CC BY
0УДК / UDC 658.8
DOI: 10.24412/2071-3762-2024-9327-30-34
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
СТРАТЕГИЙ В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ
Using Artificial Intelligence to Increase the Effectiveness of Strategies in Digital Marketing
Колмогорова Валерия Игоревна,
дипломированный специалист по рекламе, маркетолог, директор по маркетингу на аутсорсе; Санкт-Петербург, Россия, Кушелевская дорога дом 3, корпус 2, литера А Kolmogorova Valeriia Igorevna,
Certified Advertising Specialist, Marketing Expert, Outsourced Marketing Director; 3 Kushelevskaya Road, Bldg 2, Lit. A, St. Petersburg, Russia valeriaakolmogorova@gmail.com https://orcid.org/0009-0005-6738-1703
Мудрова Инесса Дмитриевна,
дипломированный специалист по продюсированию, маркетолог, блогер; Владивосток, Россия, 3-я Шоссейная 53 Mudrova Inessa Dmitryevna,
Certified Specialist in Producing, Marketing Expert, Content Creator; 53, 3-rd Shosseinaya Str., Vladivostok, Russia inessa.mudrova@mail.ru https://orcid.org/0009-0000-6827-4065
Шишлянникова Дарья Андреевна,
дипломированный специалист по экономике, маркетолог, основатель и руководитель агентства KIOSKO; Москва, Россия, ул. Трубная 32-4 Shishlyannikova Darya Andreyevna,
Certified Specialist in Economics, Marketing Expert, Founder and Head of KIOSKO Agency; 32 Trubnaya Str., Bldg. 4, Moscow, Russia daria@kiosko.ru
https://orcid.org/0009-0003-1735-4382
Статья посвящена исследованию направлений и концепций применения искусственного интеллекта (ИИ)для повышения эффективности стратегий цифрового маркетинга. Рассматривается основополагающая роль цифровизации экономики и распространения цифровых технологий, которые обуславливают рост значения цифрового маркетинга в современном бизнесе. Особое внимание уделяется комплексным стратегиям цифрового маркетинга, реализующимся с применением технологий ИИ (под которыми понимается связка больших языковых моделей, нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения), для достижения конкурентных преимуществ и оптимизации маркетинговой деятельности. Выявляются и описываются ключевые концепции применения ИИ: персонализация посредством искусственного интеллекта, интеллектуализация таргетинга; генерация контента и комплексное планирование контент-маркетинга посредством искусственного интеллекта; исследование и аналитика потребительского поведения; исследование и аналитика рынка, конкурентов с последующим принятием решений по оптимизации стратегий маркетинга; прогнозирование трендов на рынке, спроса, управление кампаниями; автоматизация маркетинга и маркетинговых кампаний; исследование и аналитика достигнутых результатов маркетинговых кампаний, выявление причинно-следственных связей; исследование и выявление проблем, связанных с маркетингом, оптимизация. Особое внимание уделяется практическим рекомендациям по повышению эффективности стратегий цифрового маркетинга с использованием технологий ИИ.
Ключевые слова: стратегии цифрового маркетинга; автоматизация маркетинга; искусственный интеллект для генерации контента и таргетинга.
The article is devoted to the research of trends and concepts of artificial intelligence application to increase the digital marketing strategy effectiveness. The article considers the fundamental role of the economy digitalization and the spread of digital technologies, which provide the growing importance of digital marketing in modern business. Particular attention is paid to complex digital marketing strategies implemented with artificial intelligence technologies (understood as a combination of large language models, neural networks and machine learning algorithms) to achieve competitive advantage and optimize marketing activities. Key concepts of artificial intelligence application are identified and described: personalization through artificial intelligence, intellectualization of targeting; content generation and integrated content-marketing planning through artificial intelligence; research and analysis of consumer behavior; research and market analysis, competitors with subsequent decision-making on optimization of marketing strategies; forecasting of market trends, demand, campaign management; automation of marketing and marketing campaigns; research and analysis of the results achieved by marketing campaigns, identification of cause-effect relation; research and identification of problems related to marketing, optimization. Special attention is paid to practical recommendations for improving the effectiveness of digital marketing strategies using artificial intelligence technologies.
