Алгоритмы на маркетплейсах могут не только снижать цены, но и тихо разгонять их вверх
🛒 Исследование Института Гайдара по маркетплейсам и онлайн-продаже авиабилетов показывает неприятную вещь: алгоритмическое ценообразование не сводится к удобной автоматизации. Оно может и усиливать конкуренцию, и подталкивать рынок к скрытой координации цен.
Что изучали
Экономисты анализировали два чувствительных сегмента:
маркетплейсы и рынок авиабилетов.
По Wildberries цены отслеживались каждые три часа с марта по октябрь 2025 года.
По авиабилетам использовались данные агрегатора Яндекс Путешествия.
Дальше для каждого рынка строилась отдельная эконометрическая модель с учётом сезона, времени, характеристик товара или перевозчика и макросреды.
Что нашли на маркетплейсах
Исследователи выделили продавцов, которые, вероятно, используют алгоритмы, по очень высокой частоте пересмотра цен.
Их доля на Wildberries колебалась от 4% до 18% в зависимости от товарной категории.
Дальше начинается самое интересное.
В бытовой химии у таких продавцов цены оказались примерно на 21% выше.
Это может указывать на неявную координацию стратегий.
В технике картина обратная: у алгоритмических продавцов цены в среднем на 61% ниже.
То есть там алгоритмы, наоборот, усиливают агрессивную конкуренцию.
📉 Иначе говоря, сама по себе автоматизация не «хорошая» и не «плохая». Она просто усиливает уже существующую структуру рынка.
Что нашли по авиабилетам
На рынке пассажирских перевозок исследование указывает на признаки ценовой дискриминации.
Билеты дороже на туристических и международных направлениях, в регионах с более высоким уровнем экономического развития и меньшей численностью населения.
То есть алгоритмы, судя по выводам работы, умеют адаптировать цену под платёжеспособность спроса и особенности маршрута.
✈️ Для бизнеса это рациональная настройка.
Для потребителя — напоминание, что цена в онлайне всё чаще зависит не только от продукта, но и от того, кем алгоритм считает самого покупателя.
Почему это важно
Главный вывод здесь не в том, что алгоритмы надо запрещать.
Авторы исследования как раз говорят об обратном: нужны не грубые запреты, а точечный риск-ориентированный контроль.
Например, мониторинг продавцов, у которых цены меняются слишком синхронно.
Это логично.
Если просто запрещать автоматизацию, рынок потеряет полезные эффекты — снижение издержек, более быструю реакцию на спрос и ценовую конкуренцию в тех сегментах, где она действительно работает.
Где главный риск
Проблема в том, что алгоритмический сговор не похож на классический картель.
Никто не обязан созваниваться, встречаться и договариваться.
Алгоритмы могут сами подстраиваться друг под друга и постепенно выводить рынок в более высокую ценовую точку.
👀 Для регулятора это худший тип координации: он масштабируется, плохо читается снаружи и оставляет очень мало прямых следов.
Комментарий EH
Самое неприятное в этой истории в том, что алгоритм всегда даёт удобное алиби. Если цена выросла, всегда можно сказать, что это просто рынок, модель, динамика спроса, сезонность и автоматическая настройка. И попробуй потом докажи, где заканчивается «умное ценообразование» и начинается цифровой сговор без слов.
При этом странно, что в таких разговорах у нас постоянно разбирают маркетплейсы и авиабилеты, но как будто забывают про динамическое ценообразование билетов РЖД. А там уж точно не рынок с высокой конкуренцией, а фактически монополист, который может делать почти всё, что считает нужным. И именно там особенно хорошо видно, как цена ползёт вверх ровно в тот момент, когда билет людям нужен сильнее всего. Это уже не история про эффективный рынок. Это история про то, как система без стыда и без конкурентов выжимает максимум из чужой необходимости.
