CC BY
171Применение машинного обучения в маркетинге
Рябова Виктория Алексеевна,
магистрант, Финансовый университет при Правительстве РФ, [email protected]
В научной статье представлены результаты анализа особенностей применения технологии искусственного интеллекта машинного обучения при совершенствовании маркетинговой деятельности предприятий. Актуальность исследования на выбранную проблематику обусловлена несколькими факторами: во-первых, необходимостью адаптации маркетинга под цифровую модель; во-вторых, необходимостью поиска инструментов продвижения продукции в условиях кризиса пандемии covid-19. В рамках статьи рассмотрена характеристика цифровой трансформации системы управления маркетингом в российской практике. Проанализирована структур рынка рекламы в России, которая отображает повышенную роль цифровых технологий в маркетинговом продвижении. Рассмотрена характеристика технологии машинного обучения как инструмента маркетинга, способствующего росту показателей эффективности продвижения продукции. В заключении установлено, что применение машинного обучения в маркетинговой деятельности предприятия способствует повышению экономической эффективности продвижения продукции на рынке путем персонализа-ции рекламы, оптимизации расходов, увеличения скорости обработки информации, а также при помощи максимизации возможностей клиентского обслуживания.
Ключевые слова: маркетинг; управление маркетингом; инструменты маркетинга; машинное обучение; технология искусственного интеллекта.
см см о
см ^
О!
н О Ш
т
X
<
т О X X
Маркетинговая деятельность современных компаний является одним из главных направлений того, чтобы обеспечить экономическую эффективность, безопасность, конкурентоспособность и финансовую устойчивость стратегического развития бизнеса. Однако под влиянием цифровизации и созданием новых инноваций формируется все более частое использование различных технологий в совершенствовании маркетинга, среди которых технологии искусственного интеллекта -машинное обучение.
Популярность внедрения и применения цифровых технологий и инноваций в маркетинге с целью обеспечения совершенствования маркетинговой деятельности компании обусловлена влиянием следующих факторов:
- во-первых, необходимостью проведения стратегических изменений при маркетинговом продвижении бренда и продукции компании;
- во-вторых, необходимостью адаптации под цифровую трансформацию бизнеса, включая цифровизацию всех бизнес-процессов и в целом бизнес-модели;
- в-третьих, необходимостью адаптации под карантинные ограничения и изменения площадок реализации продукции в условиях пандемии Covid-19, ведь традиционные способы продажи долгий период времени были закрыты.
Из-за карантинных ограничений и мероприятий произошло закрытие многих офисов и магазинов. Большое количество людей перешло в сеть Интернет, где производится покупка необходимых товаров и услуг [1].
Основным способом маркетингового продвижения продукции является традиционная реклама в средствах массовой информации и телевидении. Она позволяет охватывать наиболее широкую аудиторию потенциальных потребителей, однако качество ее неудовлетворительное. Охват целевой аудитории становится все ниже, ведь в традиционных источниках рекламы отсутствуют возможности персонализации рекламного предложения для тех клиентов, которые могут быть потенциальными покупателями [2].
Использование инструментов инновационного маркетинга выводит таргетирование на новый уровень эффективности и позволяет избежать взаимодействия с незаинтересованной аудиторией. Так, цифровые технологии маркетингового продвижения позволяют ориентироваться не только на демографический признак потребителя, но и на его интересы и сферу деятельности, что позволяет с большей точностью персонализировать рекламные предложения для потребителей [3].
В маркетинге цифровые и инновационные технологии применяются с целью координации усилий предприятия по достижению стратегических и оперативных ориентиров с учетом рыночных требований и обеспечению взаимодействия с клиентами и бизнес-партнерами посредством передачи информации о товарах и услугах, а также получения, обработки и анализа маркетинговой информации [4].
По нашему мнению, современным компаниям экономики России необходимо проводить плавный переход из мультиканального на омниканальный маркетинг, сущностью которого выступает возможность соединить множество каналов коммуникаций, используемых потребителями. Актуальность применения омниканального маркетинга обусловлена необходимостью адаптации маркетинговой стратегии и рекламной деятельности под новые условия внешней среды [5].
Роль маркетинговых инноваций повышается с каждым годом. Доказательством такой тенденции являются данные на рисунке 1, где изображена подробная структура рекламного рынка России в 2020 году.
4. Персонализируется реклама и маркетинговое предложение отдельным группам целевой аудитории.
5. Происходит оптимизация финансовых и трудовых ресурсов, поскольку технологии машинного обучения требуют минимального количества обслуживающего персонала.
Таким образом, можно заключить, что применение машинного обучения в маркетинговой деятельности предприятия способствует повышению экономической эффективности продвижения продукции на рынке путем персонали-зации рекламы, оптимизации расходов, увеличения скорости обработки информации, а также при помощи максимизации возможностей клиентского обслуживания.
-
■
11,2
Телевидение
Радио
Прессе
ООН Интернет Всего
Рисунок 1 - Структура рынка рекламы России в 2020 году, в млрд рублей [6].
В 2020 году реклама российского бизнеса через цифровые каналы выросла на 4% до 253 млрд рублей, тогда как реклама через телевидение снизилась на 3% до 169 млрд рублей. Наибольшее снижение произошло в рекламе через прессу - на 47% до 8 млрд рублей. Таким образом, цифровые способы продвижения продуктов становятся главным направлением маркетинговой деятельности организаций.
Построение систем машинного обучения является на сегодняшний день одной из самых популярных, актуальных и современных областей цифровизации предпринимательской деятельности в России на стыке информационных технологий, математического анализа и статистики.
Машинное обучение все глубже проникает в бизнес-процессы российских организаций посредством пользовательских продуктов, созданных с помощью методов искусственного интеллекта. Очевидно, что данные технологии будут развиваться и дальше, постепенно становясь частью операционной деятельности любого бизнеса.
Кроме того, применение технологии машинного обучения способствует совершенствованию маркетинга, что включает в себя следующий ряд преимуществ [7]:
1. Увеличивается скорость обработки информации, аналитика ее и принятие решение при обработке результатов.
2. Максимизируют возможности клиентского обслуживания в режиме беспрерывной работы.
3. Появляется фундамент для применения и развития других цифровых технологий и информационных систем, где машинное обучение увеличивает эффективность.
Литература
1. Khattak A. Hegemony of digital platforms, innovation culture, and e-commerce marketing capabilities: the innovation performance perspective // Sustainability. 2022. № 1.
2. Малышева А.С., Фендюр Н.А., Ветров А.С. Инновации и тренды в маркетинге // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2021. № 1 (51). С. 130-135.
3. Кингснорт С. Стратегия цифрового маркетинга. Интегрированный подход к онлайн-маркетингу. М.: Олимп-Бизнес, 2019. 416 с.
4. Назаров А.Д., Товмасян Н.Д. Цифровой маркетинг как современный тренд // Московский экономический журнал. 2020. №6.
5. Антипин Ф.А. Омниканальная торговля в России в реалиях современной экономической ситуации // Российское предпринимательство. 2017. №5. С. 733-748.
6. Рекламный рынок России. URL: http://www.akarussia.ru/node/7849 (дата обращения: 01.04.2022).
7. Старостин В.С. Трансформация маркетинговых технологий в эпоху машинного интеллекта // Вестник ГУУ. 2018. №1.
Applications of machine learning in marketing Ryabova V.A.
Financial University under the Government of the Russian Federation JEL classification: B00, D20, E22, E44, L23, L51, L52, M11, M20, M30, Z33
The scientific article presents the results of the analysis of the features of the application of machine learning artificial intelligence technology in improving the marketing activities of enterprises. The relevance of the study on the selected issue is due to several factors: firstly, the need to adapt marketing to the digital model; secondly, the need to find tools to promote products in the context of the crisis of the covid-19 pandemic. Within the framework of the article, the characteristics of the digital transformation of the marketing management system in Russian practice are considered. The structure of the advertising market in Russia is analyzed, which reflects the increased role of digital technologies in marketing promotion. The characteristics of machine learning technology as a marketing tool that contributes to the growth of product promotion efficiency indicators are considered. In conclusion, it was found that the use of machine learning in the marketing activities of an enterprise helps to increase the economic efficiency of promoting products on the market by personalizing advertising, optimizing costs, increasing the speed of information processing, and also by maximizing customer service opportunities. Keywords: marketing; marketing management; marketing tools; machine
learning; artificial intelligence technology. References
1. Khattak A. Hegemony of digital platform, innovation culture, and e-commerce marketing capabilities: the innovation performance perspective // Sustainability. 2022. № 1.
2. Malysheva A.S., Fendyur N.A., Vetrov A.S. Innovations and trends in marketing // Innovative economy: prospects for development and improvement. 2021. No. 1 (51). pp. 130-135.
3. Kingsnorth S. Digital Marketing Strategy. Integrated approach to online marketing. Moscow: Olymp-Business, 2019. 416 p.
4. Nazarov A.D., Tovmasyan N.D. Digital marketing as a modern trend // Moscow Economic Journal. 2020. №6.
5. Antipin F.A. Omnichannel trade in Russia in the realities of the modern economic situation // Russian entrepreneurship. 2017. No.5. pp. 733-748.
6. The advertising market of Russia. URL: http://www.akarus-sia.ru/node/7849 (accessed: 01.04.2022).
7. Starostin V.S. Transformation of marketing technologies in the era of machine intelligence // Bulletin of GUU. 2018. No. 1.
X X
о
го А с.
X
го m
о
ю
2 О
м м