Keywords: digital marketing strategies; marketing automation; artificial intelligence for content generation and targeting.
Введение (Introduction)
Проникновение цифровых технологий во все сферы человеческой жизни определяет растущую значимость «последствий» цифровизации и адаптации к ним со стороны хозяйствую-
щих субъектов. Одним из глобально значимых трендов в бизнесе, сопряженных с цифровыми трансформациями, выступает цифровой маркетинг, приобретающий особую актуальность на фоне интенсивного научно-техни-
ческого прогресса, продвижения мобильных технологий и специализированных сервисов. Результатом такого прогресса становится появление уникальных каналов взаимодействия с потребителями, предоставляющих
обширные возможности для бизнес-субъектов. Цифровой маркетинг становится значимым инструментом в бизнесе, поскольку предоставляет возможность достигать поставленных целей продвижения, увеличивать продажи и повышать эффективность хозяйствования. В то же время нельзя не отметить перенасыщение рынка рекламными предложениями, что является оборотной стороной массовой популяризации цифрового маркетинга.
Растущая доступность маркетинга сопровождается ростом потребностей клиентов в получении действительно качественного контента. Перед бизнесом встает задача проектировать комплексные стратегии цифрового маркетинга. Примечательным и весьма актуальным в заявленном контексте становится инструментарий ИИ (большие языковые модели, ней-росети, алгоритмы машинного обучения, простейшие алгоритмы), который рассматривается как глобальная перспектива поддержки и сопровождения компаний, как универсальный инструмент работы со стратегиями цифрового маркетинга, предоставляющий системные конкурентные преимущества и создающий дополнительные возможности для бизнеса (сопряженные с оптимизацией, повышением эффективности, расширением возможностей, приобретением функциональных и синергических преимуществ и т. д.) [1]. Вместе с тем, хотя тема ИИ, действительно, приобретает все большую популярность, недостаточно раскрытыми остаются практические аспекты его продуктивного применения для повышения эффективности стратегий цифрового маркетинга, что формирует контуры проблематики настоящего исследования.
Целью исследования является обоснование направлений и концепций применения ИИ для повышения эффективности стратегий в цифровом маркетинге. В соответствии с заявленной целью поставлены следующие задачи:
1. Конкретизировать и обобщить теоретические аспекты применения технологий ИИ в цифровом маркетинге.
2. Выявить и охарактеризовать ключевые концепции применения технологий ИИ в цифровом маркетинге.
3. Сформулировать рекомендации по повышению эффективности стра-
тегий цифрового маркетинга с применением технологий ИИ.
Материалы и методы (Materials and Methods)
Материалами к исследованию выступили открытые публикации современных ученых, посвященные проблематике применения ИИ в бизнесе; особое внимание уделялось вопросам влияния искусственного интеллекта на эффективность маркетинга, инструментам ИИ и конкретным ситуациям (опыту) их применения.
Исследование проводилось в несколько этапов. На первом этапе была отобрана научная литература по проблематике исследования и сформулированы ключевые идеи и тезисы, содержащиеся в трудах авторов. На втором этапе были конкретизированы и обобщены теоретические основы применения технологий ИИ в цифровом маркетинге. На третьем этапе, на основании анализа научной литературы и сделанных выводов, были выявлены и охарактеризованы ключевые концепции применения технологий ИИ в стратегиях цифрового маркетинга, а также приведена детализация данных концепций в виде обобщенных ошибок и практических рекомендаций по повышению эффективности стратегий цифрового маркетинга. На четвертом этапе исследования были сделаны ключевые выводы и осуществлено оформление результатов исследования.
В работе применялись как общенаучные методы: анализ научной литературы, библиографическое описание, сравнение, формально-логический анализ; так и методы теоретического моделирования.
