Нобелевская премия по экономике 2026 года: что она значит для бизнеса, домохозяйств и экономистов

Премия простыми словами

12 октября 2026 года Шведская королевская академия наук присудила Роберту Э. Холлу и Майклу Вудфорду премию по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля. Холл работает в Стэнфордском университете, Вудфорд — в Колумбийском университете. Официальная формулировка: «за микроэкономические основы макроэкономической стабилизации». «Микро» здесь означает отдельные домохозяйства и фирмы, а «макро» — экономику в целом.

Премия присуждена за модели всей экономики, построенные на решениях домохозяйств и бизнеса, а не на статистических закономерностях между общенациональными показателями. Модель — это упрощённое описание экономики в виде уравнений, с помощью которого экономисты проверяют вопросы «что, если». Центральный банк устанавливает процентные ставки — цену заёмных денег, — чтобы цены и занятость оставались стабильными. Чем выше ставки, тем дороже обходится заём, поэтому люди и фирмы тратят меньше, и рост цен замедляется. Центральные банки, в том числе Федеральная резервная система США и Европейский центральный банк, используют модели, построенные на таких решениях.

К такому подходу пришли на горьком опыте. В 1960-е годы экономисты опирались на простую закономерность — кривую Филлипса. Когда безработных было мало, работодатели повышали зарплаты, чтобы привлечь персонал, а фирмы перекладывали эти издержки в более высокие цены. Поэтому низкая безработица сопровождалась более высокой инфляцией — общим ростом цен. В 1970-е годы закономерность нарушилась: инфляция и безработица росли одновременно. Отчасти причина была в том, что люди привыкли ожидать более высокой инфляции и закладывали её в зарплаты и цены. Закономерности между общенациональными показателями отражают поведение при политике своего времени, поэтому смена политики меняет поведение и разрушает эти закономерности. Решения, основанные на целях и бюджетах людей, оказываются устойчивее.

Что работа Холла говорит о домохозяйствах

Холл показал, как проверять планы домохозяйств, исходя из того, что люди стараются сглаживать свои расходы из года в год. Его тест 1978 года исходил из того, что люди планируют расходы, ориентируясь на доход, который ожидают получить за всю жизнь, а не только на доход, поступающий в этом месяце. При таком допущении будущие изменения расходов должно быть трудно предсказать. Хотя ожидания увидеть нельзя, тест мог опираться на данные.

В 1982 году Холл и Фредерик Мишкин проверили эту идею на данных о том, сколько реальные семьи тратили на еду. Около 80% этих расходов выглядели запланированными заранее, а около 20% просто следовали за доходом по мере его поступления.

Экономисты теперь отдельно учитывают домохозяйства, живущие «от зарплаты до зарплаты»: у них мало денег, доступных на повседневные счета. Так издавна говорят о тех, кто живёт от одной получки до следующей. Такие семьи обычно тратят каждую зарплату сразу, как только она приходит. Исследование 2014 года по данным опросов в США за 1989–2010 годы показало, что так жили около 31 из каждых 100 домохозяйств. У многих было жильё или пенсионные накопления, но мало наличных под рукой (Kaplan, Violante и Weidner, 2014). Позднее экономисты Федерального резервного банка Сент-Луиса пересчитали этот показатель тем же методом. К 2022 году он снизился примерно до 19 из каждых 100 (Kozlowski и Jordan-Wood, 2024).

Новые модели учитывают такие различия между домохозяйствами, поэтому изменение процентных ставок или цен затрагивает каждую группу по-своему.

Что работа Вудфорда говорит о фирмах

Вудфорд объединил фирмы и центральный банк в одной рабочей модели, изложенной в его книге 2003 года Interest and Prices. Эта новокейнсианская модель, названная в честь Джона Мейнарда Кейнса, строит экономику из домохозяйств и фирм, цены которых подстраиваются медленно. Она лежит в основе моделей, которыми центральные банки пользуются сегодня.

Резюме Академии ясно показывает эту связь: инфляция складывается из ценовых решений тысяч компаний. Процентные ставки меняют то, сколько тратят люди, а это в итоге влияет на цены, которые фирмы назначают за свою продукцию. Поскольку в модели фирмы лишь время от времени получают возможность изменить цены, они учитывают будущие издержки и цены конкурентов на месяцы вперёд.

