Интегральное исследование проблем ценообразования на отечественных маркетплейсах

Введение

Развитие отечественного рынка e-com в последнее десятилетие характеризуется устойчивой тенденцией к консолидации торговли на маркетплейсах. Эксперты прогнозируют, что доля маркетплейсов в структуре онлайн-торговли России может вырасти до 72% к 2028 году [5]. При этом фиксируется противоречащая тенденция – масштабный уход продавцов с платформ. По данным РБК, за 2025 год наблюдается заметное сокращение общего числа активных поставщиков почти на 24,5% на обеих крупнейших площадках – Ozon и Wildberries (WB). Данное явление носит системный характер, и наиболее показательная динамика зафиксирована среди продавцов, которые реально вели продажи и имели активные SKU – эта группа сокращается быстрее всего [9].

Среди причин, обусловливающих выход продавцов с маркетплейсов, в научной и деловой литературе выделяется ряд структурных факторов. В первую очередь, это регулярный рост комиссий маркетплейсов, за год они могут вырасти не просто на несколько процентных пунктов, а кратно [7]. В ноябре 2025 г. замглавы администрации президента Максим Орешкин призвал платформы держать комиссии «в определенных рамках», пригрозив действиями государственных регуляторов – это дало небольшое кратковременное снижение комиссий [8]. Непрозрачные и дорогие инструменты продвижения, постоянные изменения правил сотрудничества с платформой, логистические ограничения, ужесточение конкуренции – лишь укороченный список проблем, заставляющий продавцов задуматься о преждевременном уходе с маркетплейса, отмечает автор [13]. Еще одна глобальная проблема – это обратная логистика невыкупленных товаров (невыкупов). Многие продавцы не учитывают этот фактор и несут колоссальные убытки из-за разорительных тарифов на возвраты. Исследователи пытаются выявить универсальную поведенческую модель пользователей маркетплейсов при невыкупах. Так, Д. Карл в своей статье отмечает, что товары, купленные во время акций и скидок, возвращают чаще (импульсивные покупки), а инициаторами возвратов чаще становятся женщины [16]. Еще одна беда современных селлеров, как отмечает Ш. Пандей, это мошенничество покупателей – замена полученного товара на неликвидный и возврат (так называемые подмены товара), либо возвраты уже использованного продукта, из-за чего его перепродажа становится невозможной [17]. Все это сильно бьет по маржинальности продавцов и лишь способствует их уходу с крупных цифровых платформ.

Совокупность перечисленных факторов формирует среду с нарастающей экономической нагрузкой на продавца, при которой сохранение прибыльности требует точного учета всех компонентов ценообразования. Значительная часть продавцов испытывает затруднения при формировании обоснованной цены реализации товара. Это обусловлено сложностью и многокомпонентностью системы затрат, неизбежно возникающих при работе с маркетплейсом как каналом продаж. Их недооценка приводит к тому, что устанавливаемая продавцом цена не проходит даже точку безубыточности, формируя хронически убыточную модель работы при внешне положительной динамике продаж.

Таким образом, цель данной работы – комплексный анализ инструментов ценообразования на маркетплейсах, систематизация структуры сопутствующих издержек и создание методики расчёта цены реализации, обеспечивающей заданный уровень маржинальности продавца. Цена на цифровых платформах выполняет одновременно конкурентную, коммуникационную и позиционирующую функции, поэтому предлагаемая методика адресована прежде всего специалистам по маркетингу, категорийным менеджерам и менеджерам маркетплейсов, ответственным за вывод товара на платформу и управление его жизненным циклом.

