Ценообразование в электронной коммерции: теоретические основы, факторы, методы и стратегии в условиях цифровой экономики России

В мире, где каждый клик может решить судьбу сделки, а потребитель имеет доступ к беспрецедентному объему информации, ценообразование перестало быть просто арифметической операцией. Оно стало искусством, наукой и стратегическим инструментом, определяющим выживание и процветание бизнеса.

В условиях стремительного развития электронной коммерции, когда российский рынок онлайн-торговли, по прогнозам, приблизится к 14 трлн рублей к 2025 году, вопрос эффективного ценообразования приобретает критическую актуальность.

Для студентов и исследователей экономических и маркетинговых специальностей глубокое понимание этой динамичной области становится не просто желательным, а жизненно необходимым.

Данная работа посвящена всестороннему анализу ценообразования в электронной коммерции. Мы погрузимся в теоретические основы, которые столетиями формировали экономическую мысль, и проследим их трансформацию в условиях цифровой революции. Далее мы исследуем многогранные факторы, влияющие на ценовую политику, от макроэкономических показателей до тонких психологических нюансов покупательского поведения. Отдельное внимание будет уделено современным методам и стратегиям, таким как динамическое и персонализированное ценообразование, которые стали визитной карточкой онлайн-ритейла. Не останутся без внимания и ключевые риски, вызовы, а также особенности государственного регулирования в России, завершаясь прогнозом будущих тенденций, которые уже сегодня формируют завтрашний день электронной торговли.

Теоретические основы ценообразования и их трансформация в цифровой экономике

Классические подходы к ценообразованию

Прежде чем углубиться в специфику цифрового ценообразования, важно вспомнить его фундаментальные корни, ведь без понимания базовых принципов невозможно эффективно адаптироваться к новым реалиям. В самом широком смысле цена — это денежная оценка товара или услуги, отражающая его ценность для покупателя и затраты для продавца. Ценообразование же представляет собой сложный процесс назначения этой стоимости, который является одним из четырех ключевых элементов комплекса маркетинга (Product, Price, Place, Promotion). В классической экономической теории цена всегда выступает как результат баланса двух мощных сил: спроса, отражающего готовность потребителей платить, и предложения, определяемого возможностями и затратами производителей.

Традиционные методы расчета базовой цены, используемые предприятиями, можно условно разделить на несколько категорий:

• Метод полных издержек (Cost-Plus Pricing): Этот подход, также известный как «издержки плюс», является наиболее простым и распространенным. Он предполагает добавление к полной сумме затрат (переменных и постоянных) фиксированной надбавки, обеспечивающей желаемую норму прибыли. Формула выглядит так: Цена = Затраты на единицу товара + Желаемая прибыль на единицу товара. Этот метод гарантирует покрытие расходов, но его главный недостаток — игнорирование рыночных реалий, таких как спрос, воспринимаемая ценность продукта и действия конкурентов.
• Методы, ориентированные на спрос: В отличие от затратных подходов, эти методы фокусируются на готовности потребителя платить. Они учитывают эластичность спроса, ценность продукта для покупателя и различные ценовые сегменты рынка.
• Методы, ориентированные на конкуренцию: Здесь отправной точкой служат цены конкурентов. Компания может устанавливать цены ниже, на уровне или выше среднерыночных, в зависимости от своей стратегии позиционирования и конкурентных преимуществ.
• Параметрические методы: Эти методы используются для ценообразования на новые или улучшенные продукты, где цена определяется на основе оценки качественных и количественных параметров продукта в сравнении с аналогами.

Наряду с методами, существуют глубокие теории ценообразования, которые формировали экономическую мысль на протяжении веков:

• Трудовая теория стоимости: Предложенная классиками политэкономии, такими как Адам Смит и Карл Маркс, эта теория утверждает, что стоимость товара определяется количеством общественно необходимого труда, затраченного на его производство. В современном мире, особенно в сфере услуг и интеллектуальной собственности, её применимость ограничена, поскольку труд в цифровой экономике часто не является единственным или доминирующим фактором создания ценности.
• Теория предельной полезности (маржинализм): Возникшая в конце XIX века, эта теория перевернула представления о стоимости, утверждая, что ценность товара определяется его субъективной полезностью для потребителя, а точнее — полезностью последней единицы потребленного товара (предельной полезностью). Чем выше дефицит и потребность, тем выше предельная полезность и, соответственно, готовность платить.
• Неклассическая теория спроса и предложения: Синтезируя лучшие идеи предшествующих школ, эта теория (представленная, например, Альфредом Маршаллом) объясняет формирование равновесной цены на рынке как результат взаимодействия кривых спроса и предложения.
• Маркетинговая концепция ценообразования: Современный подход, который выходит за рамки чисто экономических расчетов. Он рассматривает цену как активный инструмент достижения маркетинговых целей, таких как максимизация прибыли, увеличение доли рынка или позиционирование бренда. Маркетинговая концепция предполагает поиск оптимального ценового интервала, в котором достигаются цели предприятия при сбалансированности доходов и расходов, а также учитывается восприятие ценности продукта потребителем.

Влияние цифровой экономики на традиционные модели ценообразования

Цифровая экономика, концепция которой впервые прозвучала в 1995 году из уст Николаса Негропонте, говорившего о переходе от обработки «атомов» к обработке «битов», не просто изменила, но трансформировала традиционные экономические модели. Она стирает географические барьеры, ускоряет информационные потоки и делает конкуренцию поистине глобальной. В этом новом мире устаревшие подходы к ценообразованию стали неэффективными, а зачастую и попросту нежизнеспособными.

Ключевым изменением стало появление гибких методов ценообразования, ставших ответом на вызовы интернет-рынка. Если в офлайн-торговле цены часто были статичными и менялись лишь в рамках акций или сезонных распродаж, то в e-commerce скорость и адаптивность стали решающими. Именно здесь родилось динамическое ценообразование, при котором цены корректируются в режиме реального времени.

Представьте себе такой сценарий: вы ищете авиабилет на популярный рейс. Цена, которую вы видите сейчас, может измениться через несколько часов или даже минут. Это не магия, а работа динамического ценообразования, учитывающего сотни факторов: текущий спрос, количество оставшихся мест, активность конкурентов, время суток, день недели, историю ваших поисковых запросов и даже ваше географическое положение. Крупнейшие игроки, такие как Amazon, ежедневно обновляют цены до 2,5 миллионов раз, что свидетельствует о беспрецедентной скорости и масштабе таких изменений. Автоматизированные системы мониторинга цен конкурентов способны собирать и анализировать данные несколько раз в сутки, обеспечивая мгновенную реакцию на рыночные флуктуации.