Фирмы и домохозяйства смотрят вперёд, поэтому доверие к тому, что центральный банк говорит о будущем, влияет на цены уже сегодня. На этой идее основаны цели по инфляции и сигналы, которые центральные банки теперь подают о своих следующих шагах. Цель по инфляции — это темп роста цен, к которому стремится центральный банк. Модель по-разному рассматривает скачок издержек и падение спроса, потому что каждый из них требует своей реакции. По словам комитета, такой подход помог центральным банкам справиться с пандемией и недавним энергетическим шоком лучше, чем с кризисами 1970-х годов. Комитет добавляет, что доказать это трудно.

Чего, по мнению комитета, модели всё ещё не хватает

В научном обзоре комитета названы два пробела.

Первый пробел — момент: когда фирмы решают изменить цену. Стандартная модель представляет пересмотр цен как лотерею: каждый месяц у каждой фирмы один и тот же фиксированный шанс изменить цену, каковы бы ни были её издержки. Благодаря этому модель остаётся достаточно простой, чтобы её можно было решить и подогнать к данным. Комитет называет это крайним способом моделировать издержки изменения цены. Комитет отмечает, что реальные фирмы должны пересматривать цены чаще, когда издержки резко растут. Модели, построенные таким образом, существуют, но экономисты так и не договорились, какая из них заменит стандартную.

Второй пробел — данные: как цены движутся в разных местах и отраслях. После 2021 года экономисты изучали «неоднородность движения цен в пространстве и по секторам». Речь о том, как цены менялись по-разному от места к месту и от одной отрасли к другой. Это помогло объяснить, что вызвало скачок цен и почему он затянулся. Эта работа опирается на два числа — как часто меняются цены и насколько, — обычно взятые из официальных данных о ценах. Эти данные охватывают ограниченное число магазинов и торговых точек, а сравнивать их сложнее, потому что каждая страна ведёт свои. Большинство исследований на их основе построено на товарах, тогда как цены услуг, в том числе блюд в ресторанах, трудно сравнивать тем же способом.

Что показывают меню ресторанов и полки магазинов

Realytics отслеживает более 500 млн позиций с ценами в онлайн-меню и на полках магазинов. В меню это более 180 млн позиций из более чем 2 млн меню. Охват растёт. В этой статье рассматриваются 15 крупных рынков.

Эти данные касаются обоих пробелов. По первому пробелу — моменту изменения цен — Realytics отслеживает изменения цен по каждой позиции, каждый месяц. Измеряется, как часто меняются цены, насколько велики изменения и сколько их происходит одновременно (выводы 1–3). По второму пробелу — местам и отраслям — меню ресторанов сравниваются с полками магазинов по единому методу на всех 15 рынках (выводы 4 и 5). Вывод 6 прослеживает мнения клиентов о ценах после повышений разного размера.

Мы измерили оба числа для ресторанов тем же способом, что и исследователи цен (Nakamura и Steinsson, 2008). За каждый месяц с сентября 2025 по сентябрь 2026 года мы сравнивали цену каждой позиции меню с её ценой месяцем ранее.

Каждый вывод ниже начинается с того, что показывают данные Realytics. Если прежние исследования изучали тот же вопрос, во второй части с пометкой «Что показали прежние исследования» их результаты сравниваются с нашими цифрами.

Вывод 1. Каждый месяц цена меняется у 4,8% позиций меню на всех 15 рынках.

На всех 15 рынках месячная доля колебалась от 3,2% в марте 2026 года до 6,1% в мае 2026 года. Это показывает, как менялся темп изменений. Частота изменения цен помогает понять, как быстро рост издержек может дойти до клиентов.

Источник: Realytics · realytics.com · месячная доля позиций меню с изменением цены, сен 2025–сен 2026

Что показали прежние исследования. Когда издержки резко растут, фирмы чаще пересматривают цены — именно эту связь, по словам комитета, упускает стандартная модель. В типичной товарной группе в США до пандемии ежемесячно менялись около 10 из 100 цен, без учёта временных скидок. В начале 2022 года эта доля превысила 20 из 100, а в январе–августе 2024 года снизилась примерно до 13 из 100 (Montag и Villar, 2025). После энергетического шока пересмотр цен тоже ускорился — ещё одно свидетельство того, как фирмы реагируют на изменение издержек (Cavallo, Lippi и Miyahara, 2024).

