Динамическое ценообразование — влажная фантазия каждого ритейла. Оно обещает сразу и рост маржинальности, и решение проблемы с нехваткой предложения, и с избытком спроса. Просто вжух — и все проблемы решены. Сегодня охвачу тему динамического ценообразования Ozon и WB: как это видит пользователь, какие негативные последствия могут понести компании, и почему они этого могут не замечать.
Исследования
Согласно исследованию 2025 года «Механизмы адаптации потребителей к алгоритмическому ценообразованию», пользователи при введении алгоритма разделяются на 3 сегмента:
«Цифровые рационалисты» (36%): Ориентированы на экономию и удобство, прагматично используют инструменты для поиска лучшей цены.
«Контролирующие оптимизаторы» (30%): Наиболее чувствительны к ценам и стремятся к справедливости. Активно отслеживают изменения и болезненно реагируют на необоснованный рост.
«Скидочные энтузиасты» (34%): Воспринимают охоту за скидками как социально‑игровую практику, мотивированы самим процессом получения выгоды.
Какие паттерны я замечаю у себя и своих знакомых?
Меньше покупаю. Переход от импульсивного шопинга к запланированному
Раньше сценарий был простой: увидела → понравилось → купила.
Сейчас: увидела → понравилось → добавила в избранное → подождала → проверила цену → ещё раз проверила → не так уж и нужно.
Например, увидела штаны за 500 рублей для йоги, отложила в избранное, так как была занята. Зашла покупать — уже 1,5к. Не купила, потому что были за 500. Сейчас стоят 2,5к. Прошёл, может, год, где‑то всё ещё в любимых, но, зная их первоначальную стоимость (маркетинговую), так и не взяла. Гэта, которые стоили 700 и 1,5 к, я добавила в корзину, но забыла оплатить… Захожу — уже 1 и 3к — слишком дорого, чтобы баловаться. И вот за лето они так и не вернулись к первоначальной цене, а мне уже и не нужны.
Очень‑очень много вещей у меня в любимых висят и ждут своей первоначальной цены. Их уже на несколько экранов, на многие я просто забила, так как есть цена за которую можно купить, чтобы побаловаться, но за большую — уже не особо нужно.
Что бы подтолкнуло к покупке? Установить на товары уведомление о цене, от которой готовы купить. Например «уведомить, когда станет дешевле 500р». Можно предлагать так делать для товаров, которые уже долго висят в корзине и находятся слишком низко. Пользователи уже придумали workaround и сделали ботов в тг, и плагины для браузера.
Только пожалуйста, без цена со скидкой/цена без скидки. Когда была возможность запросить скидку это выглядело вообще дико: вижу, что товар подорожал и теперь стоит 5к вместо 4к, соответственно со скидкой продавца 20% я готова купить. Захожу, ставлю скидку 20%, мне выдаётся как будто я хочу купить за 6к, потому что учитывая другая, перечёркнутая цена 🤦🏻♀️
Что потенциально теряет маркетплейс: уменьшение оборота, и, соответственно, место на складах — дольше лежит, тратит деньги за хранение, нельзя хранить другие товары, а значит и маркетплейс деньги не получает, пока лежит, у продавцов товар хуже двигается — растёт недовольство, уходят.
У моего знакомого как‑то Ozon распродал его товар с бешенной скидкой, взял комиссию и он остался ещё должен Ozon за такую распродажу — вообще трэш.
Гоняю доставку туда‑сюда, потому что цена постоянно меняется
Оформляю заказ. Захожу проверить, как что там со статусом? А заодно и проверяю цену. Вижу, цена упала — заказываю ещё раз, старый заказ отменяю с пометкой «цена упала». Кстати, этот цикл бесконечен. Кажется, что алгоритм как раз учитывает отказ по причине «нашёл дешевле» и на следующий день снижает цену.
Что теряет маркетплейс: конечно же, траты на логистику товара туда‑сюда, особенно на WB, у которых от товара бесплатно возможно отказаться только в ПВЗ.
Иногда у меня бывает такая ситуация: заказала товар подешевле с долгой логистикой. Поняла, что всё же ждать не могу так долго, и заказала такой же с доставкой на следующий день. Первый товар ещё даже собрать не успели, так зачем же WB всё равно усиленно хочет отказ именно в ПВЗ, если я уже купила другой?
Я бы предложила вообще внедрить такой сценарий для сокращения трат: отслеживать, что покупатель заказал и купил такой же товар и самим предлагать его отменить, чтобы и не тратиться на логистику, и товар можно быстрее перепродать.
Ozon сейчас вот так беспощадно борется с отменами: отменяю по причине, что нашла дешевле, появляется баннер «Товары могут подорожать. Всё равно отменить?». 🤯
А продажи пытается повысить «стало дешевле» на карточке товара, которое совсем не вызывает доверия, так как: во‑первых, не бывает «стало дороже»; во‑вторых, учитывает только последний месяц; в‑третьих, я же вижу, что подорожал товар, а не подешевел!
