Журавлев Н.А., Харисов А.Р.
ПЕРСОНАЛЬНЫЙ ЦЕНОВОЙ АССИСТЕНТ: КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ ПОТРЕБИТЕЛЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЦЕН *
Аннотация:
в статье рассматривается концепция разработки персонального программного решения «Ценовой Ассистент», предназначенного для поддержки принятия решений конечными потребителями в условиях цифровой экономики. Цель работы — обосновать актуальность и предложить детальную архитектуру системы, которая анализирует динамику цен на товары в режиме реального времени и предоставляет пользователю рекомендации о наилучшем времени для совершения покупки. Исследование основано на анализе современных трендов внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в e-commerce [1], принципов динамического ценообразования (ДЦО) [2] и моделей потребительского поведения [3]. В результате предложена гибридная модель системы, сочетающая мониторинг цен, анализ исторических данных на основе заданных пользователем правил и генерацию персонализированных сигналов. Делается вывод о высокой практической значимости и экономическом потенциале подобных B2C-решений.
Ключевые слова:
динамическое ценообразование, персональный ценовой ассистент, искусственный интеллект, ритейл, поведение потребителей, принятие решений, анализ данных
Современный рынок электронной коммерции демонстрирует интенсивное развитие. Параллельно наблюдается взрывное развитие рынка искусственного интеллекта [1]. По исследованиям ведущих аналитических компаний, применение ИИ-технологий становится одним из ключевых драйверов инноваций в экономике, при этом наибольший потенциал демонстрирует использование ИИ для улучшения клиентского опыта и поддержки принятия решений [1]. В этих условиях широкое внедрение бизнесом систем динамического ценообразования (ДЦО), которые автоматически корректируют стоимость товаров, создает ситуацию выраженной информационной асимметрии [2]. Потребитель, лишенный инструментов для анализа сложных ценовых трендов, часто действует неоптимально, переплачивая или упуская выгодные возможности. Исследования в области поведения потребителей показывают, что на процесс принятия решений о покупке оказывают влияние как рациональные, так и эмоциональные факторы [3]. Существующие ИИ-решения в основном сфокусированы на B2B-сегменте (сложные платформы для мониторинга конкурентов и управления ценами [2]), оставляя нишу персональных помощников для конечного покупателя (B2C) практически незаполненной. Данная работа направлена на разработку концепции, призванной ликвидировать этот пробел, — системы «Ценовой Ассистент», выступающей в роли технологического посредника, защищающего экономические интересы потребителя. Динамическое ценообразование перестало быть прерогативой лишь авиаперевозок или гостиничного бизнеса и стало стандартной практикой в онлайн-ритейле. Его суть заключается в гибкой и оперативной корректировке цен на основе анализа спроса, предложения конкурентов, остатков товара и других факторов с целью максимизации прибыли или объема продаж [2]. Современное ДЦО базируется на автоматизации, где цены пересчитываются программными продуктами по заданным правилам или с помощью алгоритмов искусственного интеллекта [2]. В российской практике e-commerce распространены такие методы, как ценообразование по клиентским сегментам (персональные цены в личном кабинете) и активное реагирование на действия конкурентов [2]. Для потребителя это формирует сложный и динамичный ценовой ландшафт, где цена на один и тот же товар может существенно варьироваться не только между площадками, но и во времени на одной площадке, что значительно усложняет процесс принятия рационального решения о покупке. Таким образом, ДЦО, будучи эффективным инструментом бизнеса, порождает ключевую проблему, решаемую в данной работе, — необходимость в навигации по нестабильному и непрозрачному ценовому ландшафту. Поведение потребителей представляет собой комплексный процесс, включающий поиск информации, оценку альтернатив, принятие решения и постпокупочную оценку [3]. На этапе оценки альтернатив, особенно при высокой вовлеченности (покупки дорогих или сложных товаров), параметр цены становится объектом тщательного анализа [3]. Современные исследования в области потребительского поведения подчеркивают значительную роль как рациональных, так и эмоциональных факторов в процессе принятия решений [3]. При этом потребитель, сталкиваясь с обилием вариантов и переменчивыми ценами в онлайн-среде, может испытывать когнитивную перегрузку, ведущую к параличу решения, импульсивной покупке