Более подробные данные есть по Европе: экономисты центральных банков изучали официальные данные о ценах в еврозоне — странах, где в обращении евро. Они исключили цены на энергоносители и временные скидки. С 2010 по 2019 год каждый месяц менялись около 8 из каждых 100 цен, а в 2022 году — около 12 из каждых 100. До 2020 года примерно два из трёх изменений цен были повышениями. В 2022 году — более четырёх из пяти. К 2024 году цены на продукты питания снова стали меняться реже, а цены на услуги, включая стрижки и ремонт, всё ещё менялись чаще обычного. В модели этой команды более частый пересмотр цен поднял пиковую инфляцию почти на один процентный пункт (Gautier и соавт., 2026). Процентные пункты измеряют разницу между величинами в процентах: например, рост с 2% до 3% — это один пункт.

Опросы фирм теперь проверяют идею лотереи напрямую. Рабочий доклад Банка Англии от января 2026 года — предварительная публикация исследования — приводит результаты опросов в Великобритании за 2023–2025 годы (Bunn и соавт., 2026). Среди гостиниц, ресторанов и кафе 72% компаний ответили, что пересматривают цены в основном тогда, когда этого требуют события, а не по фиксированному графику.

Недавние исследования ресторанов показывают, как рост зарплат доходит до цен. Минимальная зарплата — это наименьшая почасовая оплата, разрешённая законом. В апреле 2024 года Калифорния повысила минимальную зарплату до $20 в час для работников крупных сетей фастфуда. Через шесть месяцев цены в онлайн-меню калифорнийских ресторанов фастфуда были примерно на 2% выше, чем в штатах для сравнения. По оценке авторов исследования, около 60% дополнительных расходов на зарплату было переложено на клиентов (Sosinskiy и Reich, 2025).

В ресторанах McDonald's в 2016–2020 годах повышение минимальной зарплаты на 10% поднимало цены на «Биг Мак» примерно на 1,4% (Ashenfelter и Jurajda, 2022). Ранее, в 1995–1997 годах, повышение минимальной зарплаты на 10% поднимало цены в ресторанах США примерно на 0,7% (Aaronson, French и MacDonald, 2008).

Наши ежемесячные данные измеряют, как часто меняются цены, для каждого места и каждого месяца. Наши 13 месяцев охватывают один период: они показывают уровень пересмотра цен и то, как он колеблется от месяца к месяцу.

Вывод 2. Большинство изменений — повышения, и они немалые.

На всех 15 рынках на повышения приходится 82,4% изменений цен. Медианное изменение — значение посередине ряда, если выстроить изменения по величине, — составляет 6,2% с учётом и снижений, и повышений. Медианное повышение — 5,9%, при этом снижают цену рестораны обычно сильнее, чем повышают.

Вывод 3. В некоторых меню меняется много цен сразу.

На всех 15 рынках в каждом отдельно взятом месяце 17,6% меню меняют хотя бы одну цену. В медианном меню, где цены пересматриваются, меняются 11,0% позиций. В 21,5% таких пересмотров не менее половины позиций меню меняют цену в течение одного месяца.

Что показали прежние исследования. У экономистов есть название для одной из причин менять много цен сразу: издержки изменения цен они называют «издержками меню» — по аналогии с печатными меню. Сюда входят печать новых меню, обновление прайс-листов и риск, что это заметят постоянные клиенты. Цены в ресторанах подскочили, когда в 2002 году страны перешли на наличные евро, и одно исследование объяснило этот скачок издержками меню. Рестораны приурочили повышения цен к моменту, когда им всё равно нужно было перепечатывать меню (Hobijn, Ravenna и Tambalotti, 2006). Хорватия перешла на евро в январе 2023 года. По оценке статистического ведомства ЕС — Евростата, переход добавил от 0,04 до 0,18 п. п. к общей инфляции того месяца. Рестораны и кафе возглавили его список услуг с необычным ростом цен (Eurostat, 2023). Пакетные обновления в наших данных согласуются с идеей издержек меню: если каждое изменение чего-то стоит, разумно вносить сразу несколько.

Вывод 4. Изменения цен в ресторанах различаются по странам.

