Развитие больших данных, ИИ, цифровых платформ приводит к тому, что цены становятся более динамичными и более персонализированными – разными для разных людей. Пока что это не влияет на инфляцию – но дальнейшее будет зависеть от силы конкуренции и прозрачности информации.
  |   Эконс

Цифровизация радикально сократила то, что экономисты называют «издержками меню» – это расходы фирм, связанные с изменением цен на их товары и услуги: на обновление ценников, рекламных материалов, данных в компьютерных базах. Цифровое ценообразование позволяет компаниям менять цены с минимальными затратами. Это делает цены более динамичными, то есть более часто меняющимися.

Принцип подстройки цен под текущие условия – под соотношение спроса и предложения, сезонность, время покупки, действия конкурентов и т.п. – называется динамическим ценообразованием. Оно давно используется в таких секторах, как авиаперевозки и гостиничный бизнес. А, например, агрегаторы услуг такси меняют цены автоматически в зависимости от спроса и предложения в конкретный момент времени.

Но по мере того, как алгоритмы становятся умнее, а объем данных увеличивается, технология динамического ценообразования распространяется и совершенствуется. Появляется персонализированное ценообразование – когда каждому потребителю предлагается индивидуальная цена, адаптированная к его личным обстоятельствам и моделям потребления.

Оба подхода как открывают возможности для повышения эффективности, так и вызывают опасения по поводу справедливости, рассуждают в своей статье для сайта Банка Англии его эксперты – заместитель управляющего Клэр Ломбарделли и экономический советник Рупал Патель: «Они также меняют восприятие цен потребителями и, возможно, усложняют задачу центральным банкам, чья работа заключается в поддержании низкого и стабильного уровня инфляции».

Рост алгоритмического ценообразования

Технологии позволили предприятиям собирать, обрабатывать и хранить больше данных о потребителях и их покупательских предпочтениях. А модели машинного обучения, используя эти данные, – более искусно устанавливать цены. Вместо того чтобы полагаться на простые правила, такие как повышение цен в период пикового спроса, компании все чаще используют прогностические модели, которые определяют кривые спроса и отслеживают действия конкурентов, для оптимизации собственных цен.

Потребители теперь часто видят ценовые предложения, адаптированные лично для них или для людей с похожими характеристиками и покупательскими привычками: скидки по дисконтным картам, персонализированные наборы товаров и ненавязчивые «подсказки», направляющие к продуктам с более высокой маржой. В результате разные покупатели платят разную цену за одни и те же или очень похожие товары и услуги. С помощью таких практик компании стремятся приблизиться к теоретическому идеалу «совершенной ценовой дискриминации» – взиманию цены, максимально близкой к той, которую потребитель готов заплатить за товар или услугу, отмечают Ломбарделли и Патель.

Определить уровень сложности и применения таких моделей в разных секторах довольно проблематично, поскольку компании держат свои стратегии ценообразования в тайне, однако можно получить некоторое представление из опроса предприятий, приводят в пример эксперты Банка Англии результаты одного из таких опросов, проведенного в конце 2025 г. В нем участвовало более 1600 компаний Великобритании, которых спрашивали об использовании ими трех видов ценообразования:

  • Ценообразование на основе правил – когда цены следуют простым заранее установленным правилам, меняясь в зависимости от времени суток, дня недели или сезона (например, билеты на поезд в пиковый период и в обычный), или корректируются автоматически при изменении уровня запасов.
  • Рыночно ориентированное ценообразование – когда компании используют алгоритмы, включая ИИ, чтобы корректировать цены в ответ на данные о спросе, загрузке, ценах конкурентов.
  • Персонализированное ценообразование – когда цены различаются для разных покупателей в зависимости от их характеристик или поведения. В основе этого ценообразования могут быть простые стратегии, например программы лояльности, или более сложные алгоритмы, применяемые к данным о покупательских привычках отдельных людей или групп.

Каждая компания может использовать один, два или все три вида ценообразования. Опрос показал, что все секторы используют все три вида, и все планируют увеличить их использование в ближайшие 12 месяцев.

Персонализированное ценообразование доминирует в разных секторах и в настоящем, и в планах на будущее. Так, его применяют от около 60% и больше компаний в сферах организации досуга и развлечений, услуг по размещению (отели, кемпинги), ритейла; более 40% компаний в сферах здравоохранения и прочих услуг (образование, профессиональные и личные услуги). Во всех секторах планируется увеличение использования персонализированного ценообразования, больше всего – в сферах ритейла и досуга (до около 70% компаний).

В основном это по-прежнему простые формы персонализированного ценообразования, например использование карт лояльности и онлайн-аккаунтов клиентов, отмечают эксперты Банка Англии.

