UK: Стаття присвячена аналізу цифрового інструментарію формування цінових стратегій будівельних девело-перських компаній в умовах трансформації ринку нерухомості. Проаналізовано фундаментальні обмеження традиційних методів ціноутворення («витрати плюс», гедоністична модель) та обґрунтовано необхідність їх інтеграції з новітніми інструментами. Розкрито можливості BIM 5D, Big Data, алгоритмів машинного нав-чання (ML), автоматизованих моделей оцінки (AVM), інструментів PropTech та систем динамічного ціноутво-рення. Обґрунтовано, що синтез цих технологій дозволяє встановлювати мінімальну ціну на основі точної собі-вартості, максимальну – на основі ринкових моделей, а оптимальну – через AI-механізми, що аналізують попит у реальному часі. Наведено огляд практик українських будівельних девелоперських компаній, визначено страте-гічні розриви та запропоновано рекомендації щодо інтеграції цифрових рішень у єдину систему ціноутворення для підвищення ефективності та конкурентоспроможності.
EN: This research paper explores the digital transformation of pricing strategies within construction development companies, proposing a paradigm shift from static, reactive models to dynamic, data-driven approaches. The study rigorously analyzes the limitations of traditional pricing methods, specifically the "cost-plus" and market-based strategies, in the context of high market volatility and information asymmetry typical of the real estate sector. The primary objective is to synthesize the application of Building Information Modeling (BIM), Big Data analytics, and Artificial Intelligence (AI) into a unified strategic framework. The research identifies that 5D BIM technology fundamentally enhances the accuracy of the "cost floor" by automating quantity take-offs, while Machine Learning (ML) algorithms provide predictive capabilities for material cost escalation. Furthermore, the evolution of the Hedonic Price Model (HPM) into Automated Valuation Models (AVM) utilizing Big Data is examined as a critical tool for determining the "price ceiling" based on perceived customer value. A central contribution of this study is the development of a conceptual architecture for a dynamic pricing system. This system integrates internal cost data with external market signals in real-time, utilizing optimization algorithms to maximize profitability between the cost floor and market ceiling. The research demonstrates that the integration of digital tools forms a comprehensive pricing architecture in which Pmin is derived from cost optimization technologies, Pmax is calculated through market analytics, and the final optimal price is determined through dynamic optimization algorithms. The paper also presents a case study of the Ukrainian real estate market, highlighting a strategic bifurcation between "Deep Tech" approaches focused on cost optimization and "Client-Facing Tech" focused on value creation. The study concludes that the optimal strategy requires the convergence of these approaches. Recommendations are provided for implementing an integrated digital tools that leverages AI to ensure transparency and trust while employing dynamic pricing engines for commercial efficiency.