На рисунке 2 сравниваются 15 крупных рынков из этой статьи. Во Франции ежемесячно цена меняется у 2,3% позиций, медианное изменение — 9,1%. В США каждый месяц цена меняется у 5,0% позиций, медианное изменение — 5,2%: изменения чаще, но меньше. Германия, Испания, Португалия и Греция похожи на Францию: изменений меньше, но они крупнее. Канада и ЮАР похожи на США: изменения чаще и мельче.

Источник: Realytics · realytics.com · частота и медианная величина изменений цен в меню, сен 2025–сен 2026

Что показали прежние исследования. Официальные данные о ценах указывают в ту же сторону. Во Франции с 1994 по 2003 год каждый месяц менялись около 4 из каждых 100 цен в ресторанах. По всем ценам ежемесячно менялась примерно одна из пяти (Fougère, Gautier и Le Bihan, 2010). По сопоставимым товарам цены в еврозоне меняются реже, чем в США (Gautier и соавт., 2024). Наши данные по меню за 2025–2026 годы показывают, что для ресторанных меню этот разрыв сохраняется и сегодня. Во Франции, Германии, Испании, Греции и Португалии ежемесячно цена меняется у 2,3–3,5% позиций меню, а в США — у 5,0%.

Вывод 5. Цены на полках магазинов меняются быстрее, чем в меню.

На всех 15 рынках тот же метод показывает, что ежемесячно цена меняется у 11,4% товаров в магазинах — от супермаркетов до аптек. Это примерно в 2,4 раза больше, чем 4,8% у позиций меню, причём цены в магазинах ещё и чаще снижаются. На снижения приходится 43,2% изменений цен в магазинах против 17,6% в меню. Медианное изменение цены в магазине — 10,2% с учётом и снижений, и повышений. Промоакции и временные скидки входят в цены на полках, что может увеличивать разницу между магазинами и меню.

Разрыв сохраняется на большинстве этих рынков. В США ежемесячно цена меняется у 12,2% товаров в магазинах против 5,0% позиций меню. Самый большой разрыв — в Польше: каждый месяц цена меняется у 21,8% товаров в магазинах против 4,6% позиций меню. Исключения — Япония и ЮАР: там цены в магазинах в наших данных меняются реже, чем цены в меню.

Источник: Realytics · realytics.com · месячная доля позиций меню и товаров в магазинах с изменением цены, сен 2025–сен 2026

Что показали прежние исследования. Экономисты нашли похожее расхождение в официальных данных США за 1998–2005 годы, сравнивая обработанные продукты питания с услугами без учёта поездок. Цены на обработанные продукты менялись чаще и чаще снижались (Nakamura и Steinsson, 2008). В еврозоне в 2024 году ежемесячно менялись около 19% цен на продукты питания против примерно 8% цен на услуги. Эти цифры включают временные скидки. Продукты питания здесь — покупки в магазинах, а услуги включают блюда в ресторанах (Gautier и соавт., 2026). Эти результаты можно сравнивать по направлению, но измеренные величины зависят от разных методов, периодов и товаров.

Вывод 6. После резких скачков цен мнения о ценах становятся более негативными.

Для этого вывода нужны цены в меню и мнения клиентов о ценах по одному и тому же заведению — и до, и после повышения. Такие данные были по ресторанам и кафе на этих рынках. Большинство этих мнений о ценах говорят о том, кажутся ли цены высокими или низкими, а часть касается соотношения цены и качества. При резком скачке за один месяц подорожала как минимум четверть позиций онлайн-меню заведения — обычно на 8% и более.

До резкого скачка негативными были около 33 из каждых 100 мнений о ценах в этих заведениях. За три месяца после него — около 38 из 100. В заведениях той же страны за тот же месяц без повышения цен эта доля почти не изменилась. Таким образом, резкие скачки сопровождались ростом примерно на 3–4 негативных мнения на каждые 100. Подсчёт по всем мнениям вместе дал около 4 на 100, а усреднение изменения по каждому заведению — около 3. С поправкой на случайность вероятный диапазон составил от 2,5 до 5 на 100. При подборе заведений с такой же исходной долей негативных мнений осталось около 2,5 на 100. Мнения о соотношении цены и качества сдвинулись в ту же сторону. На 14 из 15 рынков мнения о ценах после резких скачков стали заметно более негативными.