Развитие российского рынка электронной коммерции также демонстрирует ошеломляющие темпы роста. По итогам 2024 года его объем достиг 8,6 трлн рублей, что на 42% больше, чем в 2023 году (6,1 трлн рублей). Количество заказов за тот же период составило 6,79 млрд, увеличившись на 45%. Эти цифры не только подчеркивают масштаб рынка, но и неизбежно ведут к усилению конкуренции, стимулируя компании разрабатывать и внедрять все более изощренные алгоритмы для ежедневной оптимизации цен. Прогнозируется, что к 2025 году оборот российского рынка розничной интернет-торговли приблизится к 14 трлн рублей, что делает вопросы ценообразования еще более критичными для успешной адаптации и развития компаний.

Факторы, определяющие ценовую политику в интернет-торговле

Рынок электронной коммерции – это живой, постоянно пульсирующий организм, где цены на товары и услуги меняются со скоростью, недостижимой для традиционной розницы. Эти изменения не случайны; они являются результатом сложного взаимодействия внутренних и внешних факторов, которые формируют ценовую политику компании. Понимание этих движущих сил критически важно для разработки эффективной ценовой стратегии.

Внешние и внутренние экономические факторы

Ценовая политика в e-commerce – это результат постоянного анализа и адаптации к меняющимся условиям. В основе этого процесса лежат как внутренние особенности бизнеса, так и обширный спектр внешних экономических и рыночных факторов.

Среди ключевых внутренних факторов выделяются:

• Остатки на складе: Чем меньше товара на складе, тем выше может быть установлена цена (если спрос стабилен), чтобы максимизировать прибыль с ограниченного запаса. И наоборот, избыточные запасы могут вынудить к снижению цен для быстрой реализации.
• Операционные затраты: От затрат на логистику и хранение до стоимости обработки платежей и маркетинга – все это формирует нижний порог цены, ниже которого продажа становится убыточной.
• Поведение покупателей на сайте: История просмотров, добавление товара в корзину, количество визитов – эти данные позволяют системе ценообразования оценить интерес конкретного пользователя и предложить ему оптимальную цену или стимулировать покупку.
• Время суток: В некоторых нишах (например, такси, доставка еды) цены могут динамически меняться в зависимости от времени суток, отражая пики спроса или наличие свободных мощностей.

Однако гораздо больший вес в цифровой среде имеют внешние экономические факторы:

• Спрос: Фундаментальный фактор. Рост спроса, как правило, позволяет повышать цены, тогда как его падение требует снижения для поддержания объема продаж.
• Конкуренция: В условиях электронной коммерции, где сравнение цен занимает секунды, конкурентное давление особенно велико. Цены конкурентов являются одним из наиболее значимых ориентиров.
• Сезонность: Многие товары (одежда, туристические услуги, товары для праздников) подвержены сильным сезонным колебаниям спроса, что напрямую влияет на ценообразование.
• Погодные условия: Для некоторых категорий товаров (например, зонты, зимняя одежда, кондиционеры) погода может быть мощным драйвером спроса и, соответственно, цен.
• Условия поставщиков: Цены на сырье, компоненты, а также общая стоимость закупок у поставщиков напрямую влияют на себестоимость продукта и, как следствие, на конечную цену.
• Макроэкономические факторы:
  • Инфляция: Общий рост цен в экономике вынуждает компании пересматривать свою ценовую политику для сохранения рентабельности.
  • Колебания валютного курса: Для импортных товаров или компаний, закупающих сырье за границей, изменение курса валют может существенно влиять на себестоимость и конечную цену.
  • Изменение экономического роста и доходов потребителей: Снижение деловой активности или падение реальных доходов населения обычно приводит к сокращению покупательной способности и чувствительности к цене, что заставляет компании снижать цены или предлагать более бюджетные варианты.
  • Соглашение об уровне обслуживания (SLA): Условия соглашений об уровне обслуживания могут влиять на стоимость продукта или услуги, если они включают особые требования к скорости, доступности или качеству.

Один из ключевых показателей, связывающих спрос и цену, — это ценовая эластичность спроса (E_с). Она измеряет чувствительность количества спроса на товар к изменениям его цены. Формула выглядит следующим образом:

Eс = % изменение спроса / % изменение цены

Если спрос эластичен (E_с > 1), небольшое изменение цены приводит к значительному изменению объема продаж. Если неэластичен (E_с < 1) – спрос мало реагирует на ценовые колебания. Глубокий анализ эластичности спроса позволяет компаниям найти оптимальную цену продажи — ту, при которой объем доходов и продаж сохраняется или растет, а расходы остаются на приемлемом уровне. Эта цена часто отличается от рыночной цены, которая определяется исключительно соотношением спроса и предложения на свободном рынке.

Конкурентная среда и покупательское поведение

В электронной коммерции конкуренция достигает своего апогея. Появление тысяч интернет-магазинов создало среду, где покупатель находится всего в одном клике от альтернативного предложения. Согласно данным Statista, 83% покупателей сравнивают цены на товары, прежде чем совершить покупку онлайн. Это вынуждает компании к постоянному конкурентному ценообразованию, требующему непрерывного мониторинга цен конкурентов и быстрой корректировки собственных предложений. Разве не удивительно, насколько быстро потребители адаптируются к новым возможностям, меняя свои покупательские привычки?

Эта «гонка вооружений» за клиента часто приводит к ценовым войнам и демпингу, что может значительно снизить прибыльность рынка, особенно для малых и средних игроков. Эффективная реализация динамического ценообразования должна не просто реагировать на конкурентов, но и поддерживать конкурентоспособность, избегая разрушительных ценовых войн.

Однако борьба за клиента в e-commerce перешла из парадигмы «наименьшей цены» в парадигму «наибольшей ценности». Это привело к расцвету психологического ценообразования — стратегии, которая учитывает не только экономические факторы, но и эмоциональные, поведенческие реакции потребителей.

