CC BY
21
вопросы инновационной экономики
Том 12 • Номер 1 • Январь-март 2022 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
>
Первое
экономическое издательство
интеллектуальная автоматизация маркетинга: угроза или возможность?
Яхнеева И.В. 1, Павлова А.В. 2
1 Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия
2 Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма, Казань, Россия
АННОТАЦИЯ:_
В статье рассматриваются проблемы внедрения интеллектуальных технологий в маркетинге с позиции текущего и перспективного использования. Цель исследования заключается в оценке потенциала и последствий применения технологий искусственного интеллекта для автоматизации маркетинговых процессов. Методология исследования включает в себя анализ и обобщение данных об автоматизированных решениях, используемых в практике маркетинга российскими и зарубежными компаниями. Результаты исследования подтвердили предположение о существенном потенциале развития интеллектуального маркетинга, сочетающего возможности человека и машины. Статья будет полезна предпринимателям, специалистам по маркетингу и представителям научного сообщества, изучающим проблемы современного развития маркетинга.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: маркетинг, искусственный интеллект, автоматизация
Intelligent marketing automation: threat or opportunity?
Yakhneeva I.V. 1, Pavlova A.V. 2
1 Samara State University of Economics, Russia
2 Volga Region State Academy of Physical Culture, Sport and Tourism, Russia
введение
Технологическое развитие стало ключевым вызовом для управляющих бизнесом во всем мире. По данным Accenture, 85% лидеров называют технологии силой, оказывающей давление на бизнес [4]. Особенно остро это ощущают менеджеры, внедряющие системы искусственного интеллекта (ИИ). При этом интеллектуальная автоматизация маркетинга входит в число технологичных трендов, влияние которых оценивается неоднозначно. С одной стороны, признается необходимость автоматического сбора и обработки информации, профилирования потребителей, прогнозирования продаж, оптимизации рекламы и другой поддержки маркетинговых решений. Рассматриваются примеры эффективных решений маркетинговых задач по инструментам маркетинга [2] (Bagiev, Уапепко, Уапепко, 2021), бизнес-сферам [3] (Оотойпоуа, 2021), участникам цепей поставок [5] (Бе^ееу, 2020).
Глобальный опрос компаний, работающих с технологиями ИИ, показал, что три из пяти самых распространенных целей, для которых он применяется, относятся к сфере маркетинга: создание и модификация продуктов и услуг, улучшение отношений с клиентами [16]. Наибольшее внедрение ИИ происходит в рамках функций разработки продуктов или услуг и сервисного обслуживания [15]. С другой стороны, современные технологии ИИ и машинного обучения (МЛ) вызывают опасения, связанные с потенциальным риском замены специалистов по маркетингу.
Целью исследования является выявление наиболее вероятного сценария распространения интеллектуальных решений в маркетинге. Положения научной новизны включают в себя выявление факторов, препятствующих внедрению ИИ/МЛ в маркетинге. В основе исследования предположение о восприятии ИИ в качестве угрозы вследствие отсутствия достаточной и достоверной информации о потенциальном эффекте от комбинации естественного и искусственного интеллекта.
Оценка результативности внедрений ИИ в мировой практике
Проведенные аналитическими и консалтинговыми компаниями исследования в период 2018-2021 гг. демонстрируют неоднозначные результаты оценки эффективности использования ИИ в маркетинге (табл. 1).
Обобщение приведенных оценок позволяет разделить компании, использующие технологии ИИ/МЛ, на две группы:
1 - компании, которые отмечают повышение эффективности в части маркетинговых целей и задач;
2 - столкнулись с ошибками или не заметили улучшений.
ABSTRACT:_
The problems of the intelligent technologies introduction in marketing from the perspective of current and future application are considered. The research purpose is to assess the potential and consequences of artificial intelligence technologies for the automation of marketing processes. The research methodology includes the analysis and generalization of data on automated solutions in Russian and foreign companies marketing practice. The results of the study confirmed the assumption of a significant potential for the intelligent marketing development, combining the capabilities of man and machine. The article will be useful for entrepreneurs, marketing specialists and representatives of the scientific community studying the problems of modern marketing development.