Результаты и обсуждение (Results and discussion)
Рассматривая теоретические основы проблематики ИИ и связанных с ним технологий в цифровом маркетинге, важно подчеркнуть, что технологии ИИ раскрываются на уровне универсального и инвариантно применимого решения, которое может применяться как бизнес-субъектами, так и человеческими ресурсами в целях улучшений, выраженных в повышении продуктивности труда, оптимизации многих процессов и расширения текущих возможностей. Данная точка зрения заявлялась ранее в ряде научных
работ, освещающих общие проблемы применения нейросетей, больших языковых моделей и искусственного интеллекта.
Потенциал ИИ остается недостаточно раскрытым, что связывается со сложностью и многогранностью феномена цифрового маркетинга, а также его существенной спецификой. Поэтому подходы к цифровому маркетингу на практике во многом диктуются текущей практикой функционирования бизнес-субъекта, что усложняет выделение конкретных стратегий и концепций цифрового маркетинга, несмотря на наличие некоторых теоретических предпосылок к их конкретизации.
Ведущую роль приобретает экоси-стемный подход в построении цифрового маркетинга, отсылающий к принципам системности, комплексности, научной организации и прикладным задачам повышения эффективности. Цифровая экосистема маркетинга, которая выстраивается с устремленностью на комплексное соответствие запросам потребителя и специфике бизнеса, во многом ограничивается на прикладном уровне применяющимися инструментами в деятельности компании. Под инструментами понимаются конкретные инструменты интернет-маркетинга, актуализирующиеся в реалиях цифровых трансформаций. Аналогично значительную роль инструментам интернет-маркетинга в цифровую эпоху приписывают и А. И. Рыжих и В. В. Герасименко, которые указывают на зависимость стратегий цифрового маркетинга и их эффективности от конкретно используемых цифровых технологий; таким образом, построение эффективных маркетинговых стратегий выделяется в разрезе контекстной рекламы, таргетин-га, 5£0-продвижения, вММ и многих других инструментов [2]. Иными словами, под каждый инструмент выделяются собственные характерные стратегические ориентиры применения, сопряженные с глобальной стратегией цифрового маркетинга. Вместе с тем появляются новые вызовы в маркетинге — требуется оценивать эффективность новых стратегий и следить за использованием технологий, формировать более рациональные способы организации маркетинга.
С возникновением доступных технологий ИИ появилась значительная возможность в разрешении заявленного
противоречия, что предполагает рассмотрение технологий ИИ в качестве системной совокупности решений, предоставляющих возможность применять его универсальные функции для повышения эффективности стратегий цифрового маркетинга. В заявленном контексте выделим точку зрения А. В. Федотовой, которая отмечает, что ИИ и его внедрение в различных сферах функционирования становится объективным следствием влияния цифровых трансформаций экономики на практические шаги в деятельности бизнеса [3]. ИИ рассматривается, с одной стороны, как инструмент, усиливающий цифровой разрыв между бизнес-структурами, с другой стороны, потенциал его применения и расширяющаяся доступность свидетельствуют об обратном; поэтому однозначно охарактеризовать влияние ИИ на бизнес и его стратегии не представляется возможным. Однако существует реальная возможность продуктивного применения функционально-концептуальных возможностей и перспектив технологий ИИ в прикладных задачах бизнеса.
Внедрение ИИ в маркетинг становится перспективной задачей; её реализация связывается с использованием современных направлений и внедрением конкретных технологий: как пишут Е. А. Белянцев и Н. А. Кузнецова — в задачах автоматизации, оптимизации рекламы, повышения эффективности маркетинговых стратегий, создания персонализированных продуктов, с последующей гипер-персо-нализацией и др. [4]; в задачах проведения оценки потребителей и развертывания методов машинного обучения, на что указывает исследование О. Ю. Городецкой и Я. Л. Гобаревой [5]; в задачах организации комплексного
и четко спланированного контент-маркетинга, с созданием (генерацией) уникального пользовательски-ориентированного контента, о чем пишет Л. С. Драганчук [6]; в задачах бизнес-анализа, проведения интеллектуального анализа данных, расширения возможностей и ростом доступности бизнес-аналитики, в управлении маркетинговой деятельностью на основе поддержки принимаемых решений, что рассмотрено О. В. Иванченковым [7]; и во многих других задачах, ввиду преимущества универсализации, которым наделяются современные технологии ИИ.