Вот несколько ключевых аспектов:

• Иррациональное поведение: В интернете потребители, вопреки ожиданиям, часто склонны к иррациональному поведению. Обширный выбор, агрегаторы и фильтры могут привести к «параличу выбора», и вместо глубокого анализа всех опций, покупатель довольствуется несколькими первыми вариантами, которые выглядят «достаточно хорошими».
• Сила эмоций: По данным исследования Gallup, 70% решений о взаимодействии с брендом принимаются на основе эмоций. Цена воспринимается не как абсолютное число, а через контекст, личный опыт, ожидания и эмоциональную призму. Например, цена в «9,99 рублей» психологически воспринимается ближе к «9 рублям», чем к «10 рублям», создавая иллюзию выгоды, которая стимулирует импульсивные покупки.
• Социализация и виртуальные сообщества: В виртуальном пространстве усиливается влияние социальных факторов. Виртуальные сообщества, отзывы, рекомендации блогеров и инфлюенсеров играют огромную роль в формировании потребительских ожиданий и готовности платить.
• Ценностная функция: Современный покупатель ищет не просто товар, а решение своей проблемы, опыт, эмоцию. Он готов платить за удобство, скорость, эксклюзивность, качество сервиса, а не только за сам продукт. Это смещает фокус ценообразования от чистых затрат к созданию и коммуникации воспринимаемой ценности.

Таким образом, ценовая политика в электронной коммерции – это сложная мозаика, где экономические расчеты переплетаются с психологией, а технологические возможности встречаются с человеческим поведением. Успех достигается теми, кто умеет мастерски управлять этими факторами, создавая предложения, которые не только выгодны для бизнеса, но и ценны для покупателя.

Современные методы и стратегии ценообразования в e-commerce

В эпоху цифровой трансформации ценообразование в электронной коммерции вышло за рамки простых таблиц и фиксированных прайс-листов. Оно превратилось в динамичный, многогранный процесс, способный адаптироваться к рыночным изменениям в реальном времени и учитывать индивидуальные особенности каждого покупателя. Современные модели ценообразования, такие как динамическое и персонализированное, стали ключевыми инструментами для повышения экономической эффективности ритейлеров.

Динамическое и персонализированное ценообразование

Пожалуй, самым революционным подходом в e-commerce стало динамическое ценообразование (dynamic pricing). Это гибкая система, которая позволяет компаниям корректировать цены в режиме реального времени, реагируя на постоянно меняющиеся рыночные условия. Представьте себе биржу, где цены на товары меняются не ежемесячно, а ежеминутно. Именно так работает динамическое ценообразование, принимая во внимание:

• Спрос и предложение: При росте спроса или снижении предложения цены могут быть автоматически повышены, и наоборот.
• Активность конкурентов: Системы мониторят цены конкурентов и корректируют свои предложения, чтобы оставаться конкурентоспособными, не допуская демпинга.
• Остатки на складе: Низкие запасы могут привести к повышению цен, избыточные – к снижению.
• Время суток и день недели: Влиян��е пиковых часов или выходных дней.
• Сезонность и события: Цены на туристические услуги или товары для праздников будут меняться в зависимости от сезона и предстоящих событий.
• Геолокация покупателя: В некоторых случаях цены могут варьироваться в зависимости от местоположения пользователя.

Пионером в этой области стал гигант Amazon, который первым применил динамическое ценообразование в электронной коммерции в 2015 году, корректируя цены в течение нескольких минут и, по сути, став лидером мирового рынка e-commerce. Сегодня этот подход активно внедряется не только в онлайн-рознице, но и в авиаперевозках, такси, гостиничном бизнесе. Эксперты отмечают, что динамическое ценообразование может увеличить валовой доход компаний на 2% до 20%, в зависимости от степени автоматизации и исходных методов.

Ещё более тонким и продвинутым инструментом является персонализированное ценообразование. Это не просто реакция на рынок, а индивидуальный подход к каждому покупателю. Система анализирует историю его покупок, просмотренные товары, даже его платежеспособность и готовность платить, чтобы предложить уникальную, «оптимальную» цену. Классический пример — компания Авито, где оптимизация ценообразования платных услуг для продавцов, составляющих до 60% выручки, возможна именно за счет гибкого и индивидуального подхода. Это позволяет максимизировать прибыль с каждого клиента, но несет и определённые этические риски, о которых мы поговорим позднее.

Инновационные и традиционные стратегии

Помимо динамического и персонализированного подходов, в e-commerce активно используются как инновационные, так и проверенные временем стратегии ценообразования, адаптированные к цифровой среде.

Среди инновационных моделей выделяются:

• Мультиатрибутивная модель ценообразования: Учитывает множество факторов для определения стоимости продукта или услуги. Она применяется, когда различные характеристики продукта по-разному ценятся клиентами. Например, цена на смартфон может зависеть от объема памяти, качества камеры, процессора и бренда, и для каждого клиента эти атрибуты имеют разную весомость.
• Многоуровневая модель ценообразования с превышением цены (Tiered Pricing): Взимает плату с клиентов на основании количества потребляемого продукта, предлагая различные уровни использования и дополнительную плату за использование сверх определенных пороговых значений. Яркий пример — тарифы мобильной связи или облачных сервисов, где есть базовый пакет, а затем доплата за превышение лимитов.

Не менее актуальны и традиционные стратегии, переосмысленные для онлайн-среды:

1. Ценообразование на основе издержек: Несмотря на критику, остается базой для многих компаний, особенно на этапе запуска продукта. Как было упомянуто, это схема «затраты плюс прибыль».
2. Ценообразование на основе ценности (Value-Based Pricing): Ориентировано на воспринимаемую ценность продукта для покупателя. Если продукт решает серьезную проблему или экономит время, потребитель готов платить больше.
3. Стратегии на основе цен конкурентов: Включают установление цен ниже, равных или выше, чем у конкурентов (стратегии низких, среднерыночных или премиальных цен). В e-commerce это требует постоянного мониторинга.
4. Ценообразование на основе спроса: Цены повышаются при росте спроса и снижаются при его падении.
5. Пакетное ценообразование (Bundling): Продажа нескольких товаров или услуг в комплекте по более низкой цене, чем сумма их стоимости по отдельности. Это создает дополнительную ценность для покупателя и увеличивает средний чек.
6. Стратегия «снятия сливок» (Skimming Pricing): Установление изначально высокой цены на новый, инновационный товар, чтобы быстро окупить затраты и максимизировать прибыль с наиболее лояльных и платежеспособных клиентов. Затем цена постепенно снижается.
7. Стратегия проникновения (Penetration Pricing): Наоборот, установление низкой цены на старте для быстрого завоевания доли рынка и привлечения широкой аудитории.
8. Стратегия высоких/низких цен (High-Low Pricing): Периодическое чередование высоких цен с глубокими скидками и акциями, что создает ощущение «выгодной покупки» у потребителей.
9. Стратегия ежедневных низких цен (Everyday Low Prices, EDLP): Поддержание стабильно низких цен без частых акций. Популярна у дискаунтеров.
10. Трехуровневая стратегия ценообразования: Предложение трех вариантов продукта/услуги (базовый, стандартный, премиум) с разными ценами, чтобы охватить разные сегменты покупателей и стимулировать выбор среднего варианта.
11. Ценовая дискриминация: Установление разных цен для разных сегментов рынка или для разных покупателей при прочих равных условиях.

