Abstract
Статья посвящена исследованию вопросов ценообразования в туристическом секторе при использовании больших данных, машинного обучения и технологий искусственного интеллекта. Уточняется понятие динамического ценообразования, приводятся современные стратегии ценообразования. Описываются перспективы ценообразования посредством использования современных цифровых технологий. Делается вывод о необходимости определения показателей, которые могут собираться компанией самостоятельно и использоваться в целях динамического ценообразования.
The article is devoted to the study of pricing issues in the tourism sector using big data, machine learning and artificial intelligence technologies. The concept of dynamic pricing is clarified, modern pricing strategies are given. The prospects of pricing through the use of modern digital technologies are described. It is concluded that it is necessary to determine indicators that can be collected by the company independently and used for dynamic pricing purpose.
Reference12 articles.
1. Беленов О.Н., Шурчкова Ю.В. Особенности комплекса маркетинга на международном рынке пассажирских авиаперевозок // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. – 2020. – №1. –С. 141-148.
2. Иваненко А.Р., Калабина Е.Г. Модели динамического и персонализированного ценообразования в условиях развития цифровой экономики // Цифровые модели и решения. – 2022. – №1 (18). –С. 1-11.
3. Колдан Е.С., Иванова Л.Р. Маркетинговое ценообразование // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2016. – №12. –С. 354-356.
4. Костин К.Б., Полынцев П.С. Модель динамического ценообразования для индустрии международных авиаперевозок // Российское предпринимательство. – 2018. – №6. –С. 1777-1802.
5. Машинное обучение в управлении выручкой и оптимизации ценообразования[Электронный ресурс]. – URL:https://data.korusconsulting.ru/press-center/blog/prosto-o-dinamicheskom-tsenoobrazovanii-mashinnoe-obuchenie-v-upravlenii-vyruchkoy-i-optimizatsii-ts/ (дата обращения: 01.04.2023).