кандидат экономических наук;
candidate of economic sciences;
В работе исследуются ключевые аспекты функционирования продавцов в экосистеме российских маркетплейсов, которые рассматриваются как многосторонние цифровые платформы, координирующие взаимодействие поставщиков, логистических операторов, пунктов выдачи и финансовых сервисов. Проведен анализ организационно-правовых форм участников рынка (ИП, ООО, плательщики НПД) и обоснована доминирующая роль упрощенной системы налогообложения (УСН) в практике продавцов (селлеров). Особое внимание уделено системным сложностям определения налогооблагаемой выручки: несоответствию еженедельной периодичности отчетности площадок (на примере Wildberries) установленным налоговым отчетным периодам, специфике учета комиссий, а также квалификации «отрицательной комиссии» как дополнительного дохода продавца. Предложен практический алгоритм корректного распределения операций по отчетным периодам и раскрыты возможности применения нейросетевых технологий и промптинжиниринга для автоматизации обработки массивов данных.
This paper explores key aspects of seller operations within the Russian marketplace ecosystem, which is conceptualized as a multi-sided digital platform coordinating interactions among suppliers, logistics operators, pickup points, and financial services. The organizational and legal forms of market participants (sole proprietorships, limited liability companies, and self-employed professionals under the Professional Income Tax regime) are analyzed, highlighting the dominant role of the Simplified Taxation System (STS) in seller practices. Particular attention is given to systemic challenges in determining taxable revenue, including the mismatch between platforms’ weekly reporting cycles (using Wildberries as a case study) and statutory tax quarters, the complexities of commission accounting, and the classification of “negative commissions” as additional income. A practical algorithm for accurately allocating transactions across reporting periods is proposed, alongside an examination of how neural network technologies and prompt engineering can automate the processing of large datasets.