Отдельная мерзость всего этого мира — когда пользователи давно чувствуют, что их банально дурят персонализированной ценой. Люди не обязаны знать детали моделей, но прекрасно понимают, что где-то цена почему-то выше на айфоне, чем на андроиде, где-то после повторного поиска билет внезапно дорожает, а где-то сервис слишком хорошо чувствует, что ты уже почти готов купить и пора докрутить стоимость ещё немного. Формально это можно называть адаптацией под спрос, но по-человечески это воспринимается именно как разводка.
Ну и, конечно, отдельный тёплый чан в аду должен стоять для того, кто придумал нынешнюю логику цен на такси в дождь, снег, час пик и любую другую неприятность. Потому что это уже стало символом всей модели: чем хуже тебе сейчас и чем меньше у тебя выбор, тем радостнее алгоритм повышает цену. И вот это людей раздражает не теоретически, а на очень бытовом уровне. Они не читают исследования Института Гайдара, но прекрасно чувствуют, что цифровая экономика всё чаще устроена по принципу «поймать тебя в момент слабости и продать дороже».
Подробности от Forbes
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. Итак, 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, полученный 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 макросреды», 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.
Влияние алгоритмов на цены оказалось неоднозначным. Например, в сегменте бытовой химии наблюдался рост цен примерно на 21%, что может указывать на неявную координацию стратегий между продавцами. А в категории техники наблюдается обратный эффект: цены у алгоритмических продавцов в среднем на 61% ниже, что «свидетельствует о более агрессивной ценовой конкуренции», говорится в исследовании. «В сегментах, где появление алгоритмов ассоциируется с повышением средней цены, стоит провести более тщательную проверку, с чем именно связан такой эффект — со сговором или другими факторами», — говорит Анастасия Левченко.
В ходе исследования эксперты разработали инструмент для идентификации «красных флажков» (сговора и ценовой дискриминации), которые помогут реализовать более тонкий риск-ориентированный подход при регулировании ценообразования на маркетплейсах. «Это позволит предотвратить алгоритмический сговор, где это необходимо, вместо использования общих запретительных мер, которые затормозят технологический прогресс и отменят положительные эффекты алгоритмического ценообразования», — подчеркнула Левченко.
«Выводы исследования выглядят вполне обоснованными и эмпирически подтвержденными», — говорит первый вице-президент Союза интернет-торговли Екатерина Авдеева. По ее мнению, особенно ценным можно считать подход регулярного мониторинга цен (каждые три часа), который позволяет увидеть не статичную картину, а динамику поведения продавцов.
Оценки выводов
Исследование Института Гайдара выглядит убедительным и хорошо ложится в международную повестку изучения цифровых рынков, добавляет основатель «Академии бизнеса и стратегического маркетинга» Юлия Корчагина. Похожие выводы ранее делались в работах Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Европейской комиссии, где отмечалось, что алгоритмическое ценообразование способно как усиливать конкуренцию, так и создавать риски координации цен. Например, по оценкам Европейской комиссии, до 60% онлайн-ретейлеров в ЕС используют автоматические инструменты мониторинга цен конкурентов, что само по себе повышает скорость реакции рынка, но одновременно увеличивает вероятность синхронных изменений стоимости товаров, сказала она.
Ключевой вывод, который подтверждает и практика, — алгоритмы не являются «хорошими» или «плохими» сами по себе, они усиливают уже существующие рыночные тренды, отмечает Екатерина Авдеева. Так, в конкурентных категориях, таких как техника, алгоритмы снижают цены. В категориях с высокой лояльностью к бренду или сложным сравнением (например, бытовая химия) — могут способствовать их росту.
При этом важно четко разграничивать понятия динамического ценообразования с «ценовым сговором», отмечает президент Ассоциации цифровых платформ (АЦП) Ораз Дурдыев. Последнее прямо запрещено законодательством и находится в зоне контроля ФАС. Динамическое ценообразование является рыночным инструментом, позволяющим продавцам оперативно реагировать на изменения спроса и поведения конкурентов, говорит эксперт. Это способствует снижению цен для потребителей и повышению общей эффективности рынка, добавил Дурдыев. Forbes направил запрос в ФАС.
