Аннотация
В условиях цифровизации экономики и расширения моделей экономики совместного потребления платформы групповых покупок формируются как самостоятельный сегмент электронной коммерции, в котором экономический результат сделки определяется коллективным поведением пользователей. Несмотря на рост числа исследований, посвящённых архитектуре и бизнес-моделям таких платформ, во многих работах параметры групповой сделки рассматриваются описательно, без формализованного количественного анализа условий её успешного завершения. В данной статье предлагается формализованный подход к анализу механизма групповой покупки на основе стохастического моделирования динамики присоединения пользователей. Целью исследования является разработка модели групповой сделки и проведение вычислительного эксперимента, позволяющего количественно оценить влияние ключевых параметров — размера скидки, минимального числа участников и временного окна набора — на вероятность успешного завершения сделки. Методология исследования основана на моделировании процесса присоединения пользователей в виде пуассоновского потока с интенсивностью, зависящей от ценового стимула. На основе полученного аналитического выражения вычисляется вероятность достижения порогового числа участников за заданное время. Проведён вычислительный эксперимент с варьированием параметров модели, в результате которого получены таблицы и графики, отражающие нелинейный характер зависимости вероятности успеха от параметров сделки и наличие эффекта критической массы. Результаты показывают, что параметры групповой сделки не являются взаимозаменяемыми: размер скидки выступает инструментом краткосрочной настройки, тогда как порог участников и временное окно формируют структурные ограничения жизнеспособности сделки. Полученные количественные зависимости позволяют обосновывать параметры групповых покупок на этапе проектирования цифровых платформ без привлечения реальных транзакционных данных. На основе результатов моделирования предложена архитектурная интерпретация цифровой платформы групповых покупок с аналитическим модулем поддержки принятия решений, обеспечивающим оценку вероятности успешного завершения сделки и формирование рекомендаций по параметрам механизма. Представленный подход может быть использован при разработке интеллектуальных платформ коллективного потребления, в том числе в условиях развивающихся цифровых рынков.