Кутергин в огне 🔥 ✔

Почему одна цена весь год всегда плохо? В своё время, когда мы в YouDo строили систему монетизации и решали, сколько исполнитель должен платить комиссии за лид, мы очень много экспериментировали с эластичностью спроса. В какой-то момент переход от фиксированных цен к динамическим стал одним из главных рычагов монетизации. В периоды высокого спроса комиссия могла вырастать в два раза и это было всем выгодно. Иногда, наоборот, нам было выгоднее отдавать лид почти бесплатно. Тогда я хорошо понял одну вещь, чем короче цикл сделки и оказания услуги, тем больше можно зарабатывать не на повышении цены, а на её гибкости в обе стороны. Так работает почти на всех рынках. Например, это хорошо видно в посуточной аренды. На днях Авито Путешествия провели свою ежегодную конференцию «Объективно 2026», где поделились свежей аналитикой. Рынок частного жилья в России дорос уже до 700 тысяч объектов, но темпы расширения замедлились с 24-25% до 7% в год. То есть фаза безусловного роста закончилась и началась жесткая конкуренция за эффективность между лендлордами. При том, что для 80% гостей ключевой критерий выбора это выгода, но не в контексте «дешевле других», а скорее подходящая цена за нужный набор качеств. Поэтому я не очень люблю линейные скидки, которые маркетплейсы, к сожалению, сделали новой нормой для всех потребителей. Гораздо интереснее научиться управлять ценой эластично в зависимости от спроса. Там же на конференции подробно разбирали, как платформенные инструменты и ИИ меняют экономику хостов. У системных управляющих средняя загрузка сейчас держится на уровне 66-73%, а у тех, кто сдает одну квартиру по старинке с фиксированным ценником в районе 50%. Огромная разница. Сегодня с ИИ даже вручную несложно сделать модель и учесть сезонность, цены конкурентов, события и всплески спроса. А если вы ищите клиентов через платформу, то можно использовать ее алгоритмы умного ценообразования, так как у платформы всегда гораздо больше данных о поведении обеих сторон рынка, чем у отдельного продавца. Поэтому вариантов у тех, кто оказывает услуги на платформах всего два: либо учиться самому думать как платформа, либо довериться самой платформе.