Важно отметить, что выбор ценовой стратегии не является статичным. Он зависит от множества факторов: характера конкурентной структуры рынка (монополия, олигополия, совершенная конкуренция), этапа жизненного цикла товара (внедрение, рост, зрелость, спад), наличия посредников и, конечно же, государственной политики регулирования цен.

Ценовая политика – это, по сути, «искусство управления ценами и ценообразованием», направленное на достижение стратегических целей бизнеса. Она реализуется через конкретные ценовые стратегии. Компании с продуманной и гибкой стратегией ценообразования демонстрируют впечатляющие результаты: их чистая прибыль может быть на 15-23% выше, чем у конкурентов, игнорирующих этот аспект.

Правильно выбранная ценовая политика не только покрывает издержки, но и обеспечивает устойчивый рост, привлекает клиентов и укрепляет позиции на рынке. Это подтверждает, что в условиях e-commerce цена — это не только число на ценнике, но и мощный рычаг управления бизнесом.

Роль цифровых технологий в оптимизации ценообразования онлайн

Цифровая эпоха принесла с собой не только новые каналы продаж, но и беспрецедентные возможности для анализа и управления ценами. Современные технологии, такие как Big Data, искусственный интеллект и машинное обучение, революционизировали процессы ценообразования, превратив их из интуитивного искусства в высокоточную науку. Эти инструменты открывают путь к новой модели установления цен, характеризующейся динамичностью, персонализацией и глубоким пониманием рынка.

Big Data как основа для принятия ценовых решений

В основе новой модели ценообразования лежит концепция Big Data (большие данные). Это не просто большой объем информации, а колоссальный, постоянно обновляющийся поток данных, который может быть структурированным (транзакционные данные, статистика предпочтений), частично структурированным (логи веб-серверов) и неструктурированным (отзывы клиентов, публикации в соцсетях). Объем мирового рынка Big Data к концу 2023 года достиг 220,2 млрд долларов, что свидетельствует о его колоссальном значении.

Big Data предоставляет несколько ключевых возможностей для ценообразования:

• Корректировка цен в реальном времени: Анализируя огромные массивы данных о ценах конкурентов, динамике спроса и предложения, поведении пользователей, Big Data позволяет автоматически корректировать цены, обеспечивая мгновенную реакцию на изменения рынка. Это критически важно в «Экономике данных», где динамическое ценообразование является ключевым элементом.
• Персонализированные предложения: Собирая и анализируя данные об индивидуальных предпочтениях клиентов, их истории покупок, местоположении и даже используемом устройстве, компании могут создавать уникальные ценовые предложения, максимально соответствующие запросам конкретного пользователя.
• Прогнозирование и оптимизация: Big Data позволяет выявлять скрытые закономерности и тренды, прогнозировать изменение спроса и предложения, а также оценивать эластичность цен для различных товаров и сегментов аудитории.

Применение Big Data не просто оптимизирует ценообразование, оно является залогом конкурентоспособности и максимизации прибыли. Компании, активно использующие Big Data, отмечают увеличение выручки в среднем на 8% и снижение общих затрат на 10%. Получая 360-градусный обзор клиентов, конкурентов и внутренних операций, такие компании получают мощное конкурентное преимущество. Неудивительно, что 79% ритейлеров считают, что отказ от Big Data приведет к потере конкурентоспособности и закрытию бизнеса. Это становится особенно актуальным, когда компания сталкивается с огромным количеством информации, которую человеку обработать физически невозможно. Например, Walmart обрабатывает 2,5 петабайта данных каждый час из 200 различных источников, что наглядно демонстрирует масштаб и необходимость использования Big Data.

Искусственный интеллект и машинное обучение в ценообразовании

Если Big Data — это топливо, то искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это двигатель, который обрабатывает это топливо и приводит в движение всю систему ценообразования. ИИ и МО стали ключевыми факторами в оптимизации бизнес-стратегий, особенно в области ценообразования, позволяя анализировать огромные объемы данных быстрее и точнее, чем когда-либо.

Внедрение ИИ в стратегии ценообразования может увеличить прибыльность компаний на 2–7% в зависимости от отрасли. ИИ позволяет гибко и точно реагировать на рыночные изменения в реальном времени, добиваться высокой персонализации ценовых предложений, прогнозировать рыночные тренды и эффективно планировать маркетинговые акции.

Вот как это работает на практике:

• Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования цен:
  • Регрессионные деревья, случайные леса, бустинговые методы: Эти алгоритмы способны обрабатывать множество входных параметров (сезонность, спрос, экономические индикаторы, цены конкурентов, даже погода) и выявлять сложные нелинейные зависимости для прогнозирования оптимальной цены. Они могут предсказать, как изменение одного фактора повлияет на цену и объем продаж.
• Нейронные сети для анализа данных:
  • Распознавание образов и обработка естественного языка (NLP): Нейронные сети могут анализировать описания товаров, изображения, отзывы клиентов, чтобы идентифицировать схожие продукты на разных платформах, понять их характеристики и определить их ценность для потребителя. Это позволяет сравнивать «яблоки с яблоками», даже если они описаны по-разному.
• Автоматизированный мониторинг и оптимизация цен:
  • Сбор данных (парсинг): ИИ-системы автоматически собирают данные о ценах конкурентов, их акциях, наличии товаров.
  • Предобработка данных: Очистка, нормализация и структурирование собранной информации.
  • Анализ и прогнозирование: Применение МО-алгоритмов для выявления оптимальных цен.
  • Сегментация ассортимента: ИИ-алгоритмы могут автоматически определять роль каждого товара в продажах, его влияние на продажи других товаров, а также чувствительность к ценам конкурентов. Это позволяет сегментировать ассортимент на:
    • KVI (Key Value Item): Ключевые ценностные товары, по которым покупатели сравнивают цены и формируют свое общее впечатление о ценовом уровне магазина. По ним конкурентные цены должны быть наиболее привлекательными.
    • Back Basket: Товары, которые часто покупают в дополнение к KVI. По ним можно устанавливать более высокую маржу.
    • Long Tail: Широкий ассортимент нишевых товаров, которые продаются в небольших количествах, но в совокупности дают значительный объем прибыли.
• Интеллектуальные ценовые помощники: Например, PriceGPT анализирует аналогичные продукты в своей базе данных, учитывая категорию, характеристики и рыночные тенденции, чтобы предложить оптимальный диапазон цен. Это позволяет менеджерам по ценообразованию быстро принимать обоснованные решения.

