Details

Цель работы – разработать модель динамического формирования розничных цен на топливные нефтепродукты вертикально-интегрированной нефтяной компании в условиях низко маржинального розничного бизнеса и динамично изменяющейся потребительской и конкурентной среды. Предметом исследования выступает процесс формирования розничных цен на топливные продукты нефтепереработки. Актуальность темы обусловлена отсутствием гибких и универсальных подходов при формировании розничных цен на основную линейку топливных нефтепродуктов и невозможностью эффективно учесть множество факторов, в том числе динамику конкурентной среды и потребительские диспозиции, существующим инструментарием, используемым при ценообразовании. Предложена концепция динамического формирования розничных цен на топливные нефтепродукты с использованием технологий искусственного интеллекта, которая позволяет учитывать колебания внешней экономической среды и предлагать оптимальную цену в сложившихся условиях с целью повышения рентабельности и устойчивости бизнеса по торговле топливными нефтепродуктами. Представлена реализация предлагаемой инновационной модели динамического формирования розничных цен на топливные нефтепродукты на примере АЗС компании ПАО «Газпром Нефть». Оценка инвестиционной привлекательности проекта и расчет различных операционных и экономических эффектов производился с помощью пакета MS Office (Excel). Построение расчетной части модели было осуществлено в веб-приложении Jupyter Notebook с использованием языка Python.

The aim of the work is to develop a model for the dynamic formation of retail prices for fuel oil products of a vertically integrated oil company in a low–margin retail business and a dynamically changing consumer and competitive environment. The subject of the study is the process of forming retail prices for refined fuel products. The relevance of the topic is due to the lack of flexible and universal approaches in the formation of retail prices for the main line of fuel oil products and the inability to effectively take into account many factors, including the dynamics of the competitive environment and consumer dispositions, existing tools used in pricing. The concept of dynamic formation of retail prices for fuel oil products using artificial intelligence technologies is proposed, which allows taking into account fluctuations in the external economic environment and offering the optimal price in the current conditions in order to increase the profitability and sustainability of the fuel oil trading business. The paper presents the implementation of the proposed innovative model of dynamic formation of retail prices for fuel oil products using the example of Gazprom Neft filling stations. The projects investment attractiveness was assessed and various operational and economic effects were calculated using the MS Office (Excel) package. The calculation part of the model was built in the Jupyter Notebook web application using Python.