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

Цены на маркетплейсах меняются 24/7 — 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. Разбираемся, как выйти из цикла ручных решений и зачем бизнесу умное ценообразование.

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 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.

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:

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:

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:

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.

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.

Узнайте, как автоматизация цен помогает e-commerce бизнесу расти.