Статья: АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ (2025)

Читать онлайн

Процесс ценообразования является ключевым для любой компании, так как позволяет непосредственно влиять на основные экономические показатели деятельности компании такие как объём продаж, прибыль, спрос на продукцию, запасы товарно-материальных ресурсов. Следовательно, данные показатели могут регулироваться с помощью грамотного изменения цен на товары. Ручное управление ценами в современных условиях хозяйствования сталкивается с рядом существенных ограничений, обусловленных возрастающей сложностью рыночной среды. По мере роста ассортимента продукции и географии продаж трудоёмкость процесса ручного ценообразования возрастает экспоненциально. Изменяющийся характер эластичности спроса требует постоянного мониторинга и корректировки ценовых стратегий. Динамическое ценообразование приобретает большую популярность среди ритейлеров, что требует разработки программного обеспечения и моделей для автоматизации ценообразования, в том числе с использованием машинного обучения. Современные методы анализа больших данных и машинного обучения позволяют компаниям более точно оценивать эластичность спроса в реальном времени, адаптируя ценовую политику к быстро меняющимся рыночным условиям. Алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям лучше понять предпочтения клиентов, их поведение и составить модели покупок, тем самым облегчаются операции персонализированного маркетинга, включающие в себя целевые рекламные акции и индивидуальные предложения продуктов. Целью настоящего исследования является анализ существующих подходов к ценообразованию, изучение тенденции в ценообразовании на рынке ритейла, а также возможности применения методов машинного обучения в сфере ценообразования. Интеграция в бизнес-процессы ценообразования алгоритмов машинного обучения и анализа данных открывает новые возможности для повышения эффективности и точности прогнозирования, а также обеспечивает способность оперативной адаптации к динамичным рыночным условиям с учетом конкурентного окружения и поведенческих моделей потребителей.

Ключевые фразы: динамическое ценообразование, машинное обучение, РИТЕЙЛ, спрос, эластичность
Автор (ы): ГУСЕВА Татьяна Игоревна (GUSEVA T. I.), СЕЛИВЕРСТОВ Дмитрий Анатольевич (SELIVERSTOV D. A.)
Журнал: НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
338.001.36. Экономические сравнения, сопоставления
Для цитирования:
ГУСЕВА Т. И., СЕЛИВЕРСТОВ Д. А. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ // НОВОЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКЕ. 2025. № 4
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.