Таким образом, цифровые технологии не просто облегчают ценообразование, они трансформируют его в высокоточный, адаптивный и интеллектуальный процесс, способный обеспечить компаниям значительные конкурентные преимущества на стремительно развивающемся рынке электронной коммерции.

Риски и вызовы ценообразования в электронной торговле

Ценообразование в электронной коммерции, несмотря на все технологические достижения, остается полем повышенного риска. Тонкая грань между успехом и провалом часто зависит от способности компании предвидеть и минимизировать потенциальные угрозы. Слишком высокая цена отпугнет покупателей к конкурентам, а слишком низкая – лишит бизнес необходимой нормы прибыли.

Экономические и репутационные риски

Одним из наиболее очевидных и разрушительных экономических рисков является начало ценовых войн. В высококонкурентной среде e-commerce, где покупатель может мгновенно сравнить цены, компании могут попасть в замкнутый круг демпинга, когда каждый стремится предложить самую низкую цену. Это приводит к стремительной утрате прибыли, особенно для малых и средних игроков, которые не могут себе позволить длительные периоды работы в убыток.

Помимо прямых финансовых потерь, ценовые решения несут значительные репутационные риски:

• Потеря доверия при персонализированном ценообразовании: Если клиенты узнают, что им предлагаются разные цены на один и тот же товар без явного экономического обоснования, это может привести к ощущению несправедливости, потере доверия и массовому оттоку. В условиях прозрачности интернета такая информация распространяется мгновенно.
• Ущерб репутации бренда: Слишком низкие цены, особенно на товары, которые традиционно воспринимаются как премиальные, могут привести к тому, что потребители начнут недооценивать продукцию или считать ее некачественной. И наоборот, необоснованно высокие цены без видимой добавленной ценности вызовут негативную реакцию.

Ценовой риск — это потенциальная угроза финансовых потерь или неопределенности в получении доходов из-за изменения цен на товары, услуги или ресурсы. Его источники многообразны:

• Изменение рыночной конъюнктуры: Внезапные ценовые войны, выход на рынок новых, более дешевых продуктов конкурентов, или резкое изменение потребительских предпочтений могут обрушить спрос и вынудить к пересмотру цен.
• Макроэкономические факторы: Неконтролируемые внешние факторы, такие как инфляция, которая снижает покупательную способность и увеличивает затраты, или резкие колебания валютного курса, особенно болезненные для импортеров, могут значительно повлиять на прибыльность.

Технологические и кадровые вызовы

Несмотря на все преимущества цифровых технологий, их внедрение сопряжено с собственными, уникальными вызовами.

• Проблемы развития Big Data в России: Для эффективного использования больших данных необходима не только инфраструктура, но и квалифицированные специалисты. Однако Россия сталкивается с острой нехваткой кадров в сфере анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта проблема усугубляется быстрой трансформацией рынка и уходом из России многих западных игроков, что ограничивает доступ к передовым технологиям и экспертизе. Например, в 2024 году нехватка кадров стала одной из ключевых проблем цифровизации, вынуждая крупные компании, такие как «Магнит», привлекать специалистов из-за рубежа, например, из Индии.
• «Черный ящик» алгоритмов ИИ: При использовании искусственного интеллекта существует риск превращения процесса ценообразования в «черный ящик». Недостаточно просто «обучить машину» следовать общим принципам; необходимо вложить в нее четкую логику действий в той или иной ситуации. Если алгоритм не будет прозрачным и объяснимым, компания не сможет понять, почему была установлена та или иная цена, что делает невозможным контроль, корректировку и защиту своих действий, например, перед антимонопольными органами.
• Риски электронной коммерции в целом:
  • Антимонопольное преследование: Динамическое и персонализированное ценообразование может быть расценено как дискриминация или установление монопольно высоких цен, что влечет за собой вмешательство регулятора.
  • Нарушение финансового и таможенного законодательства: Сложность трансграничных операций и быстрые изменения в законодательстве могут привести к непреднамеренным нарушениям.
  • Нарастание информационной асимметрии: Когда одна сторона сделки (например, платформа) обладает значительно большим объемом информации, чем другая (покупатель или продавец), это может привести к злоупотреблениям.
  • Недобросовестные действия продавцов и покупателей: От фейковых отзывов и манипуляций с ценами до мошенничества и злоупотребления правилами возврата.

Таким образом, эффективное ценообразование в e-commerce требует не только глубокого понимания экономических принципов и внедрения передовых технологий, но и постоянного мониторинга рисков, инвестиций в развитие кадров и этичного подхода к взаимодействию с потребителями.

Государственное регулирование ценообразования в российской электронной торговле

В условиях, когда алгоритмы ИИ способны изменять цены миллионы раз в день, а персонализированные предложения формируются на основе уникальных данных каждого пользователя, роль государственного регулирования становится особенно острой. Российская Федеральная антимонопольная служба (ФАС) активно адаптируется к этим новым реалиям, стремясь найти баланс между стимулированием конкуренции и защитой прав потребителей.

Роль ФАС и антимонопольный контроль

В последние годы Федеральная антимонопольная служба (ФАС) России значительно усилила контроль за ценообразованием на внутреннем рынке, распространяя его и на электронную коммерцию, включая крупнейшие маркетплейсы. Глава ФАС Максим Шаскольский неоднократно призывал к системному реагированию на факты необоснованного завышения цен, что отражает растущую озабоченность регулятора.