KEYWORDS: marketing, artificial intelligence, automation
JEL Classification: M31, 031, 032, 033 Received: 14.01.2022 / Published: 31.03.2022
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Yakhneeva I.V. (rinadoo0yahoo.com, Yakhneevai.v0sseu.ru)
CITATION:_
Yakhneeva I.V., Pavlova A.V. (2022) Intellektualnaya avtomatizatsiya marketinga: ugroza ili vozmozhnost? [Intelligent marketing automation: threat or opportunity?]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 12. (1). -155-166. doi: 10.18334/vinec. 12.1.114116
Таблица l
оценка внедрений ии по результатам глобальных исследований
исследовательская компания Год результаты
Quantcast + Forbes [11] 2018 ИИ позволяет маркетологам увеличить продажи (52%), повысить уровень удержания клиентов (51%) и добиться успеха при запуске новых продуктов (49%)
McKinsey [15] 2018 Исследованы 400 случаев внедрений ИИ, применение этой технологии в маркетинге приносит максимальную выгоду бизнесу
2020 Высокоэффективные организации, которые используют больше возможностей ИИ, чаще сталкиваются с ошибками в работе по сравнению с компаниями, которые видят меньшую ценность от ИИ
Sloan Management Review + Boston Consulting Group [13] 2019 90% участников сообщили, что вкладываются в ИИ, но выиграли от этого за предыдущие три года менее 40%
Deloitte [16] 2020 Три из пяти самых распространенных целей, для которых применяется ИИ, относятся к сфере маркетинга: доработка имеющихся и создание новых продуктов и услуг, а также улучшение отношений с клиентами
Gartner [9] 2021 84% лидеров цифрового маркетинга считают, что использование ИИ повышает способность маркетинговой службы предоставлять клиентам персонализированный опыт в режиме реального времени
Drift, Marketing Artificial Intelligence Institute [14] 2021 После внедрения ИИ 41% опрошенных отметили увеличение выручки, 40% получили больше инсайтов, 38% начали работать над персонализированным пользовательским опытом, однако 30% не увидели улучшений
Источник: составлено авторами по аналитическим материалам [9, 11, 13-16].
Первая группа к числу ценных преимуществ от использования инструментов ИИ относит ускорение роста доходов или снижение затрат, позволяя:
ОБ АВТОРАХ:_
Яхнеева Ирина Валерьевна, заведующий кафедрой маркетинга, логистики и рекламы, профессор кафедры маркетинга, логистики и рекламы, доктор экономических наук, доцент (rinadoo0yahoo.com, Yakhneevai.v0sseu.ru)
Павлова Аделия Вадимовна, проректор по учебной работе и цифровой трансформации, д.э.н., профессор (93O89501ist.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Яхнеева И.В., Павлова А.В. Интеллектуальная автоматизация маркетинга: угроза или возможность? // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Том 12. - № 1. - С. 155-166. doi: 10.18334^пес. 12.1.114116
• создавать персонализированный потребительский опыт;
• получать более действенные сведения из маркетинговых данных;
• прогнозировать потребности и поведение потребителей с большей точностью;
• сократить время, затрачиваемое на выполнение повторяющихся задач, основанных на данных;
• сократить цикл продаж;
• оптимизировать ценообразование.
Увеличение доходов обеспечивают: автоматизация и масштабирование маркетинговой деятельности по всем каналам; персонализация работы с клиентами; управление лояльностью потребителей; прогнозирование продаж и спроса; оптимизация ценообразования. Более двух третей респондентов, сообщивших о внедрении каждого из этих вариантов, указывают в качестве результата увеличение доходов [15]. Для маркетологов, применяющих ИИ, ускорение доходов (41%) и получение более действенных выводов из маркетинговых данных (40%) являются наиболее распространенными целевыми результатами. Среди всех опрошенных маркетологов большинство (89%) сказали, что для их маркетинговой команды главным приоритетом является ускорение роста доходов [15].
Наиболее распространенными вариантами использования, которые привели к снижению затрат, являются оптимизация управления талантами, автоматизация контакт-центра, автоматизация складских операций и управление запасами. Более половины респондентов, сообщивших о внедрении каждого из них, утверждают, что использование ИИ в этих областях сократило расходы [15]. Однако только 8% внедряют ИИ в маркетинге исключительно для сокращения расходов [14].
