Інтеграція моделей штучного інтелекту для побудови поведінкових профілів споживачів та формування персоналізованих маркетингових стратегій

Анотація

У статті досліджено проблему застосування інтегрованих моделей штучного інтелекту (далі – ШІ) для побудови поведінкових профілів споживачів і розробки персоналізованих маркетингових стратегій. Актуальність тематики зумовлена зростанням потреби бізнесу в точному аналізі споживчих даних, які охоплюють широкий спектр інформації: від цифрової активності та історії покупок до взаємодії в соціальних мережах та інших джерел великих даних. Метою дослідження є обґрунтування теоретико-методичних засад інтеграції моделей ШІ (машинного навчання, глибинного навчання, нейронних мереж, моделей обробки природної мови) для покращення точності сегментації та передбачення споживчої поведінки. Методи. Застосовано методи контент-аналізу, моделювання, компаративного аналізу, а також інструменти data mining з акцентом на класифікацію, кластеризацію та предиктивну аналітику. Здійснено порівняльну оцінку ефективності моделей Random Forest, Decision Trees, Convolutional Neural Networks, Transformers та гібридних архітектур. Результати дослідження показують, що інтеграція моделей ШІ сприяє підвищенню точності сегментації споживачів на 25–35 %, ефективному передбаченню їхньої індивідуальної поведінки в режимі реального часу та автоматизації процесу персоналізації маркетингових повідомлень. Завдяки аналізу великих даних та застосуванню сучасних алгоритмів машинного навчання стає можливим формування точних поведінкових профілів. Це сприяє розробці релевантних та ефективних маркетингових стратегій, що призводить до зростання конверсії, підвищення рівня залучення клієнтів та покращення загального клієнтського досвіду. Висновки. Встановлено високу ефективність упровадження комплексних інноваційних рішень у маркетингову практику для формування релевантних, цільових комунікаційних стратегій. Подальші дослідження варто зосередити на розвитку гібридних моделей, що поєднують алгоритми ШІ з соціально-психологічним аналізом.