ВПРОВАДЖЕННЯ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПОГЛИБЛЕННЯ ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ МАРКЕТИНГОВИХ КОМУНІКАЦІЙ

Abstract

Стаття присвячена дослідженню можливостей поглиблення персоналізації як напряму маркетингової діяльності для мінімізації різниці в очікуваннях підприємств і споживачів. Проведено та систематизовано категоріальний аналіз поняття «персоналізований маркетинг» і розглянуто розвиток дискурсу в галузі штучного інтелекту (ШІ). Досліджено актуальний стан рівня впровадження персоналізації серед брендів. Акцентовано увагу на тому, що бренди й авдиторії мають різне бачення персоналізації, що призводить до розриву в очікуваннях обох сторін, а також сприяє зниженню рівня задоволення споживачів від маркетингових активностей. Досліджено можливості генеративних моделей машинного навчання як інструменту посилення персоналізації завдяки їхнім можливостям обробки великих масивів даних і прогнозування поведінки споживачів. Зроблено висновок, що персоналізація наразі виступає одним з ключових напрямів маркетингової діяльності підприємства, а генеративні моделі машинного навчання слід віднести до переліку інструментів для синхронізації сприйняття персоналізації між брендами й авдиторіями. Крім того, висунуто гіпотезу щодо можливостей оптимізації маркетингових витрат за рахунок імплементації розробок у галузі ШІ у діяльність відповідних відділів підприємств.

Keywords

• персоналізація
• генеративні моделі машинного навчання
• бренд
• цільова аудиторія
• маркетингові комунікації