СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМЫ РЕКОМЕНДОВАННЫХ РОЗНИЧНЫХ ЦЕН

Автоматическое установление розничных цен (RRP) представляет собой значимый инструмент в современной экономике, способный существенно оптимизировать процесс ценообразования. В данной статье исследуются ключевые этапы создания и внедрения системы автоматических рекомендаций цен. Основное внимание уделено сбору и анализу данных, использованию методов машинного обучения для моделирования оптимальных ценовых стратегий, а также практическому применению этих моделей в бизнес-процессах. Обсуждаются преимущества такой системы, включая повышение точности установления цен, улучшение адаптивности к изменениям рыночной среды и оптимизацию финансовых показателей компаний. В заключение рассматриваются перспективы дальнейшего развития и применения системы RRP в различных сферах экономики, подчеркивая ее значимость для повышения конкурентоспособности и эффективности бизнеса в условиях быстро меняющегося рынка.

Automatic retail price recommendation (RRP) is a significant tool in the modern economy that can significantly optimize the pricing process. This paper investigates the key stages of creation and implementation of automatic price recommendation system. The main attention is paid to data collection and analysis, use of machine learning methods for modeling optimal pricing strategies, as well as practical application of these models in business processes. The benefits of such a system are discussed, including improved price setting accuracy, improved adaptability to changes in the market environment, and optimized financial performance of companies. Finally, the prospects for further development and application of the RRP system in various areas of the economy are discussed, emphasizing its importance for improving competitiveness and business efficiency in a rapidly changing market.