Совершенствование стратегий ценообразования для малого и среднего бизнеса в сфере электронной коммерции B2C на основе применения технологий искусственного интеллекта

Abstract

Статья посвящена исследованию перспектив повышения эффективности стратегий ценообразования для малого и среднего бизнеса в сфере электронной коммерции на B2C рынке за счет совершенствования средствами искусственного интеллекта. Уточняется противоречивый характер ценовой конкуренции, которая одновременно выступает важным инструментом привлечения потребителей и несет за собой риски снижения прибыли для бизнеса. Выделяется фундаментальное значение совершенствования стратегий ценообразования для поиска баланса между привлечением и удержанием потребителей и обеспечением коммерческой выгоды компании. Обобщаются существующие подходы к определению методов ценообразования, выделяются их достоинства, недостатки и условия применения. Рассматриваются различные стратегии ценообразования и подчеркивается необходимость не следования за одной из стратегий, а смены нескольких в зависимости от ситуации (рынок, состояние бизнеса и др.). В качестве перспективного способа совершенствования стратегий ценообразования рассматривается искусственный интеллект. Подчеркивается, что искусственный интеллект обладает аналитической функцией, способен работать с большими данными, самообучаться, ориентироваться на предиктивную аналитику и коррекцию, интегрироваться с другими системами и выступать в качестве рекомендательной системы. По итогам исследования предлагается модель совершенствования стратегий ценообразования с использованием искусственного интеллекта, на основании которой предлагаются мероприятия по улучшению ценообразования. The article is dedicated to the exploration of perspectives on enhancing the effectiveness of pricing strategies for small and medium-sized businesses in the B2C e-commerce sphere through the application of artificial intelligence tools. The contradictory nature of price competition, which serves as both an important tool for attracting consumers and entails risks of reducing profit for businesses, is clarified. The study emphasizes the fundamental importance of refining pricing strategies to find a balance between attracting and retaining consumers while ensuring commercial profitability. Existing approaches to defining pricing methods are summarized, highlighting their advantages, disadvantages, and conditions for application. Various pricing strategies are examined, emphasizing the need not to adhere to just one strategy but to switch between several depending on the situation (market, business conditions, etc.). Artificial intelligence is considered as a promising way to enhance pricing strategies. It is emphasized that artificial intelligence possesses analytical functions, can work with large data sets, self-learn, focus on predictive analytics and correction, integrate with other systems, and act as a recommendation system. Based on the research, a model for improving pricing strategies using artificial intelligence is proposed, suggesting measures for enhancing pricing.