Начинаю сравнивать площадки
Сейчас время покупки сильно увеличилось, тк цену приходится сравнивать у нескольких конкурентов. Получается, единственный плюс онлайн покупки — быстро — больше не работает.
Раньше: нашла → купила.
Теперь: нашла → пошла смотреть у конкурентов → поискала аналоги → сравнила ещё раз → купила у конкурента.
Что теряет маркетплейс: часть товаров покупают у конкурентов. Теряется доверие к площадке, и пользователи теперь привязаны не к площадкам, а ценам на товары.
Сложилось впечатление, что сейчас WB и Ozon договорились, и используют одинаковые цены. По крайней мере, научились парсить друг друга и подстраиваться.
Что ж, пользователи тоже научились сравнивать и появились разные браузерные плагины для сравнения цен у конкурентов.
Просто ухожу в оффлайн
Мне надоедает искать, сравнивать, выбирать — я это дело итак не люблю. А тут ещё куча подделок, кривой поиск… Я вообще люблю ходить и щупать, поэтому предпочитаю уходить в оффлайн. Там хотя бы можно пощупать.
Использование браузерных расширений/трекеров и смена аккаунтов/устройств
Я этим не пользуюсь, но упомянуть стоит. Установка плагинов, восстанавливающих историю цен, несмотря на удаление графиков маркетплейсами.
Проверка цены через режим инкогнито, аккаунт без подписки, с другого устройства или другого гео‑региона.
Уверена, что доля таких пользователей не велика, но раз инструменты есть — это говорит о каком‑то спросе.
А что цифры?
Я не говорю о наличии прямой причинно‑следственной связи, для этого стоит проводить исследования. Но задуматься и построить гипотезы можно)
Пик доли по продажам у WB пришёлся на 2022 год.
Доля WB+Ozon упала на 1%, не смотря на общий рост e‑com продаж.
Важные даты по динамическому ценообразованию:
В августе — сентябре 2022 — WB ввёл динамическое ценообразование.
В сентябре 2021 года — Ozon ввёл динамическое ценообразования.
Ozon убрал публичный график динамики цен из карточек товаров 3 марта 2022 года.
Wildberries сократил отображение истории с полугода до 90 дней в июле 2024 года, а осенью 2025 года маркетплейс окончательно убрал публичный график динамики цен и историю изменения стоимости с витрины для покупателей.
Почему же динамическое ценообразование внедрено, если результат спорный?
Пользователи недовольны, влияние на оборот, склады — не однозначное.
Проблема в том, что эффект проверяется и доказывается через A/B‑тесты. Какая длительность А/В? Правильный ответ на собеседовании в Авито — «неделя, чтобы учесть сезонность». Представьте, вы запускаете А/В‑тест на динамическое ценообразование. Рост маржинальности — потрясающий, +10-20%. Это значит, что если не раскатить на всех — терять огромный доход.
Как работает по факту: пользователь пока купил, пока доставили, пока забрал, пока отказался, пока заметил, что цена изменилась — процесс долгий. Это целая смена привычки. Один раз купить по другой цене — одно. Три месяца регулярно видеть, что цена прыгает туда‑сюда — совсем другое. Цена изменилась на 5% или на 200% — разное влияние. А% ли нужно смотреть? Изменение на 50 рублей или на несколько тысяч — может быть важнее процента. Разные сегменты пользователей по частотности покупок — разная критичность. Чтобы оценить такой эффект, нужен очень долгий тест с огромным количеством метрик.
Какие есть варианты: оставить группу, на которую не раскатили. Во‑первых, с позиции уверенности в росте маржинальности, это значит терять на них деньги, да ещё и долгий период. А как сделать, чтобы эти пользователи видели одну цену, а другие — другую? Или оставить 1 регион в России без динамического ценообразования и следить за ним? У региона тоже свои особенности, конкуренты — так тоже не совсем корректно делать. С длительной проверкой тоже выходит накладка.
Что в итоге получает маркетплейс
Динамическое ценообразование — инструмент с подвохом. На коротких A/B‑тестах он показывает идеальные цифры роста маржинальности, из‑за чего продуктовые команды спешат раскатить фичу на весь сервис. Однако стандартные А/В‑тесты не способны зафиксировать долгосрочные побочные эффекты.
На коротком горизонте может быть:
цена ↑ → маржа ↑
А дальше потенциально:
ожидание покупки ↑
отмены ↑
перезаказы ↑
логистические расходы ↑
сравнение с конкурентами ↑
доверие ↓
лояльность к площадке ↓
LTV ↓
Я специально говорю «потенциально», потому что здесь нужны нормальные исследования, а не мои любимые штаны за 500 рублей.
Но гипотеза, на мой взгляд, довольно интересная. Маркетплейс хочет оптимизировать пользователя под динамическую цену. А пользователь в ответ начинает оптимизировать маркетплейс под себя: ждать нужную цену, сравнивать площадки, отменять заказ, перезаказывать, отслеживать историю и откладывать покупку.
И вот тут появляется главный вопрос: если после оптимизации цены пользователь научился оптимизировать ваш алгоритм — действительно ли вы что‑то оптимизировали?
