ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ У МАРКЕТИНГОВІЙ СТРАТЕГІЇ ПІДПРИЄМСТВА В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ЕКОНОМІКИ
Анотація
Одним із найбільш актуальних трендів у розробці маркетингової стратегії сучасного підприємства є машинне навчання. Саме алгоритми машинного навчання дають змогу прогнозувати розвиток ринку товарів і послуг, встановити найбільш імовірні моделі поведінки споживачів, клієнтів. У статті розглядаються питання використання алгоритмів машинного навчання у маркетинговій стратегії підприємств, що є надзвичайно актуальним в умовах цифровізації економіки. Застосування алгоритмів машинного навчання у маркетинговій стратегії підприємства в умовах цифрової економіки є ключовим у контексті оптимізації стратегічного планування та взаємодії з ринком. Сучасні цифрові технології надають можливості для вдосконалення процесів розробки та впровадження маркетингових стратегій, але використання алгоритмів машинного навчання виявляється найбільш перспективним та ефективним напрямом маркетингової діяльності. Зазначений підхід вирішує актуальні завдання, пов’язані з прогнозуванням ринкових тенденцій, моделями споживацької поведінки та іншими ключовими аспектами маркетингової стратегії. Використання алгоритмів машинного навчання дозволяє не лише ефективно аналізувати великі обсяги даних, але і вибудовувати персоналізовані стратегії, враховуючи індивідуальні особливості клієнтів. Проблема впровадження цих технологій стає важливим завданням для підприємств, оскільки вона не лише розкриває нові можливості для аналізу та застосування даних, але і вимагає глибокого розуміння фахівцями маркетингу сучасних методологій машинного навчання. Використання алгоритмів машинного навчання у розробці маркетингової стратегії сучасного підприємства є провідним концептом цифрової економіки. Алгоритми машинного навчання дають змогу вивчати, аналізувати й прогнозувати поведінкові реакції потенційних чи реальних цільових аудиторій, здійснювати пропозицію певних товарних чи асортиментних позицій, спектра надаваних послуг тим цільовим аудиторіям, які є найбільш зацікавленими в їх придбанні чи отриманні. Доведено, що використання алгоритмів машинного навчання у маркетинговій стратегії дає змогу організовувати цільові рекламні кампанії, спрямовані виключно на ті цільові аудиторії, які максимально зацікавлені у певному продукті чи послузі, персоналізувати продажі й у кінцевому підсумку збільшити обсяги продажів та прибутковість підприємства.
Посилання
2. Волкова Н. В., Гарькава В. Ф., Скороход І. П. Роль діджитал-процесів в інноваційному розвитку українського бізнесу: економічний аспект. Zenodo. Published May 1, 2023. URL: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.7908023.
3. Піжук О. І. Штучний інтелект як один із ключових драйверів цифрової трансформації економіки. Економіка, управління та адміністрування. 2019. №3(89). С. 41-46.
4. Піскунова О. В., Клочко Р. С. Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. Економічний простір. 2020. № 161. С. 147-152.
5. Пономаренко І. В. Інтернет-маркетинг: особливості використання та перспективи розвитку. Східна Європа: економіка, бізнес та управління. 2019. Вип. 6 (23). С. 370-376.
6. Пономаренко І. В. Особливості формування маркетингових комунікацій в умовах цифровізації. Таврiйський науковий вiсник. Серiя: Eкoноміка. 2021. Вип. 7. С. 91-96.
7. Пономаренко І. В., Віннікова І. І. Особливості використання data science в інтернет-маркетингу. Східна Європа: економіка, бізнес та управління. 2020. Вип. 4 (27). С. 63-67.
8. Пономаренко І. В., Мельник М. О. Трансформація цифрового маркетингу під впливом covid-19. ІІІ міжнародна науково-практична інтернет-конференція “Імперативи економічного зростання в контексті реалізації глобальних цілей сталого розвитку”. 10 червня 2022 року. С. 169-171.
9. Проскурніна Н. Штучний інтелект у маркетинговій діяльності. Зовнішня торгівля: економіка, фінанси, право. 2020. № 4. С. 129-140.
10. Проскурніна Н., Доброскок Ю. Штучний інтелект в маркетинговій діяльності підприємств торгівлі. Тези доповідей міжнародної науково-практичної конференції “Економічний розвиток і спадщина Семена Кузнеця”. 30-31 травня 2019 р. Харків, 2019. С. 254-255.
11. Руденко М. В., Кирилюк Є. М., Хуторна М. Е. Цифровізація: маркетингові тренди та платформи реалізації. Науковий вісник Одеського національного економічного університету : збірник наукових праць. 2022. №5-6 (294-295). С. 80-87.
12. Сало Я. В. Автоматизація маркетингової діяльності як наслідок інформатизації суспільства. Науковий погляд: економіка та управління. 2023. №1 (81). С. 100-104.
13. Тарасюк А. М., Гамалій В. Ф., Рзаєва С. Л. Шляхи побудови інтелектуальної системи управління агрофірмою. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2023. №3(19). С. 197-208.
14. Федорченко А. В., Пономаренко І. В. Особливості використання машинного навчання у веб-аналітиці. Приазовський економічний вісник. 2020. Вип. 6(23). С. 162-165.
15. Шацька З. Я., Прима В. І. Особливості впровадження інформаційних технологій в аграрному секторі України. Агросвіт. URL: http://doi:10.32702/2306-6792.2022.13—14.60.
16. Шевченко А. В., Левковська Т. А., Хайдарова Т. М. Вплив цифрових технологій на розвиток маркетингових досліджень. Наукові інновації та передові технології. 2023. № 5(19). С. 169-176.
17. 5 Ways Tech Companies Apply Reinforcement Learning To Marketing. URL: https://www.topbots.com/reinforcement-learning-inmarketing/.
18. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms. URL: https://hackernoon.com/semisupervised-machinelearning-algorithms-fnm32cw.
19. Supervised Learning Use Cases: Low-Hanging Fruit in Data Science for Businesses : вебсайт. URL: https://www.altexsoft.com/blog/business/supervised-learning-use-caseslowhanging-fruit-in-data-science-for-businesses/.
20. Using Machine Learning For Ad Targeting, Customer Behavior And Experience, Stats Calculation And Prediction. URL: https://quoracreative.com/article/machinelearningmarketing-Sales.
_.png)