Говоря про технологии искусственного интеллекта, важно отметить, что под ними, как подчеркивалось нами ранее, объединяются множественные доступные современному бизнесу инструменты (рис. 1).
Применение технологий ИИ в цифровом маркетинге на практике во многом ограничивается инструментами больших языковых моделей (генеративный ИИ), которые используются для решения системных задач бизнеса и рассматриваются в качестве наиболее универсального инструмента. Как выделялось ранее, такие модели являются полифункциональными, т.е. наделяются различными функциями, построенными на анализе данных, проведении аналитики, простых вычислениях, генерации контента, автоматизации операций и т. д. Именно заявленные функции в основной массе приводятся в качестве основополагающих преимуществ ИИ в научной литературе.
Выделим ряд концепций применения ИИ для повышения эффективности цифрового маркетинга (табл.)
Отметим, что зачастую технологии ИИ применяются с позиции аналитической и генеративной функций, кото-
рые позволяют проводить комплексную работу и обеспечивают возможности анализа различных данных, их сегментации и последующей генерации контента, идей или иных решений средствами ИИ. С точки зрения выделенных концепций, считаем целесообразным уделить особое внимание прикладным вопросам применения современных инструментов генеративного ИИ для построения цифрового маркетинга, среди которых наиболее распространенными становятся следующие:
1. Генерация контента для социальных сетей, т.е. реализация контент-маркетинга. Как пишет М. Ара-шев, ИИ позволяет создавать персонализированный контент, ориентированный на потребности целевой аудитории и с большей вероятностью вызывающий позитивные (либо планируемые целевые) реакции пользователей [8]. Проектирование такого контента рекомендуется осуществлять с ориентацией на целевые потребности аудитории, её половозрастные характеристики и иные имеющиеся в распоряжении бизнеса данные; вместе с тем, контент должен иметь «живой» характер, привлекать реального пользователя. В некоторых случаях, например при реализации 5£0-стра-тегий и привлечении органического трафика через поисковики, допускается использование сгенерированного контента без значительной редактуры. Однако в долгосрочной перспективе подобное может негативно сказаться на уровне качества создаваемого контента, поскольку базы данных потребуют обновления. Успешность такого контент-маркетинга исходит из системы положений:
♦ понимание потребностей целевого потребителя;
♦ публикация контента, написанного
Большие языковые модели (генеративный искусственный интеллект)
Нейросети и машинное обучение
Простейшие функциональные алгоритмы
Сложные модели машинного обучения, которые обучены на огромных объемах текстовых данных. Способны генерировать
текст, отвечать на вопросы, переводить, резюмировать, создавать креативный контент на основе обучающей выборки данных
GPT-4 от OpenAI
BERT от Google
DALL-E и т. д.
Нейросети являются одним из инструментов машинного ResNet
обучения, используются для решения сложных задач (классификация изображений, распознавание речи, AlphaGo от DeepMind
прогнозирование и оптимизация) Системы рекомендации контента и т. д.
Базовые алгоритмы, которые выполняют конкретные функции на основе заранее заданных правил и логики. Не требуют больших объемов данных или сложных вычислений, часто используются для решения простых задач (сортировка данных, вычисления, простое принятие решений на основе условий). Алгоритмы сортировки
Фильтры спама в почтовых системах
Логические условия в программах, и. т. д
Рис. 1. Интегральная характеристика и обзор технологий искусственного интеллекта Fig. 1. Integral characterization and overview of artificial intelligence technologies
В. Колмогорова, И. Мудрова, Д. Шишлянникова.Использование искусственного интеллекта для повышения
Таблица
Концептуальные основы и направления применения технологий искусственного ИИ в маркетинге Table. Conceptual bases and directions of application of AI technologies in marketing
Концепция Характеристика
Персонализация посредством ИИ, интеллектуализация таргетинга Проведение исследований конкретных объектов, выявление закономерностей машинными алгоритмами и последующее улучшение стратегий цифрового маркетинга с учетом полученных данных, выводов, выявленных закономерностей и т. д.