Вторая группа компаний получила неоднозначный опыт, который снижает уровень доверия к интеллектуальным технологиям. Примечательно, что респонденты из компаний, внедривших больше возможностей ИИ, чаще, чем другие, сообщают о неправильной работе моделей ИИ в условиях пандемии СОУШ-19. Модели этих организаций были особенно уязвимы в маркетинге и продажах, разработке продуктов и сервисных операциях, т.е. в тех областях, где чаще всего внедряется ИИ [15].
Цифровизация маркетинга, получившая дополнительный стимул вследствие пандемии, вызванной СОУГО-19, стала одной из причин роста интереса к ИИ/МЛ. Так, характеризуя применение цифровых экосистем, Солдатова Н.Ф. в числе экономических выгод отмечает повышение качества коммуникаций со стейкхолдерами, эффективную организацию маркетинговых бизнес-процессов и вместе с тем указывает на угрозы - снижение когнитивных, социальных навыков потребителей, потенциальные этические конфликты [6] (БоЫа^уа, 2021).
Виды интеллектуальных решений в маркетинге
В индустрии ИТ-решений для маркетологов прогнозируется стремительный рост: глобальный рынок программного обеспечения для автоматизации маркетинга оце-
нивался в 3,6 млрд долл. в 2020 г., а в 2027 г. составит 11,46 млрд долл. в 2027 г. [10]. Наиболее активно в маркетинге развиваются системы управления отношениями с клиентами (CRM), платформы для работы с большими данными, системы сквозной аналитики и автоматизации вовлечения пользователей.
Маркетинговые решения, реализуемые на основе ИИ, можно разделить на четыре группы в зависимости от типа задач и потребностей (табл. 2).
Таблица 2
матрица маркетинговых решений с использованием ии
задачи внутренние внешние
Рутинные Прогнозирование продаж Анализ и классификация комментариев Контроль и оптимизация веб-сайтов Анализ и прогноз эффективности рекламных кампаний Чат-боты для базового обслуживания клиентов Маршрутизация звонков Подготовка писем и автоматическая рассылка Мерчандайзинг онлайн продукта
Креативные Обучение продажам Сегментация Таргетинг Закупки цифровой рекламы Определение контекста для размещения контента Оптимизация рекламных кампаний Рекомендации товаров и услуг Создание контента
Источник: составлено авторами.
Внутренние и внешние задачи отражают двустороннее влияние ИИ на маркетинг. С одной стороны, в результате изменений выгоды получает потребитель, а с другой -новые решения влияют на всю проводимую маркетинговую деятельность [2] (Bagiev, Yanenko, Yanenko, 2021).
Несколько иную типологию представили М. Пагани и Чампьон Р. [12] (Pagani, Shampon, 2021). На основе описания более 800 разных ИИ-систем, используемых в 14 отраслях. ИИ-инструменты разделены на четыре типа по механическим и креативным задачам с учетом этической составляющей.
По результатам исследования Института искусственного интеллекта в маркетинге (Marketing Artificial Intelligence Institute) технологический контур ИИ в маркетинге определен с помощью комплекса 5P [14]:
1. Планирование (Planning): построение интеллектуальных стратегий.
2. Производство (Production): создание интеллектуального контента.
3. Персонализация (Personalization): обеспечение интеллектуального потребительского опыта.
4. Продвижение (Promotion): управление интеллектуальными кросс-канальными рекламными акциями.
5. Производительность (Performance): превращение разрозненных данных в интеллектуальные.
В рамках каждого элемента компании называли кейсы с максимальным и минимальным потенциалом (табл. 3).
Таблица 3
Матрица реализуемых кейсов с использованием ИИ
Задачи Кейсы с максимальным рейтингом Кейсы с минимальным рейтингом
Планирование Выбор ключевых слов и тематических блоков для оптимизации контента Анализ онлайн-контента с целью выявления проблемных мест и возможностей Оценка потенциальных клиентов на основе вероятности конверсии Разработка стратегии ценообразования для максимизации прибыльности Распределение и корректировка бюджета на маркетинг Поиск и объединение дубликатов в CRM
Производство Создание контента, основанного на больших данных Оптимизация сайта для поисковых систем Прогнозирование эффективности контента Тегирование изображений на сайте Написание творческих заданий и черновиков публикаций для блогов Перевод аудио (звонки, встречи, под-касты, вебинары) в текст
Персонали-зация Индивидуальный контента в режиме реального времени Определение предложений, которые будут мотивировать людей к действию Предоставление индивидуального опыта на сайте и/или в приложении Настройка рабочих процессов и электронной почты Оптимизация времени отправки электронной почты на уровне отдельного получателя Вовлечение пользователей в беседы с помощью ботов, которые учатся и развиваются
Продвижение Таргетинг на основе анализа поведения пользователей Прогнозирование выигрышных кре-ативов до их запуска без проведения A/B-тестирования Индивидуальный контент по всем каналам Повышение уровня доставок электронной почты Определение тенденций в социальных сетях и новостях в режиме реального времени для создания рекламных возможностей Планирование акций для оптимального количества просмотров и вовлеченности
Производительность Оценка рентабельности инвестиций по каналам, кампаниям и в целом Поиск информации о наиболее эффективном контенте и кампаниях Прогнозирование результатов кампании на основе предиктивного анализа Мониторинг и оценка упоминаний бренда в СМИ и среди влиятельных лиц
Источник: составлено авторами на основе [14].
Факторы, сдерживающие внедрение ИИ в маркетинге
К числу барьеров, препятствующих росту внедрений, относят: 1. Низкое доверие к технологиям ИИ. Это подтверждают данные исследования Gartner [9]. Однако барьер доверия снижается по мере расширения использования -если 75% респондентов, опробовавших ИИ/МЛ, беспокоятся о доверии к технологии,
то только 53% тех, кто широко использует современные технологии в маркетинге, беспокоятся о доверии. Это свидетельствует о крутой, но постепенной кривой принятия.
2. Отсутствие понимания и возможностей использования технологий. Большинство специалистов находятся на стадии исследования ИИ (65%), 56% активно изучают примеры использования и технологии, 70% при этом сообщили, что мешает внедрению дефицит обучения [14]. Дефицит понимания и опыта означает, что большинству маркетологов не хватает уверенности при оценке и покупке продуктов с использованием ИИ.
3. Страх и неопределенность, которую ИИ представляет для персонала. Более половины маркетологов (56%) считают, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем ликвидирует в течение следующего десятилетия [14]. Страх перед ИИ в качестве препятствия назвали лишь 16%. Мы наблюдаем, как маркетинг становится технологичным, сочетающим интеллектуальные возможности человека и машины. Устойчивость тренда подтверждает появление новой специальности технолога в сфере маркетинга (marketing technologist), функции которого распространяются на интеграцию разнообразных сервисов и источников маркетинговых данных.
Брюс Харди, Ева Аскарза, Майкл Росс перечисляют ошибки, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ [7] (Ascarza Eva, Ross Michael, Hardie Bruce, 2021). К их числу относятся:
1. Неверное определение задачи на этапе постановки цели.
2. Неумение различить выгоду от верного решения и ущерб от неверного.
3. Проблема агрегирования информации и неспособность использовать детали прогноза.
4. Проблемы коммуникации между маркетологами и аналитиками.
Авторы указывают на допускаемые специалистами ошибки для того, чтобы повысить эффективность внедрения технологий ИИ. Вместе с тем эти ошибки указывают на ведущую роль специалистов. Именно маркетологи устанавливают правила, разрабатывают планы, проводят рекламные акции, персонализируют опыт и анализируют эффективность. Однако чтобы обеспечить персонализацию и опыт, которые ожидают современные покупатели, маркетинг должен стать более интеллектуальным, соединив маркетолога и машину. ИИ в маркетинге создает потенциал, позволяющий дополнить знания и возможности специалистов за счет интеллектуальной автоматизации повторяющихся задач, основанных на больших данных. Городнова Н.В. подчеркивает, что разработка и внедрение таких технологий на сегодня не развиты до такого уровня, чтобы заменить человека абсолютно во всем [3] (Gorodnova, 2021). Этой же точки зрения придерживается Алешина, которая указывает на трудноалгоритмизируемые задачи маркетинга [1] (Aleshina, 2019). Тем самым цель автоматизации маркетинга -ускорить выполнение рутинных операций, а также с помощью машинного обучения добиться таких результатов, которые сложно или невозможно получить людям.
Заключение
Исследование показало, что эра интеллектуальной автоматизации маркетинга уже наступила. С помощью ИИ маркетологи могут сократить расходы, используя интеллектуальную автоматизацию управления данными и повторяющихся задач, а также увеличить доходы за счет повышения точности прогнозирования результативности маркетинговых действий. Компании, которые разрабатывают долгосрочные стратегии, уже используют ИИ для этих целей. Решаемые маркетинговые задачи имеют разный уровень сложности с позиции автоматизации и алгоритмизации и ориентированы как на внешнего, так и на внутреннего потребителя.
Основными проблемами, связанными с внедрением ИИ в маркетинге, являются низкий уровень доверия к новым технологиям и недостаток знаний, подготовки и уверенности специалистов, чтобы понять, опробовать и масштабировать технологии ИИ. Вторая проблема отчасти является причиной первой. Для решения указанных проблем требуются изменения в корпоративной и маркетинговой политике компаний с ориентацией на долгосрочную перспективу, желание самих маркетологов получать новые знания, опыт и искать нестандартные решения. В этой связи необходимы также изменения в образовательных программах подготовки соответствующих специалистов.
Исследование показало двойственный характер ИИ в маркетинге, который представляет собой одновременно и вызов, и возможность. Помимо преимуществ, обеспечиваемых интеллектуальной автоматизацией маркетинга, возникают потенциальные угрозы, связанные с социальной стороной воздействия технологий. Негативное влияние ИИ, способы адаптации технологий в соответствии с этическими нормами и защитой персональных данных, последствия внедрения для общества в целом должны стать предметом изучения в рамках последующих исследований.
ИСТОЧНИКИ:
1. Алешина И.В. Искусственный интеллект: цифровая глобализация и маркетинг // Маркетинг в России и за рубежом. - 2019. - № 1. - с. 74-80.
2. Багиев Г.Л., Яненко М.Б., Яненко М.Е. Технологии искусственного интеллекта в бизнесе и маркетинге // Проблемы современной экономики. - 2021. - № 3(79). -с. 105-109.
3. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное - doi: 10.18334/vinec. 11.4.112249.
4. Диланян В. Пять шагов к искусственному интеллекту. Hbr-russia.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://hbr-russia.ru/innovatsii/upravlenie-innovatsiyami/817103.
5. Сергеев И.В. Аналитический обзор цифровых технологий, преобразующих цепи поставок сетевой розницы // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - № 1. -с. 467-482. - doi: 10.18334/vinec. 10.1.100645.
6. Солдатова Н.Ф. Цифровая трансформация управления маркетингом в контексте целей устойчивого развития // Креативная экономика. - 2021. - № 11. - с. 40094024. - doi: 10.18334/ce.15.11.113819.
7. Ascarza Eva, Ross Michael, Hardie Bruce G.S. Why You Aren't Getting More from Your Marketing AI. Harvard Business Review. [Электронный ресурс]. URL: https://hbr-russia.ru/marketing/marketingovaya-strategiya/882872 (дата обращения: 10.01.2022).
8. Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. How artificial intelligence will change the future of marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. - 2019. - № 48. - p. 1-19. - doi: 10.1007/s11747-019-00696-0.
9. Gartner Says 63% of Digital Marketing Leaders Still Struggle with Personalization, Yet Only 17% Use AI and Machine Learning Across the Function. Gartner.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/-gartner-says-63--of-digital-marketing-leaders-still-struggle-wi (дата обращения: 21.12.2021).
10. Global Marketing Automation Software Market Report 2021-2027. Businesswire. com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.businesswire.com (дата обращения: 11.01.2022).
11. Lessons of 21st-century Brands. Innovationinsider.com.br. [Электронный ресурс]. URL: https://innovationinsider.com.br/wp-content/uploads/2019/04/Forbes-Insights-White-Paper.pdf (дата обращения: 21.12.2021).
12. Пагани М., Шампьон Р. Такой разный ИИ: что нужно знать о типах задач, которые решают алгоритмы. [Электронный ресурс]. URL: https://hbr-russia.ru/innovatsii/ tekhnologii/848398 (дата обращения: 30.11.2021).
13. Ransbotham S., Khodabandeh Sh., Fehling R., Lafountain B., Kiron D. Winning with AI. Pioneers combine Strategy, Organizational Behavior, and Technology. Sloanreview.mit. edu. [Электронный ресурс]. URL: https://sloanreview.mit.edu/projects/winning-with-ai (дата обращения: 23.12.2021).