Обзор литературы

Отечественная академическая литература носит преимущественно фрагментарный характер по теме маркетплейсов. Существующие публикации, как правило, ограничены описанием отдельных практических аспектов работы с платформами и опираются скорее на экспертные оценки и наблюдения со стороны покупателя, нежели на систематизированные эмпирические данные. Это объясняется тем, что маркетплейсы Wildberries и Ozon не раскрывают агрегированную статистику для независимых исследователей, и получить репрезентативный массив данных о ценах, алгоритмах ранжирования и структуре издержек без прямого доступа к внутренней аналитике платформы невозможно. В результате большинство отечественных работ на эту тему базируются либо на публичной отчётности платформ, либо на данных отраслевых агрегаторов, что существенно ограничивает глубину анализа. Зато зарубежная литература, обозревающая крупнейшие глобальные платформы (Amazon, Shopee, eBay, Walmart), располагает более качественным материалом для анализа и адаптации на российских маркетплейсах.

Так, в работе А. Марзука и др. (2026) изучено влияние ассортимента и цены на решение о покупке на примере Shopee. На выборке из 100 онлайн-покупателей авторы методом множественной линейной регрессии установили, что восприятие цены демонстрирует более высокий стандартизованный коэффициент (β = 0,54 против β = 0,43 для ассортимента). То есть в условиях высокой ценовой прозрачности маркетплейсов пользователи принимают решения преимущественно на основе сравнительной оценки цен, воспринимаемой справедливости и соответствия ожидаемой ценности, а не реальных характеристик товара. Таким образом, низкая цена является не просто условием безубыточности, но фактором, определяющим его позицию в выдаче [21].

В исследовании Б. Тена (2026) предложена модель, позволяющая описать зависимость между ставкой комиссии платформы, вероятностью отказа товара, потребительской ценностью сервиса и равновесными ценами. По результатам авторов, рост ставки комиссии платформы напрямую коррелирует с повышением цены товара и снижением стоимости сервисной услуги, то есть издержки комиссионной нагрузки частично перекладываются на покупателя через цену продукта [20]. Данный вывод непосредственно соотносится с наблюдениями, представленными в настоящей работе: рост комиссий отечественных маркетплейсов неизбежно вносит вклад в структуру цены реализации, и продавцы вынуждены либо повышать цены, либо сокращать маржинальность. Тем не менее, методика расчетов, описанная в статье, довольно громоздкая и использует глубокий математический аппарат, что ограничивает ее применимость в среде селлеров в реальной бизнес-среде.

Другую модель можно встретить в статье Т. Валунджа (2025), он формализует конкуренцию продавцов за видимость в рекомендательной системе маркетплейса посредством теории игр. В статье доказывают, что при асимметрии продавцов (различной силе их рыночных позиций) равновесие не фиксируется в точке, а варьируется в пределах определённого диапазона комиссий. Вполне вероятно, что хаотичное и непредсказуемое изменение комиссий Wildberries и Ozon, фиксируемое в отраслевой аналитике, может быть интерпретировано не как хищническая политика платформ, а как закономерное следствие равновесной стратегии в условиях конкурентной асимметрии. Также, в публикации подчеркивают, что система, управляющая ранжированием, фактически контролирует ценовую сегментацию рынка, что подтверждает вывод о зависимости продавцов от алгоритмов выдачи [19].

Таким образом, сходство российских и зарубежных маркетплейсов проявляется в алгоритмической природе ценообразования и полной зависимости продавца от комиссионной политики платформы. Также, целевая аудитория популярных В2С маркетплейсов представляет высоко эластичный спрос. Однако существует и особая специфика ценообразования на отечественных маркетплейсах, которую зарубежные источники не отражают – многоуровневость установления цены, вклад логистических затрат в цену и прочие, подробно рассмотренные в данной статье.

Методы исследования

В теоретико-аналитической работе с элементами прикладных маркетинговых предложений был использован комплекс комплементарных методов экономического анализа. Ключевым инструментом проводимого исследования выступило моделирование, которое обеспечило выявление закономерностей, сложившихся в системе ценообразования маркетинговой деятельности отечественных маркетплейсов и позволило обеспечить прогностические варианты развития их ценовой политики. Дескриптивная составляющая моделирования позволила создать обобщенное представление о процессах и явлениях, протекающих в функционировании маркетплейсов.

