Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/3082
Назва: Аналіз ефективності використання штучного інтелекту в персоналізації маркетингових стратегій
Інші назви: Analysis of the Effectiveness of Artificial Intelligence in the Personalization of Marketing Strategies
Автори: Лошенюк, Ірина Романівна / Losheniuk, Iryna / Loshenyuk, Iryna
Рябоконь, Вікторія Володимирівна
Коваленко-Савчук, Дар’я Павлівна
Теми: алгоритми машинного навчання
machine learning algorithms
аналіз споживчої поведінки
consumer behavior analysis
цифрова сегментація
digital segmentation
автоматизація рішень
decision automation
прогнозування попиту
demand forecasting
Дата публікації: 2024
Видавництво: Лошенюк І. Р. АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ МАРКЕТИНГОВИХ СТРАТЕГІЙ / І. Р. Лошенюк, В. В. Рябоконь, Д. П. Коваленко-Савчук // Актуальні питання економічних наук. – 2024. – № 5. – DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14171833.
Короткий огляд (реферат): Актуальність дослідження полягає в необхідності оцінити реальну ефективність штучного інтелекту у сфері маркетингу, особливо з огляду на посилювану залежність від технологій у цьому секторі. Традиційні методи маркетингової персоналізації, обмежені базовою сегментацією, намагаються охопити всю складність поведінки споживачів, залишаючи прогалини, які штучний інтелект може заповнити завдяки аналізу даних у реальному часі, поведінковим інсайтам і динамічній адаптації контенту. Мета статті – проаналізувати ефективність персоналізації маркетингових кампаній на основі штучного інтелекту порівняно з традиційними методами, зосередивши увагу на ключових показниках ефективності, що кількісно оцінюють рівень залученості, коефіцієнт конверсії та утримання клієнтів. У статті використано методи аналізу, синтезу, узагальнення, систематизації, аналізу наукової літератури. Результати свідчать, що персоналізація на основі штучного інтелекту значно випереджає традиційні методи за всіма вимірюваними ключовими показниками ефективності, помітно підвищуючи показники взаємодій, конверсії та довічної цінності клієнта. Зокрема, стратегії на основі штучного інтелекту призвели до покращення показників залучення в середньому на 20-30%, а коефіцієнтів конверсії – на 15-25%. Ці зміни зумовлені здатністю штучного інтелекту аналізувати й реагувати на дані в режимі реального часу, що дозволяє компаніям представляти контент, продукти й пропозиції, які відповідають індивідуальній поведінці та вподобанням користувачів. Результати дослідження підкреслюють вплив автоматизації та можливостей прогнозування на надання своєчасного, релевантного досвіду, що сприяє задоволенню й лояльності клієнтів. У висновках підтверджено ефективність штучного інтелекту в персоналізації маркетингових стратегій. Доведено, що персоналізація на основі штучного інтелекту виявляється не тільки більш точною та оперативною, ніж традиційні підходи, але й більш масштабованою. Оскільки ця технологія продовжує розвиватися, здатність динамічно адаптуватися до споживчих уподобань у режимі реального часу стає ще більш важливою, що робить штучний інтелект незамінним інструментом у постійному прагненні до маркетингової ефективності та клієнтоорієнтованості. The relevance of this study lies in the need to assess the real effectiveness of AI in these areas, especially given the growing reliance on artificial intelligence-based technologies in the marketing sector. Traditional marketing personalization methods, limited to basic segmentation, struggle to capture the full complexity of consumer behavior, leaving gaps that AI can fill through real-time data analysis, behavioral insights, and dynamic content adaptation. The purpose of this article is to analyze the effectiveness of AI-based personalization compared to traditional methods, specifically focusing on key performance indicators (KPIs) that quantify engagement, conversion rate, and customer retention. Methods: analysis, synthesis, generalization, systematization, and review of scientific literature. The results indicate that AI-based personalization significantly outperforms traditional methods across all measured key performance indicators (KPIs), noticeably enhancing click-through, conversion, and customer lifetime value metrics. Specifically, AI-based strategies resulted in an average improvement of 20-30% in engagement metrics and a 15-25% increase in conversion rates. These improvements stem from AI’s ability to analyze and respond to real-time data, allowing companies to present content, products, and offers that align with individual user behavior and preferences. The study’s findings emphasize the impact of automation and predictive capabilities in providing timely, relevant experiences that drive customer satisfaction and loyalty. Conclusions. The study confirms the effectiveness of AI in the personalization of marketing strategies, with AI-based personalization proving not only more precise and responsive than traditional approaches but also more scalable. As AI technology continues to advance, the ability to dynamically adapt to consumer preferences in real time will become even more critical, making AI an indispensable tool in the ongoing pursuit of marketing effectiveness and customercentricity.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/3082
Розташовується у зібраннях:82.15.21.09 Маркетингова діяльність

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
losheniuk_analysis of the effectiveness.pdfОсновний текст416.55 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.