Details

Предмет исследования — алгоритмы ценообразования и механизмы автоматизации маркетинговых стратегий продавцов в экосистемах маркетплейсов. Цель — разработка многофакторного алгоритма динамического ценообразования, учитывающего конкурентную среду, рекламную эффективность, репутацию продавца, сезонность спроса и управление товарными запасами. Методология: экономический анализ, экономико-математическое моделирование, алгоритмические методы оптимизации; эмпирическая база — данные аналитической системы маркетплейса Ozon за 2024–2026 годы. Результаты: разработан пятифакторный алгоритм динамического ценообразования и построена его концептуальная модель. Апробация на категории «Сок лимона» (Ozon, январь–апрель 2026 г.) показала: выручка +79,7 % при росте физических продаж +37,8 %; средняя цена реализации +30,4 %; ДРР снизился с ~35 % до 21,7 %; ROAS вырос с ~2,8x до 4,61x. Расчётный ценовой эффект составил около 5,21 млн руб. за четыре месяца при затратах на внедрение менее 300 тыс. руб./год. Область применения: автоматизация ценовой политики продавцов на маркетплейсах Ozon, Wildberries и иных платформах электронной коммерции. Вывод: интеграция алгоритмического ценообразования с маркетинговыми стратегиями обеспечивает существенно более высокую финансовую эффективность по сравнению с традиционными и частично автоматизированными методами ценообразования.

The subject of the research is pricing algorithms and mechanisms for automating sellers marketing strategies in marketplace ecosystems. Objective: to develop a multi-factor dynamic pricing algorithm accounting for competitive environment, advertising efficiency, seller reputation, demand seasonality, and inventory management. Methodology: economic analysis, economic-mathematical modelling, algorithmic optimisation methods; empirical base — data from the Ozon marketplace analytics system for 2024–2026. Results: a five-factor dynamic pricing algorithm and its conceptual model have been developed. Validation on the "Lemon Juice" category (Ozon, January–April 2026): revenue +79.7 % with sales volume growth of +37.8 %; average selling price +30.4 %; advertising cost ratio reduced from ~35 % to 21.7 %; ROAS increased from ~2.8x to 4.61x. Estimated economic effect — approximately 5.21 million rubles over four months with implementation costs below 300 thousand rubles per year. Application area: pricing automation for sellers on Ozon, Wildberries, and other e-commerce platforms. Conclusion: the integration of algorithmic pricing with marketing strategies delivers significantly higher financial performance compared to traditional and partially automated pricing methods.

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ И МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ НА МАРКЕТПЛЕЙСАХ
• 1.1 Понятие и сущность алгоритмического (динамического) ценообразования
• 1.2 Особенности маркетплейсов как цифровых платформ электронной коммерции
• 1.3 Маркетинговые стратегии продавцов на онлайн-площадках
• 1.4 Теоретические подходы к автоматизации маркетинговых решений в ритейле
• 1.5 Методы сбора и анализа конкурентных данных в онлайн-среде
• 1.6 Концептуальная модель алгоритма ценообразования
• 2. АНАЛИЗ РЫНКА МАРКЕТПЛЕЙСОВ И ПРАКТИК АВТОМАТИЗАЦИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
• 2.1 Анализ современного состояния рынка электронной торговли и маркетплейсов в Российской Федерации
• 2.2 Анализ поведения продавцов и конкурентной среды на маркетплейсах на примере Ozon
• 2.3 Обзор существующих программных решений и алгоритмики автоматизации ценообразования
• 2.3.1 Классификация существующих решений
• 2.3.2 Алгоритмическая логика rule-based репрайсеров
• 2.3.3 Алгоритмическая логика position-based репрайсеров
• 2.3.4 Алгоритмика многоправиловых систем
• 2.4 Современные проблемы продавцов при управлении ценами и товарными запасами
• 2.5 Выявление ключевых факторов, влияющих на эффективность ценообразования на маркетплейсах
• 2.5.1 Конкурентная среда
• 2.5.2 Маркетинговая активность
• 2.5.3 Репутация, сезонность и запасы
• 3. РАЗРАБОТКА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ПРОДАВЦА НА МАРКЕТПЛЕЙСЕ
• 3.1 Характеристика объекта исследования и его товарного портфеля
• 3.2 Проектирование архитектуры системы сбора данных
• 3.2.1 Источники данных и методы их получения
• 3.2.2 Архитектура модуля сбора данных
• 3.2.3 Данные аналитики ценообразования (ЦО)
• 3.3 Разработка алгоритма динамического ценообразования
• 3.3.1 Общая структура алгоритма
• 3.3.2 Коэффициент конкурентной корректировки K_comp
• 3.3.3 Коэффициент маркетинговой активности K_ad
• 3.3.4 Коэффициент репутации K_rat
• 3.3.5 Коэффициент сезонности K_season
• 3.3.6 Коэффициент управления запасами K_stock
• 3.3.7 Итоговый расчёт и сводная таблица коэффициентов
• 3.4 Создание модуля аналитики, прогнозирования и дашборда
• 3.4.1 Архитектура дашборда
• 3.4.2 Аналитика покупателей в дашборде
• 3.5 Анализ эффективности внедрения системы и оценка рисков
• 3.5.1 Методология оценки эффективности
• 3.5.2 Сравнительный анализ KPI
• 3.5.3 Расчёт ценового эффекта
• 3.5.4 Оценка рисков использования системы
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б