Синтез данных из анализа различных источников вторичной информации, опубликованных в научной и деловой литературе России и зарубежных стран ближайших лет, дал возможность выстроить многомерное представление о влиянии цены на покупательское поведение и маржинальность деятельности участников процесса.

Сравнительный анализ инструментов установления цен на маркетплейсах демонстрирует вес и цели их применения, а функциональный анализ логистических параметров подчеркивает ключевую важность данного элемента в системе ценообразования.

Совокупность применения перечисленных методов исследования позволила обеспечить аутентичность и обоснованность сделанных выводов по результатам работы.

Результаты и обсуждение

Говоря об отечественных маркетплейсах, будем всецело ориентироваться на крупнейших игроков рынка – Wildberries и Ozon. На маркетплейсах можно выделить следующие инструменты установления цены:

А. Базовые – те, которые обязательно применяются к товару в любом случае.

- Скидка продавца (СП);

- Скидка постоянного покупателя (СПП);

- Скидка за оплату WB кошельком (картой Ozon).

Б. Дискреционные – те, которые продавец может установить самостоятельно.

- Скидка за подписку на WB клуб;

- Баллы за отзывы;

- Кешбэк;

- Промокоды.

При первичной установке цены на Wildberries продавец обязан одновременно указать как базовую цену (до скидки), так и размер скидки. Этот этап является обязательным и не может быть пропущен. Изначально данный механизм выполнял преимущественно психологическую функцию: визуальное сопоставление высокой зачёркнутой цены и итоговой низкой цены стимулировало покупательскую активность. Сейчас всем участникам рынка очевидно, что указанные в карточке зачёркнутые цены не соответствуют реальным рыночным, поэтому на них уже давно не обращают внимание. Установление нулевой скидки возможно, но является нежелательным, поскольку покупатель привык видеть выгоду в каждом предложении, да и отсутствие зачёркнутой цены скорее вызывает подозрение в достоверности карточки. То есть наличие обязательной скидки продавца – это стандарт интерфейса, утративший первоначальную маркетинговую нагрузку.

В случае занижения цены платформа показывает предупреждение «Низкая цена», оно носит информационный характер и не блокирует сохранение цены. Если цена селлера выше рыночной, это также отобразится в разделе «Индекс цен» личного кабинета. Несмотря на все «заботливые» предупреждения со стороны маркетплейса, в личном кабинете продавца прямо указано, что установление низких цен даёт дополнительный буст в выдаче, а также отображение специальных плашек («хорошая цена», «низкая цена» и т.п.). Это создаёт существенный перекос в сторону демпинга, что вытесняет добросовестных поставщиков из витрины в пользу дешёвой продукции, не всегда соответствующей ожиданиям по качеству. Таким образом, ценовой фактор становится доминирующим в ранжировании, что искажает рыночную конкуренцию и подрывает долгосрочную устойчивость селлеров.

После того, как продавец определил цену продажи товара, к нему автоматически применяется скидка постоянного покупателя (СПП) – скидка, которую маркетплейс устанавливает на конкретную категорию товаров и компенсирует стоимость этой скидки селлеру. Логика такого поведения проста: предоставляя дополнительные скидки для клиентов, платформа повышает спрос, что закономерно увеличивает затраты продавцов на логистические услуги. У отдельных пользователей значение СПП может незначительно отличаться в зависимости от процента выкупа личного кабинета – чем он выше, выше и значение СПП. Так маркетплейс дополнительно «поощряет» потребительскую вовлеченность и стимулирует добросовестных покупателей, заказывающих ради покупок, а не ради заказов. Стоит отметить, что со стороны интерфейса покупателя нет никакого различия между тем, какой скидкой облагается товар – скидкой продавца или СПП, пользователь видит лишь суммарный процент и итоговую стоимость товара. И поскольку данной скидкой полностью управляют алгоритмы маркетплейса, это создает еще один существенный риск для селлеров – ее внезапное снижение или отключение. Уменьшение СПП у покупателя отражается как резкое и беспричинное повышение цены, что неминуемо приводит к обвалу продаж в кабинете селлера. Аудитория маркетплейсов характеризуется максимальной эластичностью спроса, поэтому продавец в таком случае вынужден сбросить свои цены, чтобы не потерять всех клиентов разом. Так продавцы оказываются в полной зависимости от ценового регулирования алгоритмов маркетплейса, ведь отключить данную скидку самостоятельно нельзя, она применяется автоматически. Причем, невозможность полностью регулировать цены на маркетплейсах заметно бьет и по рознице, особенно если товар представлен в обоих каналах продаж.

