Добавить в календарь 18.11.2025 18:30 18.11.2025 20:00 Europe/Moscow ИИ в ценообразовании: как ML помогает бизнесу зарабатывать больше

Вебинар "ИИ в ценообразовании: как ML помогает бизнесу зарабатывать больше" состоится 18 ноября 2025 года в 18:30 (мск).

Динамическое ценообразование — это подход к управлению ценами, при котором бизнес адаптирует стоимость товаров или услуг в зависимости от спроса, конкуренции и других факторов для максимизации прибыли. Этот метод позволяет гибко реагировать на рыночные изменения и эффективно управлять спросом.

Центр непрерывного образования ФКН приглашает на вебинар, в рамках которого разберем, как это работает в реальности на примере e-grocery. 

Программа:

  • принципы динамического ценообразования и их польза для бизнеса
  • как оценивать спрос и учитывать внешние факторы
  • как статистика, классическое машинное обучение и обучение с подкреплением помогают в решении проблемы
  • цели бизнеса, метрики и вызовы, возникающие при построении систем динамического ценообразования

Спикер: 

Елизавета Петяева, Senior ML Engineer, Купер.

Онлайн,

ИИ в ценообразовании: как ML помогает бизнесу зарабатывать больше

photo_2025-11-10 16.42.04.jpeg

Дата проведения: 18.11.2025. Начало в 18:30

Место проведения: Онлайн

Организатор: НИУ ВШЭ
Будь в курсе всех мероприятий по теме Электронная коммерция (e-commerce)
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

Вебинар "ИИ в ценообразовании: как ML помогает бизнесу зарабатывать больше" состоится 18 ноября 2025 года в 18:30 (мск).

Динамическое ценообразование — это подход к управлению ценами, при котором бизнес адаптирует стоимость товаров или услуг в зависимости от спроса, конкуренции и других факторов для максимизации прибыли. Этот метод позволяет гибко реагировать на рыночные изменения и эффективно управлять спросом.

Центр непрерывного образования ФКН приглашает на вебинар, в рамках которого разберем, как это работает в реальности на примере e-grocery. 

Программа:

  • принципы динамического ценообразования и их польза для бизнеса
  • как оценивать спрос и учитывать внешние факторы
  • как статистика, классическое машинное обучение и обучение с подкреплением помогают в решении проблемы
  • цели бизнеса, метрики и вызовы, возникающие при построении систем динамического ценообразования

Спикер: 

Елизавета Петяева, Senior ML Engineer, Купер.