Архив Электронная коммерция и маркетплейсы · Маркетплейсы
Lamoda: ИИ-оптимайзер цен принёс партнёрам 20 млн руб. за три месяца
По данным Lamoda, ML-оптимайзер регулярных и акционных цен за три месяца обеспечил партнёрам маркетплейса дополнительный доход 20 млн рублей. NMV выросло на 5,9%, PC1 — на 7,6%, возвраты снизились на 1,6%.
/01 · ключевые результаты
-
результат
20 млн ₽
дополнительный доход партнёров
три месяца · ML-оптимайзер цен Lamoda для партнёров маркетплейса
данные компании
-
результат
5,9%
рост NMV
по данным на май 2026 года · ML-оптимайзер цен Lamoda для партнёров маркетплейса
данные компании
- 7,6% рост PC1 · результат Клерк.ру, статья, 29.05.2026
- 1,6% снижение возвратов · результат Клерк.ру, статья, 29.05.2026
оценка strategai
Оценку не приводим: 20 млн рублей — доход партнёров маркетплейса, а не эффект для Lamoda; база и объём не раскрыты.
По данным Lamoda, ML-оптимайзер регулярных и акционных цен за три месяца обеспечил партнёрам маркетплейса дополнительный доход 20 млн рублей. NMV выросло на 5,9%, PC1 — на 7,6%, возвраты снизились на 1,6%.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Lamoda
- Отрасль
- Электронная коммерция и маркетплейсы · Маркетплейсы
- Функция
- Ценообразование и управление доходностью
- Задача
- Динамическое ценообразование
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 29.05.2026
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Lamoda — маркетплейс, на котором партнёры продают товары. В классической модели цены корректируются вручную. Lamoda поставила задачу передать слой принятия ценовых решений системе, которая работает для разных сегментов пользователей. Директор B2B-продукта Lamoda Анастасия Уткина описала цель так: система потенциально способна полностью забрать на себя решение о регулярной и акционной цене товара.
Что
Решение
Pricing-оптимайзер Lamoda построен на ML-модели. Она самостоятельно анализирует спрос, ценовую эластичность и остатки товара, тестирует гипотезы и выбирает оптимальную цену. Модель принимает решения как о регулярных, так и об акционных ценах. По словам Уткиной, компания сделала оптимайзер системой принятия решения. Источник не называет вендора и данные для обучения модели.
Как
Внедрение
Результаты внедрения ИИ-технологий в управление ценами Lamoda представила на конференции ЦИПР; о них сообщило издание «Клерк.ру» 29 мая 2026 года. По данным компании, использование оптимайзера увеличило NMV на 5,9%, PC1 на 7,6%, снизило возвраты на 1,6% и принесло партнёрам дополнительный доход 20 млн рублей за три месяца. Охват оптимайзера по числу партнёров и товарных категорий в источнике не указан.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным Lamoda, оптимайзер цен за три месяца обеспечил партнёрам дополнительный доход 20 млн рублей.
- Использование оптимайзера увеличило NMV на 5,9% и PC1 на 7,6% и снизило возвраты на 1,6%.
- ML-модель самостоятельно анализирует спрос, ценовую эластичность и остатки и выбирает регулярные и акционные цены.
Ограничения
- 20 млн рублей — дополнительный доход партнёров маркетплейса. Выручка и прибыль самой Lamoda в источнике не приводятся.
- Источник не называет базу сравнения, число партнёров и товаров под управлением оптимайзера, поэтому масштаб эффекта оценить нельзя.
- Для процентных показателей период и метод измерения не указаны; три месяца названы для эффекта в 20 млн рублей.
-
[1] Клерк.ру
Lamoda показала, как искусственный интеллект берет на себя управление ценами
СМИ · 29.05.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001418 · Версия 1 · 19.10.2026 · /c/CB-001418/