Скидка за использование внутреннего платёжного инструмента маркетплейса – еще одна «угроза». Осенью 2025 этим обстоятельством всерьез заинтересовались на государственном уровне. Так, Глава Центробанка Эльвира Набиуллина назвала эти скидки «не совсем справедливой конкуренцией» и предложила запретить такие практики в пользу добросовестного ценообразования [6,14]. Маркетплейсы регулярно получают предупреждения от Федеральной антимонопольной службы за ведение «нечестной игры», и все равно остаются в плюсе [12]. Действительно, это еще один финансовый стимул от маркетплейсов, направленный на перераспределение транзакционных потоков в экосистему платформы. Экономическая логика данного механизма состоит в том, что маркетплейс, располагая собственным платёжным сервисом, несёт значительно меньшие транзакционные издержки при расчётах через него по сравнению с внешними платёжными системами. Сэкономленные на эквайринге средства частично перераспределяются в пользу покупателя в форме скидки, создавая взаимовыгодное «сотрудничество». Данный инструмент решает и стратегическую задач, последовательно интегрируя пользователей в экосистему маркетплейса (которая уже сейчас насчитывает десятки сервисов) и укрепляя конкурентные позиции на смежных финансовых рынках. Уже сейчас банки маркетплейсов предлагают кредиты на товары собственных платформ, что позволяет обходить крупнейших финансовых игроков. По оценкам Сбербанка, из-за ухода клиентов на сторону внутренних банков маркетплейсов, государство недосчиталось до 1,5 трлн рублей налогов [2]. Это объясняется тем, что перераспределение платежей во внутренние финансовые экосистемы маркетплейсов сопровождается изменением структуры налогооблагаемой базы: часть доходов аккумулируется внутри экосистем и может облагаться по иным режимам или в меньшем объеме. Параллельно внутри маркетплейсов активно развиваются и собственные финансовые продукты – микрозаймы, рассрочки и кредитные карты. Так происходит прямой отток клиентов из традиционного банковского сектора и снижение прозрачности финансовых потоков для государства.

Аналогичную функцию выполняет и подписка на WB-клуб, которую пользователи могут оформить за символический ежемесячный платеж. Для покупателя действуют незначительные привилегии, например, приоритетное обслуживание поддержкой, бесплатные курьерские доставки, дополнительные скидки продавцов и прочие бонусы. Для платформы подписка формирует предсказуемый источник регулярного дохода, не связанного напрямую с объёмом транзакций. Создавая подобную программу лояльности с эксклюзивными бонусами, маркетплейс эксплуатирует механизмы статусного потребления, вызывая у подписчиков ощущение принадлежности к особенной группе пользователей, которые выделяются от остальных еще и интерфейсом. По данным Forbes, на конец 2025 г участниками Wb клуба стали свыше 3 млн пользователей – поэтому повышенный интерес Wildberries в продвижении этого сервиса неудивителен [3]. В отличие от дальнейших инструментов, скидка для подписчиков клуба не облагается дополнительной комиссией маркетплейса, а в ее пользу на официальной обучающей платформе Wb Seller опубликовано достаточно материалов [15], ссылающихся на исследования об эффективности селлеров с этой опцией и без (данные, которые никак нельзя проверить).

