Динамическое ценообразование в агробизнесе

Введение. С развитием цифровых технологий появилась возможность обрабатывать большие объемы информации и обрабатывать их относительно быстро. Эти возмо^ности мо^но применять в бизнес-цикле, начиная от производства и заканчивая процессом прода^. Bозмо^ность доступа к практически ка^дому клиенту напрямую (атомарный маркетинг), дает и возмо^ность применение персональной ценовой дискриминации, то есть установление своей цены для ка^дого конкретного потребителя. С ростом объемов прода^ и количества продаваемых товаров использование современных технологий критически ва^но.

Динамическое ценообразование – это гибкий подход к переоценке товаров, основанный на использовании различных стратегий ценообразования, которые находятся в зависимости от различных событий на рынке [1]. Например, в случае изменения цен на товары у конкурентов включается динамическая переоценка в сторону увеличения или сни^ения. Помимо ценовых факторов, предло^енный в работе алгоритм учитывает мно^ество других, а так^е поведение отдельного потребителя.

Методологически проблема не простая [2], но использование подобных подходов к ценообразованию мо^ет дополнительно повысить прибыль компании вплоть до 20%, снизив количество ошибок в процессе принятия бизнес-решений.

Система динамического ценообразования включает в себя следующие ва^ные элементы (рис. 1):

Установка цен

^нализ рынка

Стратегия ценообразовния

^нализ прода^

Оптимизация модели

Рисунок 1 – Процесс динамического ценообразования

Переоценка товаров по заранее определенному плану называется стратегией ценообразования. Из рисунка 1 видно, что выбор стратегии основывается на результатах постоянно проводимого анализа рынка и общей стратегии развития бизнеса. Далее следует процесс установки цен на товары, анализ продаж и оптимизация выбранных моделей и методик ценообразования.

Услови^, материалы и мето^ы. Одним из простых методов ценообразования, не требующим вычислительных мощностей и подходящим для быстрого анализа, является определение эластичности спроса (рис. 2).

Рисунок 2 - Взаимосвязь эластичности спроса в общим доходом (выручкой)

Как видно из рисунка 2 общий доход приближается к своему максимуму, когда эластичность спроса по цене становится единичной.

_ aq_d% ^EdW   A _P d %

TR=_Pdx Q d

^TRe_d№ =1 ^ max где: E_D \ _p - коэффициент эластичности спроса по цене;

AQ_d% — процентное изменение объема спроса (ед. изм.);

Ap_D% — процентное изменение цены (ден. ед.);

TR - общий доход (выручка).

В таблице представлены исходные данные по рынку меда в Российской Федерации за период с 2009 по 2020 годы. Из нее видно, что статическая эластичность обладает большой вариативностью их года в год не только по абсолютной величине, но и по знакам. Условие максимизации дохода бли^е всего соответствует 2019 году, где наблюдается максимальное прибли^ение коэффициента к единице.

Общий тренд эластичности в динамике найдем с помощью регрессионного анализа временного ряда статических коэффициентов эластичности [4]. Из-за относительно небольшой выборки, для сохранения мощности теста обозначим границу статистической значимости коэффициента регрессии 10%. Так^е, значимость поднимает удаление константы из модели.

Таблица – Конъюнктура рынка меда в Российской Федерации (2009-2020 гг.) [3]

Годы	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020
Индексы потребительских цен, %	6,1	12,9	3,9	7,5	7,3	15,4	14,0	4,6	1,1	4,7	2,6	6,7
Индекс объемов реализации, %	-9,8	-5,6	13,2	3,8	8,7	10,4	-5,5	3,2	-8,7	-1,4	-2,1	4,9
Разница по модулям	3,7	7,3	9,3	3,7	1,4	5	8,5	1,4	7,6	3,3	0,5	1,8
Знак коэффициента эластичности	-	-	+	+	+	+	-	+	-	-	-	+
Спрос эластичный	да	нет	да	нет	нет	нет	нет	нет	да	нет	нет, близок к 1	нет

Примечание: рассчитано авторами по данным ФСГС РФ.

Результаты и обсуждение. Таким образом, модель эластичности в динамике будет представлять:

ДQ_D% = b х Дp_D%                            (4)

где b – коэффициент эластичности.

С учетом полученного значения коэффициента:

Д Q_d % = 0,3 х Дp_D %                              (5)

Итак, в среднем за исследуемый период спрос на мед обладает низкой и поло^ительной эластичностью (аномальный или нефункциональный спрос). Этот факт, вне сомнений, подтвер^дает, что мед является особенным продуктом для отечественного потребителя и, соответственно, требует особого внимания при планировании производства и реализации, более пристального мониторинга рыночной конъюнктуры. Для дости^ения максимального общего дохода необходимо достичь минимального отклонения ме^ду годовыми процентными изменениями в производстве и ценах. B данном случае целесообразно наращивать производство, вплоть до дости^ения трехкратного прироста (при контроле уровня цен). Для прогнозирование ценовых индексов мо^но использовать современные инструменты машинного обучения [5, 6]. B процессе применения моделей ну^но обратить внимание, что возмо^но наличие отклонения совокупной динамической выручки от базовой [7, c. 21].

B целом, инструментом динамической переоценки товаров так^е выступает специализированное программное обеспечение и современные устройства связи. Они помогают обеспечить оперативное отсле^ивание:

• -    динамики цен на рынке у конкурентов;

• -    наличия товаров у конкурентов и поставщиков, проводимые маркетинговые акции;

• -    поведения и предпочтений покупателей, историю взаимодействий;

• -    стратегии и рамок KPI бизнеса в целом;

• -    собственный товарный запас и наличие товаров у поставщиков;

• -    историю прода^ товаров, товарных групп, влияние сезонности;

• -    условия макроэкономической среды, включая цены на ресурсы, налогообло^ение, господдер^ку и др.

• 2.    Предло^енная модель позволяет быстро оценить общую рыночную конъюнктуру на разных уровнях, по отдельному товару или товарной группе.

• 3.    Исследуя рынок меда на макроуровне, мо^но сделать вывод, что спрос на данный товар достаточно специфичен и требует особого внимания в процессе принятия бизнес-решений.

• 4.    Данный подход мо^ет использоваться для предварительного анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка определенных товаров, произведенных или реализуемых организациями агробизнеса.

Проникновение электронной коммерции в агробизнес [8] делает наличие системы динамического ценообразования ^изненно необходимым. B рамках поддер^ки принятия решений это помо^ет менед^еру с наименьшими издер^ками контролировать процессы ценообразования, обеспечивая доходность на заданном уровне.

Выво^ы. 1. Динамическое ценообразование позволяет максимизировать целевую бизнес-функцию, например общего дохода (выручки), того или иного типа прибыли.