Особое внимание ФАС уделяет феномену динамического или алгоритмического ценообразования, когда без роста себестоимости наблюдается необоснованное дополнительное ценовое давление на потребителя. Примеры такого давления включают ситуации, когда цена меняется в зависимости от истории просмотров пользователя, его геолокации или даже используемого устройства.

ФАС, однако, стремится применять инструменты мягкого регулирования, чтобы обеспечить баланс между социальной ответственностью бизнеса и окупаемостью услуг. Это означает, что прямое директивное установление цен является крайней мерой, тогда как предпочтение отдается методам, стимулирующим добросовестную конкуренцию и саморегуляцию рынка.

Тем не менее, прецеденты уже есть: ФАС выдавала предостережения крупнейшим игрокам рынка, таким как Wildberries и Ozon. Хотя в некоторых случаях, например, в факте дифференциации комиссий по категориям товаров, нарушений установлено не было (при условии наличия экономического обоснования), это показывает, что регулятор активно мониторит ситуацию и готов вмешиваться. С точки зрения регулятора, практики цифровых платформ потенциально создают:

• Дискриминацию пользователей: Различные тарифы или цены без четкого и прозрачного экономического обоснования могут рассматриваться как дискриминация.
• Установление монопольно высоких цен: Значительный разрыв между фактическими затратами и назначенной ценой, особенно на доминирующих платформах, может быть интерпретирован как злоупотребление монопольным положением.

Проблемы законодательства и перспективы

Одной из главных проблем, с которой сталкивается регулятор, является устаревшая нормативно-правовая база. Действующие нормы законодательства, в частности закон «О торговле» 2009 года, были разработаны задолго до расцвета электронной коммерции и не учитывают ее специфику, такую как трансграничные продажи, динамическое ценообразование, роль маркетплейсов и агрегаторов.

В ответ на это, Ассоциация компаний интернет-торговли (АКИТ) предложила обновить правила конкуренции в розничной торговле, включив в расчет доли торговых сетей и онлайн-продажи. Это позволит более точно оценивать рыночную силу участников и эффективнее распределять ресурсы.

Конфликт между гибкими, высокотехнологичными подходами к ценообразованию (динамическое, персонализированное) и традиционными методами антимонопольного контроля очевиден. Регуляторам приходится изобретать новые подходы для анализа рынков, где цены меняются со скоростью алгоритмов, а каждый покупатель видит уникальное предложение.

Однако изменения уже на горизонте. Важным шагом станет вступление в силу закона о платформенной экономике в 2026 году. Этот закон призван обеспечить защиту продавцов от дискриминационных условий, включая недобросовестные скидки и необоснованные комиссии платформ. Его принятие должно сделать процесс ценообразования на российских маркетплейсах более прозрачным и справедливым для всех участников рынка, снизив риски антимонопольного преследования и повысив доверие к электронной торговле в целом.

Таким образом, государственное регулирование ценообразования в российской электронной торговле находится на этапе активной трансформации, стремясь догнать технологический прогресс и обеспечить справедливые и конкурентные условия для всех участников рынка.

Будущие тенденции ценообразования в e-commerce

Мир электронной коммерции постоянно эволюционирует, и вместе с ним трансформируются и подходы к ценообразованию. Заглядывая в 2025 год и далее, можно выделить несколько ключевых тенденций, которые будут определять ценовую политику онлайн-ритейлеров. Эти тенденции указывают на ещё большую динамичность, персонализацию и этическую ответственность.

Инновации и адаптация рынка

Одним из доминирующих направлений станет усиление и распространение динамического ценообразования. Оно выйдет в приоритет, учитывая не просто базовые факторы спроса и предложения, но и сложный спектр поведенческих характеристик пользователя:

• Поведение пользователя: Частота заказов, история просмотров, активность на сайте, используемые фильтры и даже время, проведенное на странице товара.
• География: Цены могут варьироваться в зависимости от региона, учитывая местный спрос, конкуренцию и логистические издержки.
• Устройство: Некоторые исследования показывают, что пользователи разных устройств (например, iOS против Android) могут иметь разную покупательную способность, что потенциально может влиять на ценовые предложения.

Крупные интернет-магазины, поставщики техники, одежды и продуктовые сети уже активно применяют динамическое ценообразование как мощный инструмент гибкого управления продажами, увеличения дохода и усиления позиций на высококонкурентном рынке.

Рынок становится всё более чувствительным к скорости изменений. Конкуренция обостряется не только за счёт цены, но и за счёт качества представления товара (визуальный контент, подробные описания), глубокой персонализации предложений и прозрачности цепочек поставок. Повышенная ценовая информационная прозрачность в интернете, когда покупатель в два клика может сравнить десятки предложений, вызывает ожесточенную конкуренцию и требует от ритейлеров мониторинга цен в реальном времени и быстрой ответной реакции. В этом контексте успешные компании будут не просто подстраиваться под движение рынка, а предугадывать его, используя предиктивную аналитику и ИИ для прогнозирования будущих трендов.

Благодаря развитию облачных платформ и аналитики как услуги (Data Mining as a Service), технологии работы с большими данными становятся доступными не только гигантам, но и компаниям любого размера. Это демократизирует доступ к передовым инструментам ценообразования и усиливает конкуренцию, требуя от каждого игрока рынка быть максимально эффективным.

Наконец, оптимизация логистики и доставки станет неотъемлемой частью ценовой стратегии. В условиях, когда скорость и удобство доставки являются такими же важными факторами выбора, как и цена, компании будут вынуждены постоянно повышать качество сервиса, чтобы удержать клиентов.

Этика и потребительские ожидания

По мере того как алгоритмы ценообразования становятся всё более сложными и непрозрачными, вопросы этики и прозрачности выходят на первый план. Компании будут стремиться к созданию объяснимых алгоритмов (Explainable AI), чтобы не только принимать решения, но и понимать их логику. Это критически важно для повышения доверия клиентов и соблюдения стандартов конфиденциальности данных и антимонопольного законодательства. Потребители все чаще задаются вопросом: «Почему мне предлагают эту цену? Справедливо ли это?», и бизнесу придется находить на это ответы.

Современные потребители, выросшие в цифровой среде, имеют высокие ожидания, которые напрямую влияют на ценообразование:

• Персонализация: Предложения должны быть максимально релевантны их индивидуальным потребностям и предпочтениям.
• Быстрота и релевантность реакции: Мгновенный ответ на запросы, быстрая обработка заказов.
• Скорость покупки: Простой и интуитивно понятный процесс оформления заказа, желательно «мгновенно».
• Удобная доставка: Гибкие опции доставки в удобное время и место.