Наиболее значимым ценовым инструментом для продавцов остаются баллы за отзывы. Благодаря этой функции селлер может включить акцию по сбору пользовательского контента на свои карточки: можно отдельно выбрать стоимость письменного отзыва, фото и видео-контента. Как только оценка пользователя пройдет модерацию – он получит вознаграждение, установленное селлером за каждый блок «технического задания». Баллы за отзывы, по новым правилам, начисляются только на карту маркетплейса, и воспользоваться ими можно только с нее. Отзывы покупателей снижают неопределённость для потенциальных покупателей и тем самым повышают CTR, поэтому данный инструмент особенно ценный для новинок. В случае возврата товара вознаграждение списывается с покупателя, но отзыв по правилам платформы нельзя удалить. Wildberries взимает комиссию 20% от стоимости вознаграждения и НДС – это делает баллы за отзывы самой дорогой скидкой для продавца, поэтому селлеры часто прибегают к серым способам накрутки отзывов.

Кешбэк как ценовой инструмент представляет собой отложенный возврат части стоимости покупки, реализуемый, в форме бонусных баллов, зачисляемых на счёт покупателя после выкупа товара, и которым можно воспользоваться в течение ограниченного времени в магазине продавца. Кешбэк также облагается комиссией и НДС, поэтому карточки товаров с плашкой «кешбэк» встречаются не так часто.

Последний (на момент написания данного материала) рассматриваемый инструмент – промокоды. В e-com промокоды используются в довольно ограниченных ситуациях, направленных на персонализацию маркетинговых коммуникаций и весьма узкое обращение к ЦА. Например, промокоды используют для оценки эффективности интеграций инфлюенсеров: блогер демонстрирует промокод в своем контенте, после чего селлер может измерить реальный объем полученного трафика, посчитать ROMI. Также в редких случаях продавец запускает промокоды для тестирования гипотез о ценовой эластичности конкретного сегмента ЦА. Для маркетплейсов промокоды – бесплатный метод дисконтирования, направленный на привлечение новых пользователей с помощью внешнего трафика, что косвенно повышает сопутствующие расходы селлера на логистику и прочие услуги платформы. Тем не менее, оценивая нынешний охват маркетплейсов [найти данные], вряд ли в скором времени останется хоть какая-то потребность в этом инструменте.

Обобщенная информация по всем инструментам ценообразования представлена в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение инструментов установления цены на маркетплейсах

Рис. 1 – визуальное отображение ценовых инструментов в интерфейсе [составлено автором]

Покупатель видит три цены на товар: базовую (зачеркнута), цену со скидками (черная небольшая) и цену при оплате кошельком (красная или фиолетовая крупная). Стоит обратить внимание, что в выдаче товары отображаются без промежуточной цены, а сразу с ценой WB кошелька, что также направлено на психологическую мотивацию оформить карту маркетплейса. Как указывалось ранее, интерфейс платформы не позволяет пользователю различать вклад скидки продавца, СПП и акции, поэтому на главной в выдаче лишь указывается суммарный процент скидки. Плашка «хорошая цена» доступна селлеру, поставившему цену ниже рыночной – это описано в разделе «Индексация цен». Самая нижняя плашка обозначает название акции, в которой участвует этот товар.

Таким образом, стоит разграничивать цену покупки для покупателя, цену продажи для продавца и цену компенсации, которую маркетплейс делает селлеру с одной продажи. В таблице 2 описано краткое представление этих цен.

Таблица 2

Как выглядит ценообразование для трех участников рынка на примере WB

Получается, что для покупателя маркетплейс представляет собой среду с высокой концентрацией ценовых стимулов. Изобилие различных типов скидок формирует у потребителя устойчивое ощущение выгоды и постоянной доступности товаров по сниженным ценам, а визуальные элементы интерфейса создают эффект непрерывного участия в выгодных предложениях. Однако цена, которую видит покупатель, и цена продажи, по которой селлер на самом деле реализует товар, существенно отличаются. Это требует от продавца точного расчёта себестоимости и глубокого понимания структуры собственных издержек, связанных с присутствием на маркетплейсе.

