CC BY
3УДК 004
Чачис Д.Ю.
студент
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
(г. Санкт-Петербург, Россия)
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ
Аннотация: в данной статье исследуется роль искусственного интеллекта (ИИ) в прогнозировании потребительского поведения. Рассматриваются различные методы и алгоритмы, использующие ИИ для анализа данных, а также их влияние на точность предсказаний и разработку маркетинговых стратегий.
Ключевые слова: искусственный интеллект, прогнозирование, потребительское поведение, алгоритмы, анализ данных, маркетинговые стратегии, предсказательная аналитика.
В условиях современной конкуренции и быстро меняющегося рынка прогнозирование поведения потребителей становится ключевой задачей для успешной разработки маркетинговых стратегий. Компании стремятся понять и предугадать, какие продукты и услуги нужны их аудитории, чтобы своевременно отреагировать и сохранить конкурентоспособность.
Искусственный интеллект (ИИ) может значительно упростить и улучшить этот процесс, предоставив новые возможности для анализа и интерпретации данных. В отличие от традиционных методов прогнозирования, ИИ способен быстро и точно обрабатывать большие объемы данных, выявляя сложные закономерности и тенденции в поведении потребителей.
Прогнозирование потребительского поведения с помощью ИИ основано на применении различных методов и алгоритмов. Одним из ключевых направлений является машинное обучение - технология, позволяющая
системам автоматически обучаться и совершенствоваться на основе собранных ими данных [1]. В рамках машинного обучения для выявления и анализа потребительских предпочтений широко используются алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и ассоциативных правил.
Глубокое обучение, которое является подмножеством машинного обучения, предлагает еще более мощные инструменты для обработки и структурирования сложных данных. Нейронные сети, основанные на процессе обучения человеческого мозга, используются для анализа больших массивов данных и прогнозирования поведения потребителей с высокой степенью точности.
Применяя эти методы, маркетологи могут более точно предсказывать потребности своих клиентов, создавать персонализированные предложения и повышать уровень обслуживания.
Используя ИИ, компании могут анализировать большие объемы исторических данных, чтобы предсказать будущие потребительские тенденции и получить более полное представление о рынке [2]. Например, алгоритмы машинного обучения могут создавать модели, предсказывающие вероятные предпочтения и поведение клиентов, что позволяет оптимизировать рекламные кампании и повысить их эффективность.
Реальные примеры применения ИИ включают сегментирование покупателей, оптимизацию ценообразования и определение наилучших точек взаимодействия с потребителями. Крупные ритейлеры и онлайн-платформы активно используют ИИ для анализа корзин, отслеживания изменений в спросе и разработки персонализированных предложений для увеличения продаж и повышения удовлетворенности клиентов. В результате интеграция искусственного интеллекта в маркетинговые процессы дает компаниям дополнительные конкурентные преимущества [3].
Использование искусственного интеллекта для прогнозирования поведения потребителей имеет ряд существенных преимуществ. Среди них -возможность обрабатывать и анализировать большие объемы данных с высокой
скоростью, повышать точность прогнозов и адаптивность маркетинговых стратегий. Все это позволяет компаниям лучше понимать потребности своих клиентов и выявлять новые возможности для роста.
Однако внедрение ИИ не обходится без проблем. Одним из основных ограничений является сложность интерпретации результатов работы сложных алгоритмов.
Кроме того, компании сталкиваются с необходимостью защищать персональные данные потребителей и придерживаться этических норм в своей маркетинговой практике [4]. Кроме того, затраты на внедрение и поддержку технологий искусственного интеллекта остаются значительными и требуют соответствующих инвестиций и формирования новой корпоративной культуры.
Использование искусственного интеллекта для прогнозирования поведения потребителей в будущем будет только расширяться. Новые разработки, такие как генеративные модели и продвинутые нейронные сети, предоставят маркетологам еще более мощные инструменты для детального анализа данных и прогнозирования сложных потребительских моделей.
В то же время, появление обновленных нормативов и более строгих правил в области защиты данных пользователей создаст новые вызовы для их внедрения.
Одним из потенциальных направлений развития является более широкое использование искусственного интеллекта для анализа данных в режиме реального времени, что позволяет организациям оперативно реагировать на изменения в структуре покупок потребителей.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Прогнозирование спроса с помощью искусственного интеллекта. Ожидание vs Реальность // URL: https://datanomics.ru/artciles/prognozirovanie-sprosa-s-pomoshhyu-iskusstvennogo-intellekta-ozhidanie-vs-realnost;
2. Как большие данные и искусственный интеллект помогают строить более точные прогнозы для бизнеса // URL: https://dataru.ru/kak-bolshie-dannye-i-iskusstvennyy-intellekt-pomogayut;
3. Искусственный интеллект в маркетинге: инструменты, преимущества, результаты // URL: https://w.uiscom.ru/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-marketinge-instrumenty-preimushchestva-rezultaty;
4. Этичное применение искусственного интеллекта // URL: https: //ethics. cdto. center/3_3
Chachis D. Yu.
St. Petersburg State University of Economics (St. Petersburg, Russia)
ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PREDICTING CONSUMER BEHAVIOR
Abstract: article explores the role of artificial intelligence (AI) in predicting consumer behavior. It examines various methods and algorithms that utilize AI for data analysis and their impact on the accuracy ofpredictions and the development of marketing strategies.
Keywords: artificial intelligence, forecasting, consumer behavior, algorithms, data analysis, marketing strategies, predictive analytics.