Все эти факторы создают дополнительную ценность для потребителя, за которую он готов платить. Таким образом, будущие тенденции ценообразования в e-commerce будут характеризоваться не только технологическим совершенством, но и возрастающим вниманием к этическим аспектам и беспрецедентной ориентацией на индивидуальные потребности и ожидания каждого клиента.

Заключение

Электронная коммерция в России, чей оборот к 2025 году приблизится к 14 трлн рублей, представляет собой динамичную и постоянно развивающуюся среду, где ценообразование является не просто функцией, а стратегическим императивом. Наш анализ показал, что успешное управление ценами в онлайн-торговле требует глубокого понимания как классических экономических теорий, так и их адаптации к условиям цифровой экономики.

Мы рассмотрели, как фундаментальные концепции — от трудовой теории стоимости до маркетинговой концепции ценообразования — трансформировались под влиянием цифровизации, породив такие гибкие подходы, как динамическое и персонализированное ценообразование. Эти методы, позволяющие Amazon корректировать цены миллионы раз в день, стали нормой и необходимостью на высококонкурентном рынке.

Ключевые факторы, формирующие ценовую политику, многообразны: от внутренних издержек и остатков на складе до внешних макроэкономических показателей, таких как инфляция и валютные колебания. Особое внимание уделяется поведенческим аспектам потребителей и конкурентной среде, где психологическое ценообразование и постоянный мониторинг конкурентов играют решающую роль в переходе от парадигмы «наименьшей цены» к «наибольшей ценности».

Цифровые технологии — Big Data, искусственный интеллект и машинное обучение — выступают в роли мощных катализаторов, революционизирующих процессы ценообразования. Они позволяют анализировать гигантские объемы информации, прогнозировать рыночные тренды, сегментировать ассортимент и создавать персонализированные предложения, увеличивая прибыльность компаний на 2–7% и более.

Однако на пути к совершенному ценообразованию компании сталкиваются с серьезными рисками и вызовами. Это и опасность ценовых войн, и репутационные угрозы при неэтичном персонализированном ценообразовании, и ценовые риски, обусловленные рыночной конъюнктурой. Специфические для России проблемы включают нехватку квалифицированных специалистов в области Big Data и ИИ, а также необходимость закладывания четкой логики в алгоритмы, чтобы избежать «черного ящика» и соответствовать требованиям регуляторов.

Государственное регулирование в лице ФАС активно адаптируется к этим вызовам, усиливая контроль за ценообразованием на маркетплейсах и сталкиваясь с устаревшей законодательной базой. Принятие закона о платформенной экономике в 2026 году обещает сделать рынок более прозрачным и защищенным.

Будущие тенденции указывают на дальнейшее развитие динамического ценообразования с учетом поведенческих паттернов, усиление конкуренции за счет информационной прозрачности и повсеместную доступность технологий Data Mining. При этом все большую значимость приобретают этика, прозрачность алгоритмов и неуклонное стремление к удовлетворению растущих ожиданий потребителей в части персонализации, скорости и удобства.

