Динамическое ценообразование на маркетплейсах: что это, как работает и зачем продавцам

Цены на маркетплейсах меняются постоянно — а продавцы всё ещё ловят их вручную. Пока конкуренты автоматизируют управление, вы теряете маржу, уступаете в оборачиваемости и вступаете в ценовые гонки. Ценообразование перестаёт работать на бизнес, если оно не адаптируется к рынку в реальном времени. В этом материале — как выйти из цикла ручных решений и зачем бизнесу умный, алгоритмический подход к цене.

До 70% рабочего времени команды уходит на рутину: мониторинг конкурентов, пересчёт маржи, корректировки цен, борьбу с out-of-stock и работу с отзывами. В условиях ручного управления любое промедление — это потеря денег. Решения принимаются с опозданием, цена не успевает за спросом, а неэффективные скидки «съедают» прибыль.

На первый взгляд, простые репрайсеры для маркетплейсов могут упростить задачу. Но шаблонный подход редко срабатывает в реальной жизни. Если алгоритм просто «держит цену на 5% ниже конкурента», он не думает о вашей марже, остатках или целях. Итог — обесценивание товара, ценовые гонки, и снова — потеря прибыли.

По оценке оценке McKinsey, отсутствие стратегического подхода к ценообразованию и акциям обходится бизнесу в 3−5% недополученной выручки. Для e-commerce это миллионы рублей в год.

Чтобы понять преимущества динамического ценообразования, сравним три основные модели работы с ценой.

1. Ручное управление

Классика. Менеджер сам следит за рынком и вручную вносит изменения. Максимальный контроль — и минимум эффективности. Ручной труд не масштабируется, нестабилен и сильно зависит от человеческого фактора. С ростом ассортимента и изменчивостью маркетплейсов такой подход быстро себя исчерпывает.

Главные минусы:

• высокая трудоёмкость,
• низкая скорость реакции,
• упущенные возможности из-за задержек.

2. Сценарные репрайсеры

Автоматизированные инструменты, которые работают по заранее заданным правилам — например, «не опускаться ниже себестоимости + 20%». Подход снимает часть рутины, но лишён гибкости. Сценарии не адаптируются к изменениям в спросе, остатках или негативной динамике отзывов.

Риски:

• ценовые войны,
• просадка маржи,
• отсутствие адаптивности под цели бизнеса.

3. Умное ценообразование на базе ИИ

Современный подход, реализованный в JVO Агенте. Вместо набора правил — самообучающийся алгоритм, который управляет ценами с учётом всей картины: от спроса и сезонности до целей вашей компании.

ИИ реагирует на триггеры в реальном времени:

• рост или падение спроса,
• изменения в отзывах,
• остатки на складе,
• стратегия продаж.

В зависимости от заданной цели — например, рост выручки, оптимизация маржи или стабилизация остатков — алгоритм сам корректирует цену. Менеджеру больше не нужно заниматься рутиной: JVO Агент работает автономно, в рамках заданных ограничений.

С новой функцией JVO Агент меняет подход к управлению ценами. Вместо ручных действий — автоматизированное исполнение стратегии. Вместо шаблонов — гибкая логика, ориентированная на результат.

Что это даёт продавцам?

• Товар залежался более 120 дней? Алгоритм снижает цену до заданного порога (например, не ниже 20% маржи), чтобы ускорить оборачиваемость.

• Стабильный рост продаж 7 дней подряд? JVO аккуратно тестирует повышение цены на 5%, чтобы увеличить прибыль без просадки в продажах.

• Остатка хватает менее чем на 14 дней? Цена повышается, чтобы «растянуть» распродажу до следующей поставки.

Все решения — прозрачны, предсказуемы и управляемы: вы задаёте правила, JVO действует в заданных рамках и достигает бизнес-целей без вашего участия.

ИИ-агент берёт на себя до 90% операционных задач менеджера маркетплейсов. Он работает 24/7, не уходит в отпуск, не ошибается из-за усталости. Это не просто оптимизация процессов — это реальный рост.

Согласно McKinsey, компании, внедрившие глубокую автоматизацию ценообразования, увеличивают прибыль на до 25% за полгода. Это одна из самых быстроокупаемых инвестиций в e-commerce.

На маркетплейсах побеждает не тот, кто просто «держит цену ниже», а тот, кто управляет ценой как бизнес-инструментом. Динамическое ценообразование на базе ИИ — это способ превратить цену из риска в точку роста.