14. 2021 State of Marketing AI Report. F.hubspotusercontent30.net. [Электронный ресурс]. URL: https://f.hubspotusercontent30.net/hubfs/883/2021%20State%20of%20 Marketing%20AI.pdf (дата обращения: 23.12.2021).
15. The state of AI in 2020. Mckinsey.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www. mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2020 (дата обращения: 14.12.2021).
16. Thriving in the era of pervasive. Deloitte's State of AI in the Enterprise, 3rd Edition. Deloitte.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/content/ dam/Deloitte/cn/Documents/about-deloitte/deloitte-cn-dtt-thriving-in-the-era-of-persuasive-ai-en-200819.pdf (дата обращения: 30.11.2021).
REFERENCES:
2021 State of Marketing AI ReportF.hubspotusercontent30.net. Retrieved December 23, 2021, from https://f.hubspotusercontent30.net/hubfs/883/2021%20State%20of%20 Marketing%20AI.pdf
Aleshina I.V. (2019). Iskusstvennyy intellekt: tsifrovaya globalizatsiya i marketing [Artificial Intelligence: Digital Globalization and Marketing]. Journal of Marketing in Russia and Abroad. (1). 74-80. (in Russian). Ascarza Eva, Ross Michael, Hardie Bruce G.S. Why You Aren't Getting More from Your Marketing AIHarvard Business Review. Retrieved January 10, 2022, from https://hbr-russia.ru/marketing/marketingovaya-strategiya/882872 Bagiev G.L., Yanenko M.B., Yanenko M.E. (2021). Tekhnologii iskusstvennogo intellekta v biznese i marketinge [Artificial intelligence technologies in business and marketing]. Problems of modern economics. (3(79)). 105-109. (in Russian). Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. (2019). How artificial intelligence will change the future of marketing Journal of the Academy of Marketing Science. (48). 1-19. doi: 10.1007/s11747-019-00696-0. Gartner Says 63% of Digital Marketing Leaders Still Struggle with Personalization, Yet Only 17% Use AI and Machine Learning Across the FunctionGartner.com. Retrieved December 21, 2021, from https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/-gartner-says-63--of-digital-marketing-leaders-still-struggle-wi Global Marketing Automation Software Market Report 2021-2027Businesswire.com.
Retrieved January 11, 2022, from https://www.businesswire.com Gorodnova N.V. (2021). Primenenie iskusstvennogo intellekta v biznes-sfere: sovremennoe sostoyanie i perspektivy [Application of artificial intelligence in the business sphere: current state and prospects]. Russian Journal of Innovation Economics. 11 (4). (in Russian). doi: 10.18334/vinec. 11.4.112249. Lessons of 21st-century BrandsInnovationinsider.com.br. Retrieved December 21, 2021, from https://innovationinsider.com.br/wp-content/uploads/2019/04/Forbes-Insights-White-Paper.pdf Ransbotham S., Khodabandeh Sh., Fehling R., Lafountain B., Kiron D. Winning with AI. Pioneers combine Strategy, Organizational Behavior, and TechnologySloanreview.mit.edu. Retrieved December 23, 2021, from https://sloanreview.mit.edu/projects/winning-with-ai Sergeev I.V. (2020). Analiticheskiy obzor tsifrovyh tekhnologiy, preobrazuyushchikh tsepi postavok setevoy roznitsy [Analytical review of digital technologies that transform the supply chain of network retail]. Russian Journal of Innovation Economics. 10 (1). 467-482. (in Russian). doi: 10.18334/vinec. 10.1.100645. Soldatova N.F. (2021). Tsifrovaya transformatsiya upravleniya marketingom v kontekste tseley ustoychivogo razvitiya [Digital transformation of marketing management in the context of sustainable development goals]. Creative economy. 15 (11). 40094024. (in Russian). doi: 10.18334/ce.15.11.113819.
The state of AI in 2020Mckinsey.com. Retrieved December 14, 2021, from https://www. mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2020 Thriving in the era of pervasive. Deloitte's State of AI in the Enterprise, 3rd EditionDeloitte.com. Retrieved November 30, 2021, from https://www2.deloitte. com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/about-deloitte/deloitte-cn-dtt-thriving-in-the-era-of-persuasive-ai-en-200819.pdf
