Стояненко І. В., кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри економіки та фінансів підприємства, Державний торговельно-економічний університет, м. Київ, Україна

ORCID: 0000-0002-1775-9473
e-mail: i.stoyanenko@knute.edu.ua

Цифровізація та динамічне ціноутворення як чинники підвищення конкурентоспроможності підприємств торгівлі

Анотація. У статті досліджено теоретичні та практичні аспекти цифровізації процесів ціноутворення та динамічного ціноутворення як ключових чинників підвищення конкурентоспроможності підприємств торгівлі в умовах цифрової трансформації економіки. Розкрито економічну сутність динамічного ціноутворення як адаптивного механізму управління цінами, що базується на аналізі великих даних, алгоритмах машинного навчання та технологіях штучного інтелекту. Систематизовано основні види динамічного ціноутворення та сучасні цифрові технології його реалізації – від базових автоматизованих правил до повністю автономних AI-систем. Обґрунтовано вплив динамічного ціноутворення на підвищення конкурентоспроможності підприємств торгівлі через забезпечення цінової гнучкості, оперативного реагування на зміни ринкової кон’юнктури, персоналізацію цінових пропозицій, оптимізацію управління товарними запасами та зростання прибутковості. Узагальнено переваги, ризики та особливості практичного застосування сучасних цифрових технологій і штучного інтелекту у процесі прийняття цінових рішень. Зроблено висновок, що цифровізація процесів ціноутворення та впровадження систем динамічного ціноутворення є одним із стратегічних напрямів підвищення конкурентоспроможності підприємств торгівлі, а ефективність їх застосування визначається рівнем цифрової зрілості підприємства, якістю аналітичного забезпечення та готовністю до організаційних змін.

Ключові слова: цифровізація ціноутворення; динамічне ціноутворення; підприємства торгівлі; конкурентоспроможність; штучний інтелект.

Література:

1. Agrawal, A., Gans, J. S., & Goldfarb, A. (2018). Human judgment and AI pricing. AEA Papers and Proceedings, 108, 58–63. https://doi.org/10.1257/pandp.20181022. 
2. Alderighi, M., Nava, C. R., Calabrese, M., Christille, J.-M., & Salvemini, C. B. (2022). Consumer perception of price fairness and dynamic pricing: Evidence from Booking.com. Journal of Business Research, 145, 769–783. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.03.017. 
3. Hufnagel, G., Schwaiger, M., & Weritz, L. (2022). Seeking the perfect price: Consumer responses to personalized price discrimination in e-commerce. Journal of Business Research, 143, 346–365. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.10.002. 
4. Nagle, T. T., & Müller, G. (2018). The strategy and tactics of pricing: A guide to growing more profitably (6th ed.). Routledge.
5. Assad, S., Clark, R., Ershov, D., & Xu, L. (2024). Algorithmic pricing and competition: Empirical evidence from the German retail gasoline market. Journal of Political Economy, 132(3), 723–771. 10.1086/726906.
6. Phillips R. L. (2005). Pricing and Revenue Optimization. Stanford University Press.
7. Talluri, K. T., & Van Ryzin, G. J. (2004). The theory and practice of revenue management. Springer.
8. Inman, J. J., & Nikolova, H. (2017). Shopper-facing retail technology: A retailer adoption decision framework incorporating shopper attitudes and privacy concerns. Journal of Retailing, 93(1), 7–28. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2016.12.006.
9. Garbarino, E., & Maxwell, S. (2010). Consumer response to norm-breaking pricing events in e-commerce. Journal of Business Research, 63(9–10), 1066–1072. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2008.12.010. 
10. Dixit, A., Braunsberger, K., Zinkhan, G. M., & Pan, Y. (2005). Information technology–enhanced pricing strategies: Managerial and public policy implications. Journal of Business Research, 58(9), 1169–1177. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2004.04.003.