Segmentation of the audience based on behavioral and demographic data: prospects for personalized marketing
Автор: Makhtibekov A.U.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 7 (125), 2025 года.
Бесплатный доступ
The article examines audience segmentation methods based on behavioral and demographic data to enhance the effectiveness of personalized marketing. It analyzes machine learning technologies and algorithms, such as clustering and regression, which help create accurate consumer profiles for targeted marketing campaigns. Special attention is given to data integration from various sources, as well as the impact of a personalized approach on business metrics such as engagement, conversion, and customer retention. The study demonstrates that the use of modern methods can significantly increase companies' competitiveness in the modern market.
Audience segmentation, personalized marketing, behavioral data, demographic data, machine learning, marketing campaigns
Короткий адрес: https://sciup.org/170210704
IDR: 170210704 | DOI: 10.24412/2411-0450-2025-7-125-130
Сегментация аудитории на основе поведенческих и демографических данных: перспективы для персонализированного маркетинга
В статье рассматриваются методы сегментации аудитории на основе поведенческих и демографических данных с целью повышения эффективности персонализированного маркетинга. Анализируются технологии и алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация и регрессия, которые помогают создать точные профили потребителей для создания таргетированных маркетинговых кампаний. Особое внимание уделяется интеграции данных из различных источников, а также влиянию персонализированного подхода на бизнес-показатели, такие как вовлеченность, конверсия и удержание клиентов. Исследование показывает, что использование современных методов может значительно повысить конкурентоспособность компаний в условиях современного рынка.