Небольшие шаги, с типичным повышением менее 5%, сопровождались ростом менее чем на 1 негативное мнение на каждые 100. Более строгие проверки дали не более примерно 2 на 100. В тех же странах и месяцах резкие скачки в большинстве проверок давали худший результат, чем небольшие шаги. Разница составила около 2–4 на каждые 100 и была меньше, когда заведения подбирали по исходной тональности мнений.

Погрешность при доверительном уровне 95%: ±0,4 для всех 15 рынков; США: ±0,7; для меньших рынков (например, ЮАР) — до ±4,5. Чили: оценка, показанная незакрашенным маркером, может быть нулевой.

Источник: Realytics · realytics.com · мнения потребителей о ценах и цены в меню, сен 2025–авг 2026

Что показали прежние исследования. Канеман, Кнетч и Талер (1986) выяснили, что люди легче принимают повышение цены, если оно покрывает рост издержек. Снир и соавторы (2024) обнаружили похожие взгляды в опросах в США и Израиле — с различиями между странами и товарами. В этих опросах спрашивали, почему выросли цены. Наши цифры прослеживают, что клиенты говорили после повышений разного размера.

Почему это важно — от одного бизнеса до всей экономики

Для одного бизнеса. Когда кафе, ресторан или магазин держит цену месяцами, эта цена должна быть верной на все эти месяцы. Если она слишком низкая, растущие издержки съедают маржу с каждой продажи, пока бизнес снова не изменит цену. Если слишком высокая — она выделяется на фоне цен на той же улице, так что соседние бизнесы тоже важны. Поэтому лучшая цена учитывает будущие издержки и цены соседей — и фирма из модели Вудфорда оказывается на одной конкретной улице.

Бизнес смотрит вперёд и в реальной жизни, как показывает исследование продуктовых магазинов и аптек в США с 2001 по 2012 год. Когда в штатах повышали минимальную зарплату, её рост на 10% поднимал цены на продукты примерно на 0,36%. Большая часть изменения пришлась на первые три месяца после принятия закона — ещё до того, как более высокая оплата вступила в силу (Renkin, Montialoux и Siegenthaler, 2022). В четырёх агломерациях Калифорнии цены в ресторанах начали расти быстрее, чем в других местах, после принятия закона о зарплатах в сентябре 2023 года. Более высокая оплата вступила в силу в апреле 2024 года. Эти сроки описаны в новом рабочем докладе (Clemens и соавт., 2026).

Клиенты также судят о том, почему растут цены: в 1984 и 1985 годах исследователи обзванивали взрослых в двух канадских городах и спрашивали о справедливости. В одной истории магазин поднимал цену на лопаты для снега наутро после сильного снегопада — 82% опрошенных назвали такое повышение несправедливым. В другой бакалейщик платил поставщику больше за салат-латук и поднимал цену на салат на ту же сумму. На этот раз 79% сочли это приемлемым (Kahneman, Knetsch и Thaler, 1986). Эти ответы позволяют предположить, что люди оценивают и причину повышения цены, и величину изменения.

В 2020 году опросы в США и Израиле выявили ту же закономерность во время пандемии. Люди считали повышения из-за роста издержек более справедливыми, чем повышения из-за роста спроса, хотя взгляды различались по странам и товарам (Snir и соавт., 2024). В 2024 году ещё одна крупная американская сеть бургерных столкнулась с волной критики из-за планов ввести цены, меняющиеся в течение дня. После этой волны возмущения сеть заявила, что изменения принесут скидки в спокойные часы, а не более высокие цены в часы пик.

Для домохозяйств. За каждой ценой, которую платит домохозяйство, стоит решение бизнеса — когда её менять и насколько. Когда у бизнеса растут издержки, его цены могут последовать за ними через месяц или через год — от этого зависит, когда семьи почувствуют подорожание. От этих сроков зависит и то, когда рост издержек сможет ослабнуть. Для домохозяйств, живущих от зарплаты до зарплаты, рост цен быстро сокращает то, что можно купить на следующую зарплату.

