УДК 338.517

Анализ развития и текущего состояния организации системы динамического ценообразования в сфере пассажирских автоперевозок

Бойко Максим Сергеевич – аспирант, ассистент Высшей школы проектной деятельности и инноваций в промышленности Института машиностроения, материалов и транспорта Санкт-Петербургского Политехнического Университета.

Селедцова Инна Алексеевна – аспирант, старший преподаватель Высшей школы проектной деятельности и инноваций в промышленности Института машиностроения, материалов и транспорта Санкт-Петербургского Политехнического Университета.

Аннотация: В данной статье исследуется история ценообразования на рынке пассажирских автоперевозок, анализируются стандарты и особенности динамического ценообразования, применяемые в этой отрасли в настоящее время. Основная задача анализа - выбора важных характеристик, применимых в сфере первичной жилой недвижимости. Поскольку отрасль автоперевозок более развита в этом направлении, ее опыт может быть использован при формировании и организации динамической системы.

Ключевые слова: организация системы, динамическое ценообразование, пассажирские автоперевозки, жилая недвижимость, конкурентный рынок.

В настоящее время динамическое ценообразование играет важную роль в определении прибыли компаний и контроле спроса на товары и услуги. Этот подход начинает распространяться в том числе среди компаний, занимающиеся строительством и продажей жилой недвижимости. Но для успешной организации системы динамического ценообразования в таких отраслях, как девелопмент, где опыт не так велик, разумно использовать передовые практики из сфер, где этот инструмент уже был внедрен. Это позволит создать эффективную систему динамического ценообразования в недвижимости, включающую в себя полезные разработки из других областей, но с учетом специфики отрасли.

Одной из рыночных сфер, где динамическое ценообразование используется достаточно давно и распространено у многих игроков, в том числе у представителей малого и среднего бизнеса, является сфера пассажирских автоперевозок. Конечно, о системном развитии речь может идти только в автоматизированных системах (“Яндекс.Такси”, “Gett” и т.д.)

Ценообразование в пассажирском автотранспорте отличает очень большая гибкость, связанная со спросом и предложением в конкретном месте в конкретный период времени, который трудно полностью оценить заранее, поэтому он определяется де-факто, в каждый конкретный период времени. По результатам анализа работы основных игроков рынка была сформулирована стандартная формула системы. которая определяет финальную цену для пользователя:

Цена = Тариф * Коэффициент - Оптимизация;

Каждый из параметров требует глубокого отдельного рассмотрения.

  1. Тариф определяет стандартную стоимость поездки. Он зависит от класса автомобиля - эконом, комфорт и т.д. По итогам анализа специалистов ARG, разница растет в зависимости от класса - между уровнями «Эконом» и «Комфорт» она составляет 12,5%, между «Комфортом» и «Бизнесом» больше, +68,5% [5]. Финальная стоимость поездки у части игроков рассчитывается на основании времени в пути (цена за 1 мин * время поездки), у части игроков - по километражу в пути (цена за 1 км * протяженность поездки), кто-то совмещает два этих показателя в расчетах или рассчитывает результат по среднему значению. Стоимость 1 км. пути определяется экспертно, исходя из предполагаемой амортизации, расходных средств (топливо), стоимости эксплуатации машины, стоимости страховки, налогов и т.д. Стоимость 1 мин. часто оценивается для расчета дохода, она определяет прибыль работника и определяется в первую очередь локацией.

Также у большинства компаний-автоперевозчиков определена минимальная стоимость заказа - сумма за вызов, которая фиксируется обязательно, вне зависимости от длины или продолжительности поездки. Минимальная стоимость также определяется экспертно.

Часть автоперевозчиков может повысить стоимость, закладываемую в часть “Тариф”, за счет дополнительных опций. К ним относятся:

  • платная подача в случае отдаленной точки подачи от места нахождения такси; водитель тратит больше времени, за что платит клиент, зато он может уехать из любой локации;
  • платное ожидание на месте подачи и в поездке; клиент компенсирует водителю простой, за время которого он мог выполнять заказ и зарабатывать;
  • дополнительные опции (поездка с животными, детское кресло и т.д.).
  1. Повышенный спрос - дополнительный коэффициент, увеличивающий стоимость поездки, который используется в случае недостатка предложения. Он определяется на основании нескольких параметров, основная цель - компенсировать недостаток водителей и транспорта как в конкретной локации на текущий момент, так и в целом работающих в городе [2]

Ситуации недостатка транспорта часто возникают в отдельные промежутки времени, например, в час пик (по данным такси Maxim, максимальный спрос на такси в будни – с 6:30 и до 9 часов утра, а вечером – с 17 до 19 часов [3]), а также при неблагоприятных погодных и прочих условиях, когда люди отказываются пользоваться личным или общественным транспортом. Коэффициент спроса должен, в том числе, способствовать сокращению дефицита предложения, стимулируя водителей к работе в конкретных локациях и в определенное время [1]

Непосредственный расчет коэффициента происходит в зависимости от количества машин, находящихся рядом с текущим пользователем, а также количества заказов другими пользователями в этой локации. Более современная версия технологии предполагает отслеживать не сами заказы клиентов, а намерения о заказе - запуск приложений, поиск маршрутов [4]

Отдельным показателем, который влияет на размер повышенного коэффициента, является сезонность - цена зимой выше, чем летом, поскольку выше амортизационные расходы, машина дольше добирается из одной точки в другую и т.д. Сезонность обычно отражается либо в цене за 1 мин. времени, либо в совокупном коэффициенте. Финальный размер коэффициента определяется алгоритмически с учетом указанных параметров. В случае сглаживания перекоса спрос/предложение в локации коэффициент снижается.

