РОЗРОБКА ПЕРСОНАЛІЗОВАНОЇ ЦІНИ ДЛЯ КОРИСТУВАЧІВ НА БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ПРОДУКТІВ З БІЗНЕС МОДЕЛЛЮ FREEMIUM

Abstract

У даній роботі розглядається розробка персоналізованої ціни для користувачів на основі блокчейн-технологій у рамках бізнес-моделі Freemium. Досліджено можливості інтеграції децентралізованих рішень для забезпечення прозорості та безпеки цінових механізмів. Основний акцент зроблено на використанні машинного навчання, зокрема методу Q-learning, для оптимізації політик ціноутворення на основі аналізу поведінкових даних користувачів. Для сегментації клієнтів застосовано RFM-D аналіз та кластеризацію методом K-means, що дозволяє адаптивно визначати найбільш ефективні підходи до встановлення ціни. Запропонована система сприяє підвищенню залученості користувачів та максимізації прибутковості продуктів у моделі Freemium. This work considers the development of a personalized price for users based on blockchain technologies within the Freemium business model. The possibilities of integrating decentralized solutions to ensure transparency and security of pricing mechanisms are explored. The main emphasis is placed on the use of machine learning, in particular the Q-learning method, to optimize pricing policies based on the analysis of user behavioral data. For customer segmentation, RFM-D analysis and K-means clustering are applied, which allows to adaptively determine the most effective approaches to pricing. The proposed system helps to increase user engagement and maximize product profitability in the Freemium model.