Семьи также судят об инфляции по привычным ценам — к такому выводу пришло исследование, объединившее данные о покупках продуктов более чем 90 000 домохозяйств США с опросами об ожидаемой инфляции. Четверо экономистов выяснили, что часто покупаемые товары значили больше, чем товары, занимающие большую долю бюджета. К тому же повышения цен влияли на восприятие людей сильнее, чем снижения (D'Acunto, Malmendier, Ospina и Weber, 2021). Ещё одна привычная цена — еженедельный кофе, хотя это исследование изучало покупки продуктов, а не покупки в кафе.

Для всей экономики. Сроки и величина изменений цен помогают определять, как издержки и процентные ставки влияют на инфляцию в экономике в целом. Центральные банки используют модели этих связей, устанавливая ставки, а измеренные изменения цен в разных местах связывают модели с реальной жизнью.

Почему фирмы назначают цены на основе догадок

Время и деньги, которые нужны, чтобы собрать факты, экономисты называют «информационными трениями».

Технологии изменили работу по обновлению цен на полках. Электронные ценники — это небольшие экраны, на которых отображаются цены. Одна продуктовая сеть внедрила их в 2015 году и стала менять цены чаще и меньшими шагами. Дополнительные изменения были в основном снижениями (Stamatopoulos, Bassamboo и Moreno, 2021). До появления таких ценников, в начале 1990-х годов, каждое изменение цены на полке обходилось четырём сетям супермаркетов примерно в 52 цента США (Levy и соавт., 1997).

Ещё одно исследование изучило крупного американского производителя, сравнив физические издержки пересмотра цен с затратами на работу менеджеров и обсуждения с клиентами. Физические издержки включали печать и рассылку прайс-листов, а работа менеджеров стоила более чем в шесть раз больше. Обсуждения и переговоры с клиентами стоили более чем в двадцать раз больше (Zbaracki и соавт., 2004). Для кафе решение о новой цене может потребовать больше работы, чем её печать.

В статье 2009 года Вудфорд моделировал фирмы, которые тратят время и внимание на изучение рыночной ситуации, прежде чем решить, пересматривать ли цены. В модели ограниченная информация замедляет подстройку цен, а её сроки часто напоминают лотерею пересмотра цен из стандартной модели. Однако крупные шоки, например внезапные скачки издержек, могут заставить фирмы в модели пересматривать цены раньше.

Исследование в Новой Зеландии начало опрашивать фирмы в 2013 году: руководителей спрашивали о недавней инфляции и их прогнозах. Во время первого опроса инфляция составляла около 1,5%, но лишь примерно половина фирм назвала её с точностью до 2 п. п. Около 6 из 10 фирм сказали, что вообще не следят за инфляцией.

Исследователи сообщили части фирм сведения о цели центрального банка или о недавней инфляции, и фирмы сдвинули свои прогнозы к этим фактам. Эти два типа сведений приводили к более сильным изменениям прогнозов, чем сведения о прогнозах экспертов или других фирм.

Исследование также отслеживало решения о ценах, найме, расходах на оборудование и зарплатах, чтобы понять, как фирмы реагируют на информацию. В более позднем эксперименте фирмы, переоценивавшие цель, снижали свои прогнозы, узнав, какова она. По сравнению с фирмами, которым факты не сообщали, они нанимали и инвестировали меньше запланированного. Цены и зарплаты явных изменений не показали (Coibion, Gorodnichenko и Kumar, 2018).

В Италии в рамках регулярного опроса последние данные об инфляции сообщали случайно выбранным фирмам, а другим фирмам — нет (Coibion, Gorodnichenko и Ropele, 2020). Фирмы, у которых инфляционные ожидания выросли, повышали цены и хотели больше занимать, сокращая при этом рабочие места и капитал, например оборудование. Однако когда процентные ставки центрального банка были близки к своей нижней границе, исследование не выявило сокращения рабочих мест.

Фирмы уделяют инфляции меньше внимания главным образом тогда, когда она низкая. Опросы в США, начатые в 2018 году, когда инфляция была низкой, выявили большие пробелы в знаниях руководителей об инфляции (Candia, Coibion и Gorodnichenko, 2024). По мере роста инфляции фирмы и домохозяйства стали лучше информированы, поэтому новые факты меньше сдвигали их прогнозы (Weber и соавт., 2025).

Что это значит. Многие фирмы основывают цены на догадках, которые могут быть далеки от истины, особенно когда инфляция низкая и привлекает мало внимания. Эти исследования показывают, что новая информация может изменить и прогнозы фирм, и решения, которые они принимают.

Для одного кафе, ресторана или магазина

Прежде чем менять цену, владелец может спросить Realytics о соседних бизнесах. Какие бизнесы изменили цены в этом году и насколько — в меню или на полках магазинов? Как клиенты воспринимают соотношение цены и качества в каждом из них и в бизнесе самого владельца? Ответы охватывают бизнесы вокруг одного адреса.

Для сетей, франчайзинговых систем и брендов

Двое экономистов, Стефано Делла Винья и Мэтью Генцков, изучили крупные американские сети продуктовых магазинов, аптек и больших дискаунтеров (2019). Большинство из них устанавливали почти одинаковые цены повсюду, даже там, где местные рынки сильно различались. По сравнению с их моделью локального ценообразования разрыв в прибыли типичной сети оценивался примерно в $16 млн в год. Сети ресторанов и магазинов стоят перед тем же выбором во всех своих точках.

Исследование американских розничных сетей за 2006–2018 годы вносит одно уточнение (Butters, Sacks и Seo, 2022). Сети часто сохраняют одну и ту же цену, несмотря на различия в местном спросе, но перекладывают в цены местные различия в издержках. Когда местные налоги росли, цены повышались только в затронутых магазинах.

Realytics даёт ценовой команде локальную картину по каждой точке сразу, чтобы она могла сравнить рынки вокруг своих бизнесов. Команды могут сравнивать, как быстро меняются цены в меню и на полках поблизости, а также восприятие клиентами соотношения цены и качества в каждой точке. Так видно, где единый прайс-лист соответствует местным рынкам, а где нет. Франчайзи, которые управляют точками сети под её именем, и головной офис могут опираться на одни и те же локальные данные при обсуждении цен.

Для экономистов и центральных банков

Прежние исследования цен в ресторанах опирались на государственную статистику, кассовые данные примерно тысячи ресторанов или онлайн-меню числом в несколько сотен. В одном исследовании повышения минимальной зарплаты в Сан-Хосе и его окрестностях использовалось 884 онлайн-меню (Allegretto и Reich, 2018). Realytics отслеживает меню каждую неделю и измеряет их везде одинаково. В продукте доступен Menu Price Index: он отслеживает одно и то же блюдо в одном и том же заведении во времени.

Данные можно разбить по городам, типам ресторанов или магазинов, а также на сетевые и независимые заведения, что позволяет исследователям изучать разные группы. Realytics также фиксирует открытия и закрытия заведений и восприятие клиентами соотношения цены и качества — исследователи могут использовать это для новых вопросов. Как быстро изменение минимальной зарплаты, налогов или валюты доходит до цен в меню в каждой стране? Когда цены на продукты на полках магазинов растут, растут ли цены в меню поблизости и с каким запозданием? Следуют ли различия между странами за инфляцией, зарплатами и налогами и закрываются ли чаще заведения, которые реже всех пересматривают цены?

Realytics открыт для совместных исследований этих вопросов с экономистами, университетами и центральными банками. Исследователи могут написать на hello@realytics.com.

О Realytics

Realytics помогает бизнесу по всему миру получать измеримые результаты от рынка вокруг него. Realytics создал бизнес-партнёра на базе ИИ для локальных брендов и компаний, которые работают с локальным бизнесом.

Два десятилетия онлайн-мир опережал локальные магазины в одном: в данных. Он учился на каждом клике — чего хотят люди и что делать дальше. Realytics даёт такую же доказательную базу магазинам, кафе и ресторанам, которые работают на реальных улицах по всему миру.

• Для одной точки: данные о том, что люди говорят о бизнесе, о ценах на его улице и о том, какой шаг сделать следующим.
• Для сетевых операторов: каждая точка каждую неделю сравнивается со своей улицей.
• Для сетей, франчайзеров, брендов, арендодателей, инвесторов и госорганов: сотни рынков измеряются одинаково.
• Для агентств и платформ, которые обслуживают локальный бизнес: те же данные доступны в их собственных продуктах.

Realytics связывает данные по 288 млн торговых точек и более чем 800 тыс. сетей, с еженедельным обновлением с 2020 года. Команда работала в крупных компаниях в сфере данных. Подробнее о Realytics.