Применение ценообразования на основе правил и рыночно ориентированного варьируется в зависимости от сектора. Так, первое используют от около 10% компаний в сфере ритейла до около 60% в организации досуга; второе – от менее 10% фирм в сфере здравоохранения до 50% в гостиничном бизнесе. Но в использовании инструментов рыночно ориентированного ценообразования планируется наибольший рост: с 21% общего числа компаний до 31% через год.

Простая динамическая ценовая политика, основанная на правилах, широко используется в сфере развлекательных услуг (например, кинотеатры устанавливают более высокие цены в выходные дни) и менее распространена в других секторах. Этот метод устаревает и заменяется динамическим ценообразованием, реагирующим на рыночные условия. Например, некоторые тематические парки теперь используют алгоритмы, которые в режиме реального времени учитывают фактические данные о загрузке (количество проданных билетов), а не фактор «будни/выходные».

Сложности измерения инфляции

Мир с более гибкими и индивидуальными ценами может осложнить жизнь статистикам, в то время как новые возможности для анализа данных могут ее облегчить, рассуждают эксперты Банка Англии.

Индекс потребительских цен (ИПЦ) основан на ежемесячном сборе информации по репрезентативной выборке цен для стандартизированной потребительской корзины. Это хорошо работает, когда цены меняются преимущественно медленно и равномерно. Но когда цены меняются постоянно – причем для каждого покупателя по-своему, – само понятие «репрезентативной цены» становится натяжкой.

Одна из проблем – волатильность цен. Цены на гостиницы и авиабилеты, которые сегодня стали крайне динамичными, вносят шум в месячные показатели инфляции. В то же время большая гибкость означает и то, что шоки могут быстрее отражаться в ценах, поэтому некоторые из этих резких движений, возможно, несут в себе полезную информацию.

Центральные банки отвечают за стабилизацию общей инфляции. Для них важен общий тренд инфляции, а не ее изменение за какой-либо конкретный месяц. Поэтому они часто смотрят на показатели инфляции, которые менее волатильны и дают более четкий сигнал о лежащем в основе тренде. Например, Банк Англии исключает цены на гостиницы и авиабилеты (где цены устанавливаются динамически) из своего показателя «базовых услуг» в ИПЦ, который используется для мониторинга фундаментального инфляционного давления. В последние годы многие центральные банки расширили свои аналитические возможности, чтобы извлекать сигналы из множества различных источников данных и выявлять тренды под поверхностью месячной волатильности, которая характерна для экономических данных.

Еще одна проблема заключается в том, что распространение персонализированного ценообразования дробит потребительский опыт. Домохозяйства и так сталкиваются с разными уровнями инфляции, поскольку покупают разные товары и по-разному. Темпы инфляции, которые испытывают разные по уровню дохода группы населения, различаются из-за разной структуры их потребительских корзин: например, в корзине менее обеспеченных доля продовольствия выше, чем у более обеспеченных, в потреблении которых, в свою очередь, более высокую долю занимают услуги. Это означает, что при росте цен на продовольствие инфляция для менее обеспеченных оказывается выше.

Эти различия в корзинах могут усиливаться при персонализированном ценообразовании. А когда различаются цены на один и тот же товар, инфляция становится еще более индивидуальной – и агрегированные показатели могут перестать отражать реальный опыт домохозяйств.

Статистические службы адаптируются к этой новой реальности, тоже апробируя новые цифровые инструменты. Так, в 2025 г. встреча Группы экспертов ЕЭК ООН по индексам потребительских цен была в основном посвящена обмену международным опытом по альтернативным способам сбора ценовых данных: веб-скрейпингу и другим онлайн-данным, данным сканеров розничных магазинов, административным данным.

Например, статслужба Сингапура, помимо данных сканеров, маркетплейсов, сайтов по продаже услуг, получает данные от управления энергорынка о ценах на энергию, оплачиваемую потребителями, и о ценах на аренду от налоговой службы. Росстат проводит параллельный расчет ИПЦ на данных с онлайн-чеков кассовых аппаратов, а также экспериментирует с другими альтернативными источниками данных о ценах – например, данных из системы «Честный знак», данных о продажах авиа- и железнодорожных билетов. Статслужба Великобритании в начале 2026 г. объявила, что с марта начнет включать данные сканеров супермаркетов в статистику потребительской инфляции. Это означает учет гораздо большего количества цен в официальном показателе ИПЦ, а также цен по картам лояльности и индивидуальных скидок от розничных продавцов – «персонализированной инфляции».

Предварительный анализ британской статслужбы показал, что учет данных сканеров влияет на ИПЦ незначительно: если бы они учитывались с января 2022 по июнь 2025 г., то индекс инфляции за этот период был бы на 0,03 п.п. ниже. Хотя в отдельные месяцы инфляция была бы выше на 0,1% из-за роста цен на продовольствие.