Говоря о системе маркетплейсов, можно выделить следующие расходы:

- Комиссия;

- Логистика;

- Хранение;

- Продвижение;

- Эквайринг.

Комиссия (К) – это базовая плата за использование инфраструктуры платформы и доступ к её аудитории. Она начисляется как фиксированный процент от цены продавца, является наиболее значимой статьёй затрат. Размер комиссии зависит от категории товара и модели поставок, например, по FBO (fulfilment by operator) комиссия ниже, чем по FBS (fulfilment by seller), так как при выборе такой логистической модели селлер полностью оплачивает логистику маркетплейсу. Размер комиссии на отечественных маркетплейсах в последние годы сильно вырос: с 16,6% до 26,3% на Wildberries и с 14% до 22,9% на Ozon [4]. Это медианные значения по всем категориям товаров, максимальные установленные комиссии достигают около 40%. Так получается, что комиссия с цены, включающей все надбавки, фактически увеличивает её реальный вес.

Затраты на логистику включают в себя приемку товара на складе маркетплейса, его доставку до покупателя, а также обратную логистику до склада в случае отказа товара. Размер логистических расходов зависит от габаритов товара (чем больше – тем дороже) и от тарифов складов (в пиковые сезоны загруженность складов высокая, поэтому тарифы пропорционально растут). Также стоимость логистики увеличена на отдаленные от центральной России регионы и зарубежные склады. На Ozon, в отличие от WB, стоимость логистики фиксирована по трем факторам: объем товара, его цена и регион поставки. Тариф на логистику фиксируется на 60 или 90 дней в зависимости от категории.

Продавец оплачивает каждую транспортировку товара до покупателя и обратно, пока товар не выкупят, поэтому критически важно учитывать не только размер упаковки и распределение по складам, но и процент выкупа по категории. Расходы на возврат нередко недооцениваются при планировании ценообразования. Например, наименьший процент выкупа у одежды и обуви – около 20%. Это означает, что товар проедет 4 раза от склада до пункта выдачи, прежде чем после пятой поездки его, наконец, выкупят. Безусловно, такая модель расчетов является лишь статистическим приближением, но она позволяет закладывать реальные риски в цену. Приведем эту концепцию к универсальной формуле.

Пусть p – процент выкупа, в долях;

– процент отказов, в долях;

С_до – стоимость логистики до покупателя, руб;

С_об – стоимость обратной логистики до склада, руб.

Тогда количество поездок n до покупателя можно выразить:

Количество обратных поездок n’ получаем:

Итого, стоимость логистики L с учетом процента выкупа, в общем случае, можно вычислить так:

Или в сокращенном виде:

Для WB нужно еще учесть пересчет стоимости на объем товара (V, л), тогда получим:

Где k_c – коэффициент склада, k_л и k_об – коэффициент логистики и обратной логистики, взятый из тарифов склада, а k’_л и k’_об – надбавочный коэффициент за товар сверх установленного габарита в 1 л.

Стоимость обратной логистики зависит от условий маркетплейса. Например, ранее на WB установлен единый тариф на возврат товаров любой категории (кроме крупногабаритных) в размере 50 рублей за единицу. Сейчас на WB обратная логистика рассчитывается так же, как и прямая – в зависимости от объема товара и коэффициентов складов. На Ozon стоимость обратной логистики почти такая же, как и прямой логистики. Поэтому в данной работе приводим лишь обобщенную формулу расчета вклада логистики без конкретизации маркетплейса.