На положение товаров в поисковой выдаче маркетплейсов влияет множество факторов, среди которых не только цена, но также близость к покупателю, рейтинг и отзывы, качество контента в карточке, поведенческие факторы покупателей, сказал представитель Ozon. Платформенная модель предоставляет покупателям доступ к огромному количеству предложений от разных продавцов и четкие критерии для попадания товаров в выдачу, продолжает он. «Это делает «ценовой сговор» между отдельными продавцами невыгодным и практически невозможным», — считает представитель маркетплейса.
Однако классический «ценовой сговор» — это когда владельцы бизнеса тайно договариваются о ценах, а алгоритмический работает иначе, говорит Анастасия Левченко из Института Гайдара. В цифровом пространстве продавцы могут даже не знать друг друга и не общаться, но их программные алгоритмы самостоятельно приходят к соглашению, пояснила она. Маркетплейсы выступают не просто витриной, а координационным механизмом — все продавцы видят одни и те же цены, остатки, рейтинги. Так, информационная асимметрия, которая мешала сговору в офлайне, таким образом была устранена, добавила Левченко.
«Классический сговор требует прямого общения продавцов, что незаконно и легко выявляется, но алгоритмы создают «молчаливый» или «тацитный» сговор», — согласна Екатерина Авдеева. Так, например, один продавец поднимает цену, алгоритм другого мгновенно фиксирует это и тоже поднимает. Через несколько итераций цены синхронизируются на более высоком уровне без единого слова между конкурентами, сказала она. «С экономической точки зрения это особенно чувствительно, потому что координация становится неформальной, масштабируемой и плохо различимой на уровне обычного наблюдения», — добавил профессор, эксперт по финансовому поведению и цифровой экономике Максим Темченко.
Однако представитель Wildberries (объединенная Wildberries & Russ, ООО «РВБ») сказал Forbes, что «подобные оценки без внутренней информации участников выглядят, мягко говоря, спекулятивно». Динамическое ценообразование — давно устоявшаяся рыночная практика: благодаря данным и аналитике участники могут оперативно реагировать на спрос и обеспечивать конкурентные цены даже в условиях высокой волатильности, подчеркивает он. «Платформы обеспечивают высокую прозрачность своих алгоритмов и готовы к конструктивному диалогу с регуляторами и научным сообществом для дальнейшего развития цифрового рынка и защиты интересов потребителей», — сказал Ораз Дурдыев из АЦП.
Что делать
В сложившейся ситуации следует предлагать регуляторно-технологические меры, а не запретительные, считает Екатерина Авдеева. Например, может быть эффективен регулярный мониторинг «синхронности» цен. Исследование Института Гайдара предложило точечный подход — выявлять продавцов, у которых цены меняются синхронно, это действительно можно автоматизировать и сделать частью системы «цифрового антимонопольного контроля», считает эксперт.
Нелишним было бы, по ее мнению, и ограничить использование цен конкурентов как единственного входа. Если алгоритм продавца смотрит только на цену конкурента и повторяет ее — это прямой путь к сговору. Регулятор может требовать, чтобы ценообразование учитывало объективные факторы (себестоимость, остатки на складе, сезонность), а не только «цену соседа». Это сложно реализовать технически, но направление задать можно, подчеркнула Авдеева. Также следует обязать платформы раскрывать факт динамического ценообразования, чтобы покупатель осознавал, что цена может скоро измениться, и другие меры, сказала она.
В то же время президент Ассоциации компаний интернет-торговли (АКИТ) Артем Соколов считает, что «необходимость точечного подхода к регулированию цен, о котором заявляют авторы исследования, отсутствует». Он поясняет свое мнение тем, что «в России уже существуют механизмы антимонопольного контроля за ценообразованием в целом и за цифровыми платформами в частности». В случае выявления картельного сговора, необоснованного завышения или монопольного занижения цен следует незамедлительная реакция ФАС, считает он.