  1. На понижение цены заказа для клиента также работает направление “Оптимизация”. Оно снижает цены заказа в том случае, если есть возможность дополнительно занять водителей и они не простаивали в свое рабочее время (реализация схемы Win-Win - снижается цена для клиента, повышается доход водителя и таксопарка за счет эффективного использования его рабочего времени). Экономия времени возникает, если:
  • оптимизируется маршрут конкретного пользователя, то есть клиент меняет свою точку старта или финиша заказа так, чтобы машина смогла попасть туда существенно быстрее, чем в исходную точку;
  • заказ приходит на машину, которая уже едет в эту локацию, поскольку в этом случае минимизируется время на подачу машины и промежуток между заказами для водителя;
  • разные, независимые клиента совместно едут по маршруту, который полностью или частично совпадает - в этом случае, несмотря на два различных заказа, его может реализовать один и тот же водитель,
  • поездка совпадает с финальным направлением работы водителя, например, в случае, когда он планирует заканчивать рабочее время и возвращаться в сторону дома, и ему подойдет не любой заказ.

Понятно, что основной доход сервисов автоперевозок - комиссия с работы водителей, поэтому они заинтересованы в повышении тарифов. Однако возможность отказа клиентов от конкретного сервиса и переход на альтернативные варианты перемещения (другие автоперевозчики, общественный транспорт, личные автомобили, каршеринг) ограничивает размер этого повышения. Для оценки аналитики используют расчетные коэффициенты эластичности спроса от тарифов, а также регулярно мониторят цены на всех конкурентных рынках, опросы мнения клиентов, контроль запуска приложений и так далее.

Анализ системы динамического ценообразования в сфере транспортных автоперевозок показал несколько особенностей, характерных для данного рынка. Не любая из них может быть адаптирована на рынок продаж первичной жилой недвижимости. В первую очередь, на рынке недвижимости не требуется столь быстрых и постоянных ценовых корректировок, поскольку спрос на продукцию гораздо ниже и покупка совершается вдолгую. Спрос на недвижимость не меняется в течение дня, нет пиковых нагрузок и цена не зависит от количества сотрудников, вышедших сегодня на работу.

Но некоторые из выделенных характеристик могут быть успешно адаптированы к рынку жилой недвижимости. Например, корректировка базовой цены с учетом класса проекта. В жилой недвижимости, как и в такси, есть распределение проектов по классам в зависимости от набора характеристик. Класс недвижимости определяет базовую цену, исходя из затрат и предполагаемой прибыли в рамках проектов данного класса.

Другая полезная схема, которую можно адаптировать под рынок недвижимости - набор характеристик, повышающих базовую стоимость квартир. Кроме известных разделяющих характеристик (комнатность, этаж, площадь), которые легко просчитываются и могут быть оценены заранее, квартиры имеют менее тривиальные параметры, определяющие спрос (размер и форма планировки, количество санузлов и т.д.). Наличие этих характеристик дает возможность поставить базовые наценки, которые можно корректировать, исходя из реального спроса на квартиры.

В данной статье были рассмотрены особенности структуры динамического ценообразования на рынке пассажирского автотранспорта, которые сформировались в процессе развития отрасли и связаны с ее спецификой. Анализ особенностей позволил выделить характеристики, которые могут быть применены для создания оптимальной модели динамического ценообразования для продажи жилой недвижимости.

Список литературы

  1. Аникин А. От чего зависит ценообразование в «Яндекс.Такси». [Электронный ресурс] // URL: https://vc.ru/yandex.go/52012-ot-chego-zavisit-cenoobrazovanie-v-yandeks-taksi (Дата обращения 26.01.2024).
  2. Аникина А. Сохранить баланс: как алгоритмы сдерживают цены на такси. [Электронный ресурс] // URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/cmrm/61c5e0489a794779bd678040 (Дата обращения 26.01.2024).
  3. От чего зависят цены на такси? [Электронный ресурс] // URL: https://rskrf.ru/tips/eksperty-obyasnyayut/ot-chego-zavisyat-tseny-na-taksi/ (Дата обращения 26.01.2024).
  4. Скогрев А. Динамическое ценообразование, или Как Яндекс.Такси прогнозирует высокий спрос. [Электронный ресурс] // URL: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/429226/ (Дата обращения 2.02.2024).
  5. Ценообразование на рынке такси: как изменяются основные тарифы в зависимости от категории поездки. [Электронный ресурс] // URL: https://marketing.rbc.ru/articles/12847/ (Дата обращения 26.01.2024).

Интересная статья? Поделись ей с другими: