Экономисты указали на риски «ценового сговора» продавцов на маркетплейсах
Алгоритмическое ценообразование в онлайн-среде — например, на маркетплейсах или при онлайн-продаже авиабилетов, существенно меняет правила игры для бизнеса и потребителей. С одной стороны, алгоритмы усиливают конкуренцию, но с другой, создают условия для скрытой координации цен, то есть тактического сговора, и ценовой дискриминации в больших масштабах, говорится в исследовании Института Гайдара, с которым ознакомился Forbes. Экономисты считают целесообразным ввод точечного контроля для выявления продавцов, у которых синхронно меняются цены.
Активное развитие цифровых платформ (маркетплейсы, онлайн-продажа авиабилетов, и так далее) и, следовательно, широкое распространение динамического и алгоритмического ценообразования помимо потенциальных выгод порождает и системные риски. Речь о вероятности появления неявной координации цен (тактического сговора) и ценовой дискриминации «в масштабах, ранее недостижимых», говорится в исследовании Института Гайдара «Факторы динамического и алгоритмического ценообразования в онлайн-сегменте и подходы к регулированию», с которым ознакомился Forbes.
В то же время алгоритмы имеют положительное влияние: могут усиливать конкуренцию, а также снижают транзакционные издержки бизнеса, связанные с корректировкой цен. Так, влияние динамического и алгоритмического ценообразования является неоднозначным. При высокой концентрации и прозрачности оно способствует неявной координации и росту цен, тогда как в конкурентных сегментах может вести к их снижению за счет минимизации издержек, отмечают авторы работы.
Выявленные тенденции
В центре внимания исследования были два наиболее чувствительных к автоматизации сегмента: маркетплейсы и рынок пассажирских авиаперевозок. Базой послужили «высокочастотные микроданные, собранные с маркетплейса Wildberries, и массив данных о ценах на авиабилеты, полученные с агрегатора «Яндекс Путешествия». Мониторинг длился восемь месяцев — с марта по октябрь 2025 года. Для каждого из рынков ученые строили собственную эконометрическую модель. В эти модели «были включены переменные для контроля месяца, дня недели, времени суток, а также особенностей продукта или авиаперевозчика, и т.д. Также включались переменные для контроля макро-среды», рассказывает одна из авторов исследования, научный сотрудник лаборатории отраслевых рынков и инфраструктуры Института Гайдара Анастасия Левченко. Таким образом можно было очистить нужный эффект от разных факторов, которые также могли повлиять на цену, подчеркнула она.
Анализ рынка авиаперевозок показал, что стоимость билетов выше на туристических и международных направлениях, в регионах с более высоким уровнем экономического развития и меньшей численностью населения. «Это указывает на то, что алгоритмы учитывают платежеспособность спроса и особенности маршрутов, адаптируя цены под конкретные группы потребителей — что указывает на ценовую дискриминацию», — пришли к выводу авторы исследования.
Для анализа онлайн-торговли на маркетплейсе Wildberries фиксировались изменения цен каждые три часа (в период проведения исследования). Такой подход позволил выявить продавцов, которые, вероятно, используют алгоритмы: их отличает крайне высокая частота пересмотра цен, отмечают авторы. Выяснилось, что доля таких продавцов варьируется от 4% до 18% в зависимости от категории товаров.