или, наоборот, к упущению выгодной возможности из-за недоверия и неопределенности. Следовательно, существует объективная потребность в инструментах, способных рационализировать этап ценового анализа и предоставить обоснованную, основанную на данных рекомендацию. Такой инструмент должен не только обрабатывать данные, но и учитывать психологические модели поведения, формируя доверие через прозрачность логики своих действий [3]. Целью системы является не долгосрочное прогнозирование рыночных цен (как в B2B-решениях), а оперативная поддержка конкретного пользователя в принятии решения о покупке здесь и сейчас. Ее ценностное предложение строится на трех ключевых элементах: простота (интуитивно понятный интерфейс), прозрачность (объяснимая логика рекомендаций) и эффективность (фокус на достижении пользователем его персональной финансовой цели). Система функционирует по замкнутому циклу, представленному в Таблице 1. Таблица 1. Детальная архитектура и алгоритмы работы системы «Ценовой Ассистент». Предложенная rule-based архитектура является минимально жизнеспособным продуктом (MVP), чья сила — в предсказуемости и контроле. Однако ее развитие напрямую коррелирует с общими трендами применения ИИ в маркетинге, такими как глубокая аналитика данных и предиктивное моделирование [1]. Следующими логичными шагами эволюции могут стать: Внедрение машинного обучения для прогнозирования. Обучение модели (например, на основе методов временных рядов ARIMA или Prophet) для прогноза вероятного изменения цены на несколько дней вперед, что позволит давать рекомендации не только о текущем моменте, но и о целесообразности ожидания. Контекстуальный анализ и подбор аналогов. Использование обработки естественного языка (NLP) для анализа характеристик товара и автоматического поиска прямых аналогов на других площадках или в других категориях, что превратит ассистента в универсального покупательского гида. Персонализация на основе поведения. Адаптация порогов и логики рекомендаций под историческое поведение конкретного пользователя (его склонность к риску, частоту покупок), реализуя тем самым индивидуальный подход в масштабе [1, 3]. Внедрение системы «Ценовой Ассистент» имеет четкое экономическое обоснование как для конечного пользователя, так и в качестве бизнес-модели. Для пользователя ценность измеряется прямой экономией. Например, при покупке товара стоимостью 50 000 рублей система, своевременно обнаружив падение цены на 15% (7 500 рублей), окупает свою потенциальную абонентскую плату за значительный период. Для разработчика или компании-владельца сервиса ключевыми метриками являются Customer Lifetime Value (LTV) и сокращение Customer Acquisition Cost (CAC) за счет вирального эффекта и высокой лояльности к решению выявленной проблемы. Перспективной также представляется B2B2C-модель, при которой технология «Ценового Ассистента» лицензируется крупным маркетплейсам для интеграции в их экосистемы как дополнительная сервисная функция, повышающая вовлеченность и лояльность клиентов. Это соответствует общему тренду использования ИИ для улучшения клиентского опыта и удержания аудитории [1]. Концепция персонального ценового ассистента, представленная в исследовании, является актуальным ответом на вызовы современной цифровой экономики. С одной стороны, бизнес, вооружившись инструментами динамического ценообразования и ИИ, оптимизирует свою прибыль [2]. С другой стороны, потребитель, чье поведение все больше смещается в онлайн, нуждается в технологиях, защищающих его экономические интересы и возвращающих ему контроль над принятием решений [3]. «Ценовой Ассистент» занимает эту нишу, предлагая не сложную аналитическую панель, а простой, прозрачный и действенный инструмент. Его развитие от системы, основанной на четких правилах, к платформе, использующей предиктивную аналитику и машинное обучение, напрямую следует общим технологическим трендам [1]. Таким образом, данная работа обосновывает целое направление для разработки потребительских ИИ-решений, направленных на укрепление экономического суверенитета покупателя в цифровой среде и поддержку его рациональных решений при совершении покупок.
Номер журнала Вестник науки №12 (93) том 4 ч. 1
Ссылка для цитирования:
Журавлев Н.А., Харисов А.Р. ПЕРСОНАЛЬНЫЙ ЦЕНОВОЙ АССИСТЕНТ: КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ ПОТРЕБИТЕЛЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЦЕН // Вестник науки №12 (93) том 4 ч. 1. С. 68 - 75. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/27774 (дата обращения: 07.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+