Хранение относится к логистическому процессу, но затраты на него учитываются отдельно, так как они отсутствуют по модели FBS (товар хранится на складах продавца). Затраты на хранение рассчитываются исходя из объема товара и коэффициента склада. Тариф на хранение фиксируется бессрочно для всех категорий товаров, пока товар хранится на складе. Даже если товар вернут, и он окажется на другом складе хранения, тариф останется прежним [11]. Иногда маркетплейсы устраивают акции по бесплатному хранению на отдельные склады для новых зарегистрированных продавцов, так было, например, в августе 2025 года [10]. В предпраздничные и акционные периоды, наоборот, вводятся повышенные тарифы хранения, поэтому селлеры вынуждены заполнять склады сезонными товарами заранее. Стоит отметить, что хранение – самая непредсказуемая статья расходов при ценообразовании, поэтому его высокая стоимость фактически штрафует продавца за неэффективное управление запасами. Для учета хранения рассмотрим случай, когда остатки лежат 30 дней – это усредненная ситуация при планировании поставок на месяц. Тогда затраты на хранение S (storage) можно выразить формулой:

где V – объем товара, л;

k_х – коэффициент хранения за первый л;

k’_х – надбавочный коэффициент хранения за товар сверх установленного габарита в 1 л.

Конкуренция на маркетплейсах за место в поисковой выдаче и карточках товара делает рекламу фактически обязательным инструментом продвижения. Рекламные расходы непосредственно влияют на объём продаж и на оборачиваемость и стоимость хранения. Под продвижением в данном случае будем подразумевать только затраты на инструменты внутренней рекламы, предлагаемые самим маркетплейсом – это внутренняя реклама и участие в акциях. Расходы на внутреннюю рекламу – довольно неочевидная статья затрат, в источниках часто можно встретить, что продвижение на маркетплейсах как таковое отсутствует, ведь платформа сама по себе является агрегатором трафика [1]. Несмотря на то, что продавцы самостоятельно выбирают стратегию продвижения, показатели, на которые они ориентируются одинаковые. Наиболее значимым при планировании цены является доля расходов на рекламу (ДРР), которая показывает отношение рекламного бюджета к выручке. В зависимости от категории и сезонности оптимальный ДРР составляет от 5% (косметика, товары дорогого сегмента) до 15% (одежда, обувь, товары в несезон).

Финальный пункт в списке затрат – это процент эквайринга (Э), взимаемый маркетплейсом за вывод платежных средств из его экосистемы. Несмотря на небольшую ставку (около 1-3%), для многих продавцов эти расходы становятся неприятной неожиданностью при выводе денег, что требует обязательного учёта в ценообразовании.

Таким образом, затраты, обусловленные маркетплейсом как каналом продаж, можно систематизировать как:

А. Адвалорные – комиссия, реклама, эквайринг;

Б. Удельные постоянные – логистика, хранение.

Зная это, выведем формулу цены безубыточности на маркетплейсе с учетом себестоимости товара (с). Под себестоимостью в данном случае подразумеваем все прочие удельные расходы продавца – производственные, управленческие, логистика до приемки маркетплейса – которые непосредственно не связаны с архитектурой маркетплейса. Получаем:

Левая часть уравнения представляет ту часть средств, которые останутся продавцу после списания всех адвалорных расходов. Предельно допустимая цена предполагает нулевую прибыль с одной продажи, следовательно, адвалорные затраты должны покрыть удельные постоянные. Так, выводим:

Для продаж с прибылью учтем еще и маржинальность (m), на которую может рассчитывать продавец:

В реальности продавцы часто сталкиваются с высококонкурентной средой, что влияет на эластичность спроса. Поэтому данная формула на маркетплейсах чаще работает с обратной целью – расчет предельной себестоимости, исходя из реалистичной цены продажи товара. Иными словами, предложенное решение может применяться в так называемом методе таргет-костинга, но с учетом нюансов цифровых платформ [18].

Апробация методики

Данная методика расчета оптимальной цены была успешно опробована в консалтинговом агентстве BI Team, а также адаптирована под автоматические расчеты с помощью Google-таблиц. Она нашла применение в категориях одежда, обувь, товары для дома и была протестирована на 12 магазинах. В целях соблюдения конфиденциальности имена селлеров не разглашаются.

Приведем конкретный пример расчета оптимальной цены на артикул «женские брюки кожаные». Целевая маржинальность продавца – 10%. Данные селлера представлены в Таблице 3.

