Автоматизация управления ценами
AI-система рассчитывает оптимальные цены для тысяч SKU и применяет их по расписанию или в реальном времени. Категорийные менеджеры освобождаются от рутинного пересмотра прайс-листов.
Разработка системы интеллектуального ценообразования
Проектируем и разрабатываем AI-системы динамического ценообразования, которые увеличивают маржу и автоматизируют управление ценами
Что такое интеллектуальное ценообразование
Интеллектуальное ценообразование — это система, которая автоматически определяет оптимальную цену на товар или услугу в реальном времени. Вместо ручного пересмотра прайс-листов раз в квартал — алгоритмы, которые анализируют спрос, цены конкурентов, остатки на складе, сезонность и десятки других факторов. И выдают рекомендацию: какую цену поставить прямо сейчас, чтобы максимизировать маржу.
Динамическая система ценообразования работает там, где цена напрямую влияет на спрос: e-commerce, ритейл, фуд-доставка, логистика, недвижимость, SaaS. Компании, внедрившие динамическое ценообразование, фиксируют рост выручки на 5–15% и сокращение потерь от неоптимальных цен на 20–40%.
Ручное ценообразование vs AI-система
Какие задачи решает система ценообразования
Автоматизация управления ценами
AI-система рассчитывает оптимальные цены для тысяч SKU и применяет их по расписанию или в реальном времени. Категорийные менеджеры освобождаются от рутинного пересмотра прайс-листов.
Мониторинг цен конкурентов
Непрерывное отслеживание цен конкурентов, анализ их ценовых стратегий и автоматическая корректировка ваших цен для сохранения конкурентоспособности.
Прогнозирование спроса
ML-модели прогнозируют спрос на основе исторических данных, сезонности, погоды, маркетинговых активностей. Цена корректируется до изменения спроса, а не после.
Управление остатками через цену
Снижение цены на товары с высокими остатками и приближающимся сроком годности. Повышение при дефиците. Минимизация списаний и упущенной прибыли.
Отрасли и сценарии применения
[ КТО МЫ ]
За 14 лет создали 300+ мобильных и веб‑продуктов
300+ реализованных проектов, 100 международных наград, №1 в мобильной разработке, 250 специалистов в команде.
В разработке приложений для крупного бизнеса
Среди разработчиков мобильных приложений в категории «Одежда и обувь»
В мобильной разработке
Лет создаём цифровые продукты
300+ проектов для крупнейших компаний России
В разработке приложений для крупного бизнеса
Среди разработчиков мобильных приложений в категории «Одежда и обувь»
В мобильной разработке
Лет создаём цифровые продукты
300+ проектов для крупнейших компаний России
Этапы разработки системы ценообразования
[ 01 ]
Аналитика бизнес-модели и данных
Анализируем ценовую модель: как формируются цены сейчас, какие данные доступны, где теряется маржа. Оцениваем качество данных и формируем метрики успеха.
[ 02 ]
Проектирование ML-пайплайна и UX
Проектируем архитектуру: data pipeline, выбор ML-моделей, схему интеграций. Разрабатываем UX дашбордов для категорийных менеджеров и руководителей.
[ 03 ]
Разработка MVP
Разрабатываем минимально жизнеспособную систему: сбор данных, базовая ML-модель, веб-дашборд с рекомендациями. Тестируем на реальных данных вашей компании.
[ 04 ]
Обучение моделей и тестирование
Обучаем ML-модели на исторических данных. A/B-тестирование ценовых стратегий на реальном трафике. Калибровка моделей эластичности спроса.
[ 05 ]
Интеграция и запуск
Интегрируем с ERP, 1С, CMS, маркетплейсами. Настраиваем автоматическое применение рекомендаций с правилами и ограничениями. Обучаем команду.
[ 06 ]
Мониторинг и развитие
Мониторинг точности моделей и бизнес-эффективности. Автоматическое дообучение. Расширение на новые категории товаров и источники данных.
Кейсы
[ FAQ ]
Часто задаваемые вопросы
Стоимость зависит от количества SKU, источников данных, сложности ML-моделей и интеграций. Ориентировочно: MVP — от 3 млн рублей, полнофункциональная система — от 7 млн рублей, enterprise-решение — от 15 млн. Мы подготовим индивидуальную оценку после обсуждения задач — оставьте заявку, и мы свяжемся в течение рабочего дня.
Средний срок — от 3 до 6 месяцев для полнофункциональной системы. MVP (базовая модель + дашборд + 1 интеграция) можно запустить за 2–3 месяца. Мы работаем по Agile и показываем промежуточные результаты каждые 2 недели.
Минимально: история продаж за 6–12 месяцев (SKU, цена, объём, дата), текущие остатки, себестоимость. Дополнительно повышают точность: цены конкурентов, данные о промо-акциях, сезонность, погода, трафик на сайте. Мы проведём аудит ваших данных на этапе аналитики.
Динамическое ценообразование эффективно в e-commerce, ритейле, фуд-индустрии, логистике, недвижимости, SaaS, организации мероприятий, финансовом секторе. Ключевое условие: цена влияет на спрос, и есть достаточный объём транзакционных данных для обучения ML-моделей.
Основные модели: ценообразование по спросу (эластичность), конкурентное (отслеживание и реакция на цены конкурентов), по сегментам клиентов (персонализация), по остаткам (управление через цену), сезонное (адаптация к циклам), региональное (разные цены для разных регионов). Мы подбираем комбинацию моделей под вашу бизнес-задачу.
Интегрируем с 1С, SAP, Microsoft Dynamics, Bitrix, CMS, маркетплейсами (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет), BI-системами (Power BI, Tableau, Metabase), системами парсинга цен. Используем REST API, GraphQL, webhooks, очереди сообщений.
Средний срок окупаемости — 4–8 месяцев. Система увеличивает маржу на 5–15% за счёт оптимальных цен, сокращает потери от просрочки и списаний на 20–40%, высвобождает время категорийных менеджеров.
Да. Система работает в двух режимах: рекомендательном (менеджер утверждает цены вручную) и автоматическом (цены применяются по правилам). В обоих случаях можно задать ограничения: минимальная маржа, максимальное отклонение от текущей цены, ценовые коридоры.
Мониторинг точности ML-моделей, автоматическое дообучение по мере накопления данных, мониторинг доступности и производительности, оперативные исправления (SLA от 2 часов), консультации пользователей, развитие функциональности.
Решения
Услуги
Технологии