| Аннотация | Стремительный рост цифровых торговых платформ в агропродовольственных цепочках усиливает потребность в моделях ценообразования, которые одновременно учитывают поведение участников и быстро меняющуюся конъюнктуру. Цель исследования заключается в разработке и оценке модели динамического ценообразования для сельхозпроизводителей и перерабатывающих предприятий с интеграцией поведенческих факторов и адаптивных алгоритмов машинного обучения. Эмпирическая база охватывает данные платформы за двенадцать месяцев по тридцати сельскохозяйственным и пятнадцати перерабатывающим предприятиям с фиксацией цен, объемов, сезонности и характеристик продукта. Эксперименты сравнивают статический режим с редкими пересмотрами цен и динамический режим с регулярной их корректировкой, оцениваются средние цены, коэффициенты вариации, совокупные объемы и выручка, дополнительно проводится анализ чувствительности к эластичности спроса. Получены результаты, согласно которым у сельхозпроизводителей динамическая стратегия снижает среднюю цену примерно на 9%, наращивает продажи и увеличивает совокупную месячную выручку с 22,4 млн до 25,2 млн рублей при одновременном снижении коэффициента вариации цены с 14,8% до 10,3%. У переработчиков эффект умереннее, но объемы и выручка тоже растут при небольшой прибавке ценовой вариативности. Анализ поведенческих сценариев показывает необходимость учитывать чувствительность покупателей к колебанию цен, что подчеркивает важность калибровки параметров на фактических реакциях аудитории. Делается вывод о высокой практической применимости предложенной модели для настройки рекомендательных систем ценообразования на платформах и о целесообразности дальнейшего расширения с учетом конкуренции поставщиков и динамики издержек |
|---|