на 8,7%

Реальные кейсы на рынке РФ

AI-прогнозирование спроса в Магните

Ритейлер столкнулся с проблемой: стандартные скидки часто приводили к дефициту товара. Магнит внедрил прогнозирования спроса, которая анализирует более 100 факторов (от погоды и праздников до цен конкурентов за углом). Алгоритм предсказывает, сколько товара купят при этой цене, что позволяет прогнозировать остатки и выстраивать логистику.

Динамическое ценообразование в реальном времени в М.Видео

Ритейлер использует систему, которая мониторит тысячи позиций конкурентов и автоматически пересчитывает цены на сайте и в мобильном приложении. ИИ балансирует между тремя показателями: трафиком (KVI), маржой и складскими остатками. Если у конкурента товар закончился, система мгновенно поднимает цену, сохраняя маржу; если конкурент демпингует, то система подстраивается, чтобы не потерять покупателя.

Персонализированный подход к скидкам от Lamoda

Вместо того чтобы давать скидку 20% всем подряд, Lamoda использует алгоритмы машинного обучения для оценки вероятности выкупа. ИИ анализирует историю поведения пользователя: как часто он возвращает вещи и чувствителен ли он к цене. Если система понимает, что клиент купит кроссовки и без дисконта, цена остается базовой. Если же покупатель колеблется, ему предлагается индивидуальный промокод или бонус. Такой подход сохраняет маржинальность бренда при стабильно высокой конверсии.

Математика ценового восприятия

В ритейле опасно относиться к ассортименту как к однородной массе. Алгоритмы кластеризации на основе машинного обучения используются, чтобы разделить товары на кластеры в зависимости от их влияния на трафик и прибыль. Это позволяет уйти от интуитивного управления к стратегии, основанной на данных.

Товары-индикаторы: Это позиции, по которым покупатель мгновенно сканирует площадку на "дорого или дешево". Сюда попадают товары-хиты с высокой частотой покупки (например, молоко определенной жирности или популярный смартфон). Здесь алгоритм рекомендует только 1-ю или 2-ю позицию в рынке. Малейшее завышение цены на Hard KVI обрушивает трафик во всем магазине, потому что пользователь считает, что тогда и весь ассортимент дороже, чем у конкурентов.

Сопутствующие товары: дополняют корзину и влияют на общее ощущение выгоды, но их стоимость не помнят наизусть. Это могут быть товары известных брендов. Здесь важен разумный баланс. Система удерживает 3-ю или 4-ю позицию относительно конкурентов. Это позволяет сохранять имидж "доступного магазина", но при этом зарабатывать на 2-5% больше маржи, чем на Hard-позициях.

Редкие позиции: специфические запчасти, нишевые соусы, аксессуары. Покупатель ищет их наличие, а не минимальную цену. Здесь ИИ ищет потолок цены, при которой продажи не падают, даже если она значительно выше рыночного среднего. Этот кластер компенсирует низкую маржу KVI-группы.

Почему это критично для бизнеса?

Без автоматической кластеризации компании либо демпингуют, теряя маржинальность, либо держат средние цены, теряя трафик и выручку. Внедрив алгоритмы бизнес получает прозрачный вектор решений: система точно знает, где можно подвинуться по цене, чтобы привлечь клиента в магазин, а на каких позициях можно незаметно увеличить наценку, чтобы окупить привлечение. Рост выручки до 20% достигается именно за счет этой тонкой настройки баланса между объемом продаж и маржинальностью.

Что нужно для внедрения ИИ-ценообразования?

Переход на динамическое ценообразование происходит через трансформацию модели управления и глубоким интеграция в бизнес-процессы. Выделяются три фундаментальных этапа:

1. Подготовка данных

ИИ строит прогнозы, опираясь на исторические паттерны, поэтому наличие любого мусора в данных приводит к ложным выводам. Чтобы этого избежать, необходимо провести глубокую очистку истории, удаляя периоды дефицита товаров и аномальные ценовые пики, вызванные техническими сбоями или глобальными распродажами. Формирование единого реестра данных, где информация из WMS, ERP-системы и внешних парсеров объединяется в общую экосистему. Финальным штрихом становится нормализация всех показателей и их обогащение внешними контекстными факторами (спрос или сезонность), что превращает разрозненные цифры в надежный фундамент для обучения модели.

2. Интеграция в операционку

Для реализации цен в реальном времени необходима прямая интеграция с системой оформления заказов и синхронизация с 1С:Управление торговлей, CRM и складской системой (WMS). Это позволяет менять цену в момент открытия карточки товара пользователем. Для предотвращения расхождений в ценах и поддержания доверия клиентов важна система лимитов, включающая защиту маржинальности и контроль волатильности. Такая сквозная синхронизация исключает различия между ценами на разных платформах.

3. Управление изменениями

Самый сложный этап, поскольку успех определяется людьми и без доверия внутри команды и понимания логики процессов сотрудники могут саботировать систему из страха потерять контроль. Чтобы этого избежать, мы внедряем принципы объяснимого ИИ, где менеджеры видят конкретные факторы принятия решений через прозрачные дашборды, и используем гибридное управление, оставляя за человеком право на калибровку модели. Установка жестких бизнес-порогов, защищает бренд от чрезмерных скидок, а система непрерывной обратной связи, позволяет алгоритму учиться на реакциях покупателей и корректировках команды. В конечном итоге ИИ органично встраивается в корпоративную культуру принятия решений, предотвращая обесценивание технологии на операционном уровне.

Регуляторные риски и этика

В России ценовая дискриминация через алгоритмы находится под пристальным вниманием ФАС России. Согласно ФЗ-152, любая обработка персональных данных для изменения базовой цены требует согласия. Более того, ФАС России активно отслеживает алгоритмические манипуляции, которые могут быть истолкованы как дискриминация потребителей или картельный сговор.

Чтобы избежать юридических рисков и негатива в соцсетях, лучшая практика - обеспечить прозрачность алгоритмов и сделать их частью программы лояльности. Используйте понятные формулировки: “Ваша цена ниже, так как применён персональный бонус” или “Скидка рассчитана на основе вашей истории покупок”.

Открытость станет инструментом защиты бизнеса: когда клиент понимает логику формирования цены, это повышает лояльность и конверсию в покупку и снимает вопросы регуляторов.

Динамическое ценообразование с использованием искусственного интеллекта позволяет добиться исключительной точности при определении стоимости товаров, оперативно реагировать на изменения рынка и выстраивать доверительные отношения с покупателями.

Практика показывает, что внедрение такой системы даёт рост выручки на 5-25%. Своевременные предложения сокращают брошенные корзины на 10-15%, повышая конверсию в покупку.

Если вы руководите маркетплейсом или крупным интернет‑магазином и хотите вывести управление ценами на новый уровень. Coding Team поможет полностью автоматизировать процесс ценообразования, выявить ключевые товары‑индикаторы и свести к минимуму необходимость ручных корректировок.

Созданная нами система будет идеально адаптирована к особенностям вашего бизнеса, строго соответствовать российским нормативным требованиям и обеспечивать реальную финансовую отдачу. Расскажите нам о вашем проекте и мы наглядно покажем, как технологии искусственного интеллекта могут стать драйвером роста вашего маркетплейса или интернет-магазина.