Влияние на инфляцию

На данный момент алгоритмическое ценообразование не выглядит инфляционной угрозой и используется скорее для балансировки спроса и предложения, чем для повышения цен, рассуждают эксперты Банка Англии. Это подтверждают их собственные данные динамики цен на услуги. Хотя доля отелей, использующих динамическое ценообразование, возросла с 15% в 2005 г. до почти 80% в 2025 г., совокупный рост цен на услуги отелей за весь этот период был фактически таким же, как на все остальные услуги: в 2009–2021 гг. меньше, а в 2022–2025 гг. больше, но в целом за 20 лет рост практически идентичен.

Это неудивительно: динамическое ценообразование и увеличение «ценовой дискриминации» должны приводить к тому, что иногда цены будут выше обычных, а иногда – ниже. Помимо того, что персонализированное ценообразование потенциально позволяет компаниям устанавливать более высокие цены для тех, кто готов платить больше, оно также может дать доступ к определенным товарам и услугам тем потребителям, которые раньше не могли их себе позволить.

Более того, позволяя ценам меняться в зависимости от загрузки, динамическое ценообразование обеспечивает лучшее использование свободных ресурсов и повышает общую экономическую активность. Оно может увеличить загрузку за счет лучшего согласования спроса и предложения, снижая издержки. Авиакомпании и платформы райдшеринга используют повышенный тариф, чтобы направлять ресурсы туда, где они нужнее всего.

Со временем такая эффективность должна увеличивать экономическую активность и снижать цены. Однако чтобы эти стратегии ценообразования приносили пользу потребителям, необходимы надежные механизмы, обеспечивающие соответствие как этическим нормам, так и законодательству. То, как динамическое и персонализированное ценообразование повлияет на инфляцию, будет зависеть, в частности, от степени конкуренции на рынке и доступности информации о ценах для потребителей.

Информация и конкуренция

Современные технологии обработки данных дают компаниям беспрецедентное понимание того, сколько готовы заплатить покупатели. Теоретически это позволяет им лучше проводить ценовую дискриминацию и изымать больший потребительский излишек – ту выгоду, которую потребитель получает от покупки товара или услуги. На рынках с ограниченной конкуренцией наценки могут расти, а вслед за ними и цены. Но там, где соперничество острое, информированность покупателей может побудить компании снижать цены ниже конкурентных и сдерживать их рост.

У потребителей тоже появляется все больше доступа к информации о компаниях, предлагающих товар. Это повышает чувствительность потребителей к цене, ограничивая фирмы в повышении цен. ИИ-помощники по покупкам уже помогают людям искать выгодные предложения с самыми низкими ценами.

Однако в ряде экспериментов алгоритмы со временем научились устанавливать цены выше конкурентного уровня и перешли к сговору, обнаружив, что занижение цен плохо сказывается на прибыли (1, 2, 3, 4). Алгоритмический сговор хотя и редок, но возможен, поэтому регуляторы должны оставаться бдительными.

Домохозяйства замечают рост цен чаще, чем их снижение, и формируют инфляционные ожидания под влиянием цен на те товары и услуги, которые чаще покупают. Если динамическое ценообразование станет наиболее распространенным среди таких товаров-маркеров, то рост волатильности цен на них может привести к тому, что инфляционные ожидания начнут расти – даже если средние цены не изменятся. Так, опрос Банка Англии показал, что, когда цены колеблются из-за динамического ценообразования с использованием ИИ, люди воспринимают их как в среднем более высокие.

Важно, чтобы не только центральные банки, но и потребители понимали, что влияет на ценообразование, пишут Ломбарделли и Патель: «Если потребители понимают, что колебания цен отражают условия спроса и что повышение цен кратковременно, ожидания могут оставаться стабильными. Мы видим это в железнодорожных перевозках, где пассажиры хорошо осведомлены о ценах в часы пик и в обычные часы». Прозрачность может снизить неопределенность в отношении цен и поддерживать инфляционные ожидания заякоренными, несмотря на колебания цен.

Динамическое и персонализированное ценообразование пока не оказало радикального влияния на общий процесс инфляции. Но оно меняет его. И направление этих изменений очевидно: по мере распространения ценообразования, основанного на данных, цены будут меняться быстрее и будут сильнее различаться как для потребителей, так и для компаний. Центральным банкам необходимо отслеживать, как это влияет на поведение потребителей и инфляцию, и продолжать совершенствовать инструменты для извлечения информации о базовых экономических условиях из более волатильных и фрагментированных цен. А также лучше понимать, как домохозяйства и компании воспринимают инфляцию и что это означает для их инфляционных ожиданий, заключают эксперты Банка Англии.