Генерация контента и комплексное планирование контент-маркетинга посредством ИИ Создание пользовательского контента, ориентированного под потребности целевого потребителя, половозрастные характеристики, имеющиеся ожидания и т. д., что поддержи-вается посредством генеративных нейросетей и организации труда маркетологов, и др.
Исследование и аналитика потребительского поведения Изучение реакций клиентов на конкретные действия, осуществления ими целевых действий с использованием машинных алгоритмов
Исследование и аналитика рынка, конкурентов, с последующим принятием решений по оптимизации стратегий маркетинга Изучение поведения конкурентов, их стратегий маркетинга, реакций их потребителей на конкретные действия, цены, и т. п. для установления наиболее эффективных действий, выявления проблем, с которыми столкнулся конкурент, с последующим использованием полученных данных для собственных целей бизнеса
Прогнозирование трендов на рынке, спроса, управление кампаниями Сбор данных о рынке, текущих тенденциях и трендах, динамике, на основании чего проводится предиктивная аналитика, и улучшаются маркетинговые кампании
Автоматизация маркетинга и маркетинговых кампаний Автоматическая публикация контента, проведение рассылок, использование чат-ботов и др. инструментов автоматизации с ИИ
Исследование и аналитика достигнутых результатов маркетинговых кампаний, выявление причинно-следственных связей Изучение имеющихся данных о собственных маркетинговых кампаниях, выявление закономерностей, в том числе работа с большими данными и выявленными массивами информации, с последующей поддержкой принимаемых решений
Исследование и выявление проблем, связанных с маркетингом, оптимизация Фокус на проблемах и противоречиях, которые детально исследуются, прорабатываются отходные пути и способы реагирования в конкретной ситуации
и/или отредактированного человеком;
♦ поиск информации и сбор ключевых тезисов посредством ИИ. Поэтому при разработке контент-маркетинга и контент-плана ИИ позволит в целом спроектировать структуру контента, который потребует проверки экспертом, редактуры и улучшения для его «пригодности» в целях выстраивания взаимодействия с целевой аудиторией.
2. Применение ИИ для задач автоматизации процессов в сфере цифрового маркетинга. Цифровая автоматизация средствами ИИ является актуальным трендом в современном маркетинге; достижение автоматизации является результатом применения нейросетей в создании текстов, в управлении, в подготовке «ответных» форм (вопрос-ответ) и т.д. И. В. Яхнеева и А. В. Павлова рассматривают интеллектуальную автоматизацию как важную возможность согласования потенциала человека и машинных технологий (нейросетей) с повышением эффективности маркетинга. Авторы считают, что интеллектуальная автоматизация маркетинга требует разделения маркетинговых решений на рутинные и креативные. Рутинные решения — все те решения, где маркетинговая автоматизация может проводиться качественно без участия человека, для чего используются различные инструменты, в том числе простейшие машинные алгоритмы. Креативные решения более сложные и требуют вза-
имодействия специалиста-эксперта с ИИ, результатом которого становится создание качественного продукта при оптимизации затрачиваемых финансовых и временных ресурсов на его изготовление [9]. Примечательными в обозначенном контексте видятся и тезисы исследования Ю. В. Беляевой, которая рассматривает ИИ как возможность ускорить и сформировать массовый персонально-ориентированный маркетинг, направленный на конкретного потребителя, его потребности, цели и ожидания, что реализуется в связке с действующими каналами сбора информации о потребителе и коммуникации с ним [10]. В числе рекомендаций по вопросам использования ИИ важно уделять внимание:
♦ глобальному применению ИИ, как в типовых, так и креативных нестандартных ситуациях;
♦ сохранению возможности потребителя работать напрямую с человеком;
♦ постоянному контролю за работой машинных алгоритмов;
♦ изучению эффективности в динамике. 3. Применение технологий ИИ для
решения задач аналитики и прогнозирования в бизнесе, с направленностью на аналитику цифрового маркетинга и его стратегий. Данная сфера рассматривается в качестве одной из наиболее фундаментальных и преимущественных, посколькуаналитические функции систем ИИ позволяют поддерживать принимаемые решения и принимать обоснованные действия. Ярким
примером является прогнозирование и исследование показателей рентабельности инвестиций с использованием ИИ. Поскольку алгоритмы способны выявлять закономерности, за счет их вычленения появляется возможность устранять потери, управлять маркетингом. В том числе такие функции выделяются в генеративном ИИ, который используется для анализа данных, создания персонально-ориентированного контента, поддержки принимаемых решений и продвижения продукции посредством цифровых каналов. Инструменты генеративного ИИ рассматриваются как глобальная возможность совершенствования стратегий маркетинга и замещения штата специалистов. Чтобы аналитика с использованием ИИ приобрела эффективный и значимый характер, рекомендуется:
♦ заранее прорабатывать методологию анализа и выгружать её в систему ИИ,приводить примеры;
♦ проверять достоверность проведенного анализа;
♦ использовать подготовленные данные, не содержащие в себе логических ошибок;
♦ расширять инструменты аналитики, подключать специальные платформы аналитики;
♦ собирать необходимые данные и показатели в онлайн-режиме. Отметим, что данные рекомендации
призваны предупреждать наиболее частые ошибки применения ИИ (рис. 2). Предупреждение таких ошибок —
вопрос реализации комплексного и стратегического подхода к маркетингу с ИИ. Обеспечение продуктивности требует постоянной работы над эффективностью и мониторинга комплекса соответствующих показателей; таким показателям необходимо уделять особое внимание в контексте каждого бизнеса и его особенностей.
Заключение (Conclusion)
По результатам проведенного исследования можно сделать ряд выводов.
Во-первых, технологии ИИ, под которыми объединяются большие языковые модели, нейросети, алгоритмы машинного обучения и простейшие алгоритмы, являются долгосрочно-ориентированным инструментом улучшения стратегий цифрового маркетинга. Технологии ИИ позволяют автоматизировать рутинные задачи, оптимизировать маркетинговые кампании, подготавливать и предоставлять персонализированный контент, что, в свою очередь, ведет к повышению эффективности стратегий маркетинга, персонализации, росту качества аналитики и т. д. В данном контексте важно отметить, что цифровой маркетинг становится все более интегрированным с ИИ, что формирует дополнительные возможности для бизнеса; в то же время, несмотря на значительные достижения, остаются недостаточно раскрытыми многие составляющие практического применения ИИ в маркетинге.
Во-вторых, охарактеризованные концепции применения ИИ в цифровом маркетинге (персонализация маркетинговых кампаний, интеллектуали-
Ошибки при применении в аналитических и исследовательских задачах например, таргетинг)
• Проблемы качества данных, недостаточности данных
• Неправильное определение целевых задач аналитики
• Отсутствие представлений об объектах и субъектах аналитики
• Нарушение конфиденциальности информации
Ошибки при применении в задачах, связанных с генерацией (создание идей, контента и др.)
• Однообразие и снижение качества в динамике, связанное с отсутствием экспертной аналитики контента
• Погрешность в созданном контекнте, наличие неточностей
• Неточная интерпретация данных, фрагментарность ответов
• Непринятие во внимание существенных факторов работы
• Высокая зависимость от инструментов Ошибки при применении в задачах автоматизации
• Зависимость от системы, неработоспособность в пиковые нагрузки, потеря функциональности
• Отказ от модерирования работы алгоритмов
• Отказ от дополнительной тренировки, проверки эффективности
• Отказ от автоматизации, негибкость используемых инструментов
• Ошибочная оптимизация, нацеленная на незакономерные или неповторяющиеся действия
Рис. 2. Типовые ошибки в применении технологий ИИ Fig. 2. Typical mistakes in the application of AI technologies
зация таргетинга, генерация контента, аналитическая поддержка принятия решений, автоматизация маркетинговых процессов, прогнозирование рыночных тенденций, изучение потребительского поведения и некоторые другие) напрямую указывают на ситу-ативность и глобальную значимость применения технологий ИИ на пути к достижению эффективности стратегий в цифровом маркетинге. Особое внимание в заявленном контексте необходимо уделять задачам персонали-зации, которые позволяют создавать целенаправленные маркетинговые кампании, адаптированные под конкретные ожидания потребителей, а также задачам аналитики и автоматизации, которые сокращают совокупные затраты и время, необходимые на выполнение рутинных задач, обеспечивают рост производительности.
В-третьих, выделенные рекомендации, направленные на повышение эф-
фективности стратегий цифрового маркетинга посредством технологий ИИ, предоставляют возможность улучшать маркетинг через преимущества как самой технологии, так и её продуктивное использование в бизнесе. Рекомендуется внедрять технологии ИИ в типовые (рутинные) решения в маркетинге для автоматизации системы задач, среди которых: создание контента, управление рекламными кампаниями, аналитика, и др. Важно обеспечить надлежащую проверку и контроль результатов, полученных с помощью ИИ для предотвращения возможных ошибок, неточностей или снижения эффективности в динамике. Кроме того, особое внимание следует уделять персонализа-ции контента и взаимодействию с клиентами, что будет способствовать созданию более клиенто-ориен-тированного маркетинга.
ИСТОЧНИКИ (References)
1. К вопросу о проблемах переговорного процесса бизнеса и перспективах их преодоления средствами больших языковых моделей / Л. Ю. Гла-дилин, Е. В. Мищенко, А. Е. Смирнов, Ш. С. Кабоснидзе // Путеводитель предпринимателя. — 2024. — Т. 17, № 3. — С. 122—132. — DOI 10.24182/2073-9885-2023-17-3-122-132. - EDN ZFSKHN.
2. Рыжих, А. И. Маркетинговые стратегии предприятий розничной торговли в условиях цифровизации / А. И. Рыжих, В. В. Герасименко // Инновации и инвестиции. - 2022. - № 4. - С. 67-73. - EDN LEHLYS.
3. Федотова, А. В. Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты / А. В. Федотова // Московский экономический журнал. - 2021. - № 6. - EDN NNNYFV..
4. Белянцев, А. Е. Применение технологий искусственного интеллекта в системе управления рекламной деятельностью / А. Е. Белянцев, Н. А. Кузнецова // Финансовые рынки и банки. - 2024. - № 1. - С. 7-10. - EDN HCBHKP.
5. Городецкая, О. Ю. Ключевые тренды применения искусственного интеллекта в банковской сфере / О. Ю. Городецкая, Я. Л. Гобарева // Финансовые рынки и банки. - 2022. - № 12. - С. 34-42. - EDN TZIWZV.
6. Драганчук, Л. С. Тенденции в развитии стратегий контент-маркетинга компаний на рынке В2В / Л. С. Драганчук // Вестник Сургутского государственного университета. - 2023. - Т. 11, № 2. - С. 20-30. - DOI 10.35266/2312-3419-2023-2-20-30. - EDN RKXFNK.
7. Иванченко, О. В. Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в управлении бизнесом и маркетинге / О. В. Иванченко // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). - 2022. - № 4(80). - С. 125-130. - DOI 10.54220/v.rsue.1991-0533.2023.80.4.018. - EDN AUTHYX.
8. Арашев, М. Цифровые технологии в маркетинге: интеграция искусственного интеллекта и интернета вещей для улучшения эффективности кампаний / М. Арашев // Вестник науки. - 2023. - Т. 4, № 10(67). - С. 37-40. - EDN MHXRRC.
9. Яхнеева, И. В. Интеллектуальная автоматизация маркетинга: угроза или возможность? / И. В. Яхнеева, А. В. Павлова // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Т. 12, № 1. - С. 155-166. - DOI 10.18334/vinec.12.1.114116. - EDN OCYJJY.
10. Беляева, Ю. В. Применение инновационных технологий в современном маркетинге / Ю. В. Беляева // Инновации и инвестиции. - 2020. -№ 3. - С. 6-8. - EDN LINRNC.
