Искусственный интеллект в маркетинге: теоретические аспекты и методологические инновации

Автор: Кочетов Д.И.

Журнал: Вестник Академии права и управления @vestnik-apu

Статья в выпуске: 3 (78), 2024 года.

Бесплатный доступ

В статье рассматривается фундаментальная значимость искусственного интеллекта (далее - ИИ) в трансформации современных маркетинговых стратегий, а также его интеграция, преимущества и проблемы. Внедрение ИИ в маркетинг позволяет использовать передовую аналитику данных и машинное обучение для понимания и прогнозирования поведения потребителей, обеспечивая более целенаправленные и эффективные кампании. Персонализация контента повышает вовлеченность клиентов, что делает ИИ ключевым конкурентным преимуществом для компаний. Однако интеграция ИИ в маркетинг также сопряжена с серьезными проблемами, включая вопросы конфиденциальности, этического использования данных и соблюдения правовых норм. Эти вопросы требуют тщательного изучения как теоретических, так и практических аспектов использования ИИ в маркетинге для обеспечения ответственного применения. Благодаря комплексному анализу и научным исследованиям в статье освещаются различные методики, повышающие эффективность рекламы и взаимодействие с потребителями. В статье также приводятся отсылки к значимым научным работам как российских, так и зарубежных ученых, в которых анализируется эволюция ИИ в маркетинге. Практическое применение ИИ в маркетинге рассматривается на примере конкретных примеров и текущих реализаций, иллюстрирующих возможности ИИ по автоматизации и оптимизации маркетинговых задач - от сегментации потребителей до настройки контента в режиме реального времени. Обсуждаются будущие последствия применения этих технологий, акцентируется внимание на необходимости постоянной адаптации и этических соображениях. В статье подчеркивается, что, хотя ИИ обладает потенциалом для значительного повышения эффективности маркетинга и удовлетворенности клиентов, для полной реализации его потенциала и поддержания маркетинговой индустрии необходим сбалансированный подход к инновациям, этическим и правовым аспектам.

Еще

Искусственный интеллект, маркетинговые стратегии, привлечение клиентов, аналитика данных, машинное обучение

Короткий адрес: https://sciup.org/14131132

IDR: 14131132 | DOI: 10.47629/2074-9201_2024_3_138_144

Список литературы Искусственный интеллект в маркетинге: теоретические аспекты и методологические инновации

Pomiluiko A.R. Theoretical foundations of marketing strategies // Economics of enterprises, regions, countries: current issues and modern aspects, 2021, pp. 57-59. (In Russian).
Zaretsky A.A. Key features of using Scrum and Agile development principles at the present stage of information technology development // Eurasian Legal Journal, 2019, M 3 (130), pp. 426-428. (In Russian).
Fomenko V.V. Life cycle and features of the application of Agile methodology // Information society: current state and development prospects, 2021, pp. 456-459. (In Russian).
Baykova O.V., Lupanova A.V. Using data-driven marketing as a factor in increasing the competitiveness of a company//Problems of managing foreign economic activity in the digital economy, 2022, pp. 193-204. (In Russian).
Huang M.H., Rust R.T. A strategic framework for articial intelligence in marketing // Journal of the Academy of Marketing Science, 2021, M 49, pp. 30-50.
Blasch E. Machine learning/articial intelligence for sensor data fusion–opportunities and challenges // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2021, vol. 36, M 7, pp. 80-93.
Popova A.V. Current trends in the development of personalized marketing // International scientic and technical conference of young scientists of BSTU, 2023, M 17, pp. 813-817. (In Russian).
Ruseva Ya.I. Advertising potential of music streaming platforms using the example of Spotify P36 // Advertising vector, 2021, M 8, pp. 322-325. (InRussian).
Slobodskikh M.E. The relationship between the level of product sales and the development of digital technologies in the eld of music business // Development of modern research: problems and prospects: collection of reports of the international scientic and practical conference, 2020, pp. 137-141. (In Russian).
Kereeva D.Z. Analysis of the promotion of nancial services using the example of the banking sector // Applied economic research, 2023, M 3, pp. 102-109. (In Russian).
Soldatkina Ya.V. Problems of content segmentation in the media and new opportunities of mobile messengers // Bulletin of the Russian Peoples’ Friendship University. Literary criticism, journalism, 2018, vol. 23, M 3, pp. 323-330. (InRussian).
Zhao Z., Anand R., Wang M. Maximum relevance and minimum redundancy feature selection methods for a marketing machine learning platform // IEEE international conference on data science and advanced analytics (DSAA), 2019, pp. 442-452.
Yuan C., Yang H. Research on K-value selection method of K-means clustering algorithm. J, 2019, vol. 2, M 2, pp.226-235.
Plotnikov A.V. The role of the digital economy for the agricultural sector // Moscow Economic Journal, 2019, M 7, pp. 21-21. (In Russian).
Sinyaeva I.M. Modern digital marketing strategies in the eld of innovative technologies // Marketing and Logistics, 2019, M 1, pp. 49-61. (In Russian).
Dolzhenko I.B. Articial intelligence and marketing activities of TNCs in the consumer sector // Economics and business: theory and practice, 2023, M 3-1 (97), pp. 150-154. (In Russian).
Shibarshina S.V. About trust in GOOGLE, and more // Digital scientist: laboratory of a philosopher, 2021, vol. 4, M 1, pp. 37-44. (In Russian).
Filipova I.A. Articial intelligence, labor relations and law: inuence and interaction // State and law, 2019, M 11, pp. 69-77. (In Russian).
Artificial intelligence in marketing: what advantages does it give to business [Electronic resource]. Available at: https://adpass.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-marketinge-kakie-preimushhestva-eto-daet-biznesu/ (accessed: 03.04.2024). (InRussian).

Еще

Статья научная