Таблица 3

Вводные данные для расчета цены

Рассчитаем пошагово, начиная с логистики:

Хранение поставки по типу «Короб» за месяц составит:

Таким образом, минимальная цена продажи должна быть:

Стоит отметить, что полученная цена – это сумма, которая поступит на счет продавца после реализации товара. Для покупателя при среднем СПП 35% в категории Брюки данный товар обойдется около 3 800 р – это вполне вписывается в медиану рынка и конкурентную среду.

Результаты

1. Классификация инструментов установления цены на маркетплейсах: базовые (скидка продавца, СПП, скидка за оплату внутренним платёжным инструментом) и дискреционные (подписка WB клуб, баллы за отзывы, кешбэк, промокоды).

2. Классификация затрат продавца, обусловленных маркетплейсом как каналом продаж: адвалорные (комиссия, доля расходов на рекламу, эквайринг) и удельные постоянные (логистика, хранение).

3. Разграничение трёх цен в рамках одной транзакции: цена покупки для покупателя, цена продажи для продавца и цена компенсации со стороны маркетплейса.

4. Формула логистических затрат с учётом процента выкупа по категории:

где p – доля выкупа, q = 1 – p.

5. Формула минимальной цены реализации на маркетплейсе с заданной маржинальностью m:

6. Для артикула «женские брюки кожаные» при себестоимости 400 руб и проценте выкупа 17 % минимальная цена реализации составила 5 860 ₽, что при средней по категории СПП 35 % соответствует цене для покупателя около 3 800 ₽.

Заключение

Проведённый в работе анализ показал, что современный маркетплейс представляет собой не просто канал продаж, а сложную институциональную среду с многоуровневой системой перераспределения стоимости. Формально продавец устанавливает цену самостоятельно, однако фактически она формируется под воздействием набора обязательных и дискреционных инструментов, алгоритмических скидок, комиссий и логистических параметров, значительная часть которых находится вне зоны его контроля.

Полученные результаты позволяют сделать несколько ключевых выводов.

Во-первых, маркетплейсы усиливают ценовую конкуренцию до предела, смещая акцент с качества и лояльности бренду на номинальный размер скидки. Это формирует среду хронического демпинга и постепенно вытесняет продавцов, неспособных поддерживать минимальную маржинальность при растущих комиссиях и логистических расходах. Особенно сильно от этого страдает малый бизнес, неспособный конкурировать с крупными селлерами-производителями.

Во-вторых, алгоритмическое управление скидками трансформирует классическую модель рыночного ценообразования. Цена всё меньше определяется взаимодействием продавца и покупателя, и всё больше – инфраструктурой платформы. В такой системе селлер становится зависимым от искусственного интеллекта, контролирующего выдачу, а его бизнес – неуправляемой единицей. В долгосрочной перспективе это только упрочит отток продавцов с маркетплейсов.

В-третьих, иллюзия постоянной выгоды для покупателя поддерживается за счёт усложнения финансовых потоков и перераспределения транзакционных издержек внутри экосистемы маркетплейса. Это усиливает концентрацию капитала у платформ и способствует их экспансии в смежные отрасли, прежде всего в финансовый сектор, что не может остаться незамеченным государственными структурами. Вероятнее всего, маркетплейсы ждет серьезное ужесточение законодательной базы в ближайшие годы, что уже началось с принятия № 289-ФЗ от 31.07.2025 Об отдельных вопросах регулирования платформенной экономики в РФ».

В общем и целом, разработанная модель расчёта цены безубыточности носит прикладной маркетинговый характер: она позволяет маркетологам и менеджерам по ведению кабинетов обосновывать ценовые решения количественно, встраивать их в стратегию продвижения (через параметр ДРР) и управлять маржинальностью в рамках тактического планирования. Внедрение предложенной методики в практику маркетинговых подразделений компаний-селлеров обеспечит переход от интуитивного ценообразования к системному управлению unit-экономикой как базовому инструменту маркетинга на цифровых платформах.