В заключение, успех в электронной коммерции в значительной степени определяется способностью компании разработать и реализовать комплексную ценовую политику, которая не только учитывает экономические и технологические факторы, но и соответствует меняющимся социальным и этическим нормам. Только такой многомерный подход позволит достичь устойчивого конкурентного преимущества и адаптироваться к неизбежным трансформациям будущего.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации от 30.11.1994 N 51-ФЗ (ред. от 03.07.2016) (с изм. и доп., вступ. в силу с 02.10.2016) // Собрание законодательства РФ. 1994. N 32. Ст. 3301.
2. Симон Х. Продажи в кризис. М.: Бизнес Психологии, 2013. 254 с.
3. Соколова А.Н., Геращенко Н.И. Электронная коммерция. Мировой и российский опыт. М.: Открытые системы, 2012. 211 с.
4. Скляренко В.К., Прудников В.М. Экономика предприятия. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. 192 с.
5. Модели ценообразования: учебное пособие / М.И. Гераськин, В.В. Егорова. Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2014. 80 с.
6. Козаченко А. В., Ляшенко А. Н., Ладыко И. Ю. и др. Управление крупным предприятием. М.: Либра, 2012. 298 с.
7. Тейн Г.Б., Брэдли Д. Торговые войны: Битва за успех на прилавках и онлайн. М.: Альпина Паблишер, 2013. 315 с.
8. Чернышев Б.Н., Горфинкель В.Я. Экономика предприятия. М.: Вузовский учебник, 2013. 316 с.
9. Холмогоров В. Интернет-маркетинг. Краткий курс. СПб.: Питер, 2013. 280 с.
10. Эймор Д. Электронный бизнес: революция и/или революция / пер. с англ. М.: Вильямс, 2011. 237 с.
11. Экономика организации (предприятия) / под ред. Н.А. Сафронова. М.: Экономисть, 2012. 618 с.
12. Экономика организаций (предприятий) / под ред. В.Я. Горфинкеля, В.А. Швандара. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013. 608 с.
13. Экономика предприятия / под ред. П.П. Табурчака и В.М. Тумина. Ростов н/Д: Феникс, 2012. 330 с.
14. Комарова Г.Б., Ишонова У.У. Особенности функционирования инфраструктуры оптовой торговли в условиях рыночной экономики // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. N 21. С.37-41.
15. Кошечкин С., Муштакова А. Прогнозирование объема продаж // Маркетинг. 2014. N 4. С.32-43.
16. Маркитантов О.А. Взаимная конфигурация воспроизводства и розничной торговли в системе товародвижения экономики: логистические аспекты конвергенции // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. N 36. С.50-53.
17. Мышакина Д.В. Адаптация предприятий оптовой торговли к изменяющимся институциональным условиям // Вестник НГУ. Серия Социально-экономические науки. 2012. С.193-204.
18. Регулирование Интернет-торговли в России // Бюллетень о развитии конкуренции. 2015. N 8. С.19.
19. Иваненко А. Р., Калабина Е. Г. Модели динамического и персонализированного ценообразования в условиях развития цифровой экономики // e-FORUM. 2022. Т. 6, № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-dinamicheskogo-i-personalizirovannogo-tsenoobrazovaniya-v-usloviyah-razvitiya-tsifrovoy-ekonomiki/viewer (дата обращения: 02.11.2025).
20. 10 стратегий ценообразования в e-commerce. Pricer24. URL: https://pricer24.com/blog/10-strategij-tsenoobrazovaniya-v-e-commerce/ (дата обращения: 02.11.2025).
21. Дроздович Л. И. Особенности ценообразования в условиях Интернет-торговли. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-tsenoobrazovaniya-v-usloviyah-internet-torgovli/viewer (дата обращения: 02.11.2025).
22. Динамическое ценообразование – новая реальность цифровой экономики. URL: https://economy.gov.ru/material/news/dinamicheskoe_cenoobrazovanie_novaya_realnost_cifrovoy_ekonomiki.html (дата обращения: 02.11.2025).
23. Динамическое ценообразование в Интернет торговле. URL: https://blog.pricemonitor.ru/dinamicheskoe-cenoobrazovanie/ (дата обращения: 02.11.2025).
24. Ценообразование в маркетинге: стратегии и методы. Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ. URL: https://hsemasters.ru/blog/tceny-i-tcenovaya-politika-predpriyatiya/ (дата обращения: 02.11.2025).
25. Методы ценообразования: основные принципы и критерии. Unisender. URL: https://www.unisender.com/ru/blog/marketing/metody-tsenoobrazovaniya/ (дата обращения: 02.11.2025).
26. Найденов Н. Д., Найденова Т. А. Теории ценообразования. ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/377755581_Teorii_cenoobrazovania (дата обращения: 02.11.2025).
27. Ямпольская Д. Ценообразование: стартовый гайд для маркетолога, предпринимателя и руководителя. Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/chto-takoe-tsenoobrazovanie/ (дата обращения: 02.11.2025).
28. Стоянович Ф. Как 7 моделей ценообразования, основанных на использовании, могут увеличить Ваш доход в 2024 году? Tridens. URL: https://tridens.com/ru/blog/usage-based-pricing-models/ (дата обращения: 02.11.2025).
29. Стратегия ценообразования: 10 видов. uXprice Blog. URL: https://uxprice.com/blog/strategiya-tsenoobrazovaniya-10-vidov (дата обращения: 02.11.2025).
30. Психологическое ценообразование в e-commerce. Pricer24. URL: https://pricer24.com/blog/psihologicheskoe-cenoobrazovanie-v-e-commerce/ (дата обращения: 02.11.2025).
31. ФАС усилит контроль за ценообразованием на внутреннем рынке. Цифровые Закупки. URL: https://digital.zakupki.ru/news/fas-usilit-kontrol-za-tsenoobrazovaniem-na-vnutrennem-rynke/ (дата обращения: 02.11.2025).
32. 7 ключевых трендов e-commerce 2025: что меняется и как реагировать бизнесу. Pricer24. URL: https://pricer24.com/blog/7-klyuchevyh-trendov-e-commerce-2025/ (дата обращения: 02.11.2025).
33. Оптимизация цен: гайд для e-commerce. Pricer24. URL: https://pricer24.com/blog/optimizatsiya-tsen-gaid-dlya-e-commerce/ (дата обращения: 02.11.2025).
34. Конкурентное ценообразование: три фактора, которые стоит учесть. Pricer24. URL: https://pricer24.com/blog/konkurentnoe-tsenoobrazovanie/ (дата обращения: 02.11.2025).
35. Технологии искусственного интеллекта для мониторинга цен. Блог Metacommerce. URL: https://blog.metacommerce.ru/tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-dlya-monitoringa-tsen/ (дата обращения: 02.11.2025).
36. Оптимизация ценообразования с использованием искусственного интеллекта. Priceva. URL: https://priceva.ru/blog/optimizatsiya-tsenoobrazovaniya-s-ispolzovaniem-iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 02.11.2025).
37. Как коммерсанту минимизировать ценовые риски. Priceva. URL: https://priceva.ru/blog/kak-kommerstantu-minimizirovat-cenovye-riski/ (дата обращения: 02.11.2025).
38. Ценообразование на базе искусственного интеллекта. Imprice. URL: https://imprice.ru/modules/ai-pricing/ (дата обращения: 02.11.2025).
39. Ценообразование с ИИ – доступное упрощение сложных процессов. Data Acquisition. URL: https://dataacquisition.ru/cases/ai-pricing/ (дата обращения: 02.11.2025).
40. Евразийская экономическая комиссия оценила риски электронной торговли в странах ЕАЭС. URL: https://eec.eaeunion.org/news/evraziyskaya-ekonomicheskaya-komissiya-otsenila-riski-elektronnoy-torgovli-v-stranah-eaes/ (дата обращения: 02.11.2025).
41. Риски электронной коммерции: источники и возможности снижения / Демченко С. К. // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/riski-elektronnoy-kommertsii-istochniki-i-vozmozhnosti-snizheniya/viewer (дата обращения: 02.11.2025).
42. Ценообразование в интернет-магазине: 5 основных стратегий. uXprice Blog. URL: https://uxprice.com/blog/tsenoobrazovanie-v-internet-magazine-5-osnovnyh-strategiy (дата обращения: 02.11.2025).
43. ФАС усиливает контроль над крупнейшими ретейлерами страны. Юрист компании. URL: https://www.law.ru/news/24037-fas-usilivaet-kontrol-nad-krupneyshimi-reytelerami/ (дата обращения: 02.11.2025).
44. Влияние конкурентной среды на ценообразование. Национальный Банк Республики Казахстан. URL: https://nationalbank.kz/cont.php?id=3251&cat_id=102&lang=ru (дата обращения: 02.11.2025).
45. Ценообразование цифровых платформ: вызовы правоприменения. Право.ру. URL: https://pravo.ru/story/248554/ (дата обращения: 02.11.2025).
46. Завьялова В.Е. Ценообразование на основе данных: подходы Data Mining к динамическому ценообразованию в E-commerce // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsenoobrazovanie-na-osnove-dannyh-podhody-data-mining-k-dinamicheskomu-tsenoobrazovaniyu-v-e-commerce/viewer (дата обращения: 02.11.2025).
47. Апатова Н.В. Особенности поведения потребителей в интернет. CORE. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/196303248.pdf (дата обращения: 02.11.2025).
48. Электронная коммерция 2025: тренды, вызовы, решения. Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/press_releases/2025/10/24/elektronnaya-kommertsiya-2025-trendy-vizovi-resheniya (дата обращения: 02.11.2025).