ЦИФРОВИЗАЦИЯ МАРКЕТИНГА С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты цифровой трансформации маркетинговой деятельности с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ), включая генеративные языковые модели. Анализируется влияние ИИ на структуру бизнес-процессов в маркетинге, выявляются ключевые направления автоматизации и оптимизации, а также потенциальные эффекты для управления рекламной активностью, аналитикой и контентом. Обоснована роль ИИ как элемента системной перестройки маркетинговых функций в рамках перехода к data-driven подходу. Приведены рекомендации по построению целевых бизнес-процессов на основе BPMN-моделирования и интеграции ИИ в ключевые точки взаимодействия.

ABSTRACT

The article explores the theoretical and practical aspects of digital transformation in marketing through the implementation of artificial intelligence (AI), particularly generative language models such as ChatGPT. The study emphasizes how AI technologies restructure marketing business processes, automate routine tasks, and optimize strategic decision-making. Special attention is paid to the integration of AI into advertising, content creation, and performance analytics. The role of BPMN-based process modeling in formalizing the interaction between AI modules and marketing functions is examined. The paper also outlines current trends in intelligent automation, discusses organizational changes associated with AI adoption, and proposes recommendations for building a scalable, data-driven marketing system. The findings may be applied across various B2B sectors seeking to increase marketing efficiency through intelligent technologies.

Ключевые слова: цифровизация маркетинга, искусственный интеллект, ChatGPT, бизнес-процессы, автоматизация, BPMN, трансформация.

Keywords: digital marketing, artificial intelligence, ChatGPT, business process transformation, automation, BPMN, intelligent systems.

Современная маркетинговая среда характеризуется высокой степенью конкуренции, ростом затрат на привлечение клиентов, необходимостью постоянной генерации контента и увеличением объёма обрабатываемых данных. В этих условиях традиционные организационные подходы к маркетинговой деятельности становятся неэффективными, что требует системного пересмотра бизнес-процессов и внедрения новых цифровых решений.

Цифровизация маркетинга предполагает не просто автоматизацию отдельных задач, а комплексную перестройку процессов, инфраструктуры и логики принятия решений на основе технологий искусственного интеллекта, облачных вычислений и сквозной аналитики [1; 2]. Особое место в этом процессе занимает интеграция генеративных ИИ-моделей (таких как ChatGPT), способных выполнять функции по созданию текстов, генерации гипотез, структурированию данных, написанию технических описаний, адаптации рекламных сообщений и даже обработке обратной связи [3; 4].

Применение ИИ в маркетинге позволяет решить ряд ключевых задач:

• автоматизировать генерацию рекламного и информационного контента;
• ускорить создание и тестирование креативов;
• сократить цикл подготовки маркетинговых кампаний;
• обеспечить единый стиль коммуникации и снизить нагрузку на персонал;
• повысить управляемость рекламными бюджетами через интеграцию аналитики и отчётности [5; 6].

В рамках цифровой трансформации важным этапом становится изменение бизнес-процессов. Здесь ключевым инструментом выступает моделирование в нотации BPMN 2.0, которое позволяет наглядно зафиксировать взаимодействие между сотрудниками, системами и ИИ-модулями, определить точки автоматизации и снизить риски дублирования или «ручных» операций [7]. В построенной целевой модели маркетинга ИИ выступает как участник процессов с конкретными функциями: генерация контента, анализ данных, формирование отчётов, предложение гипотез или заполнение шаблонов. Это позволяет перейти от концепции вспомогательного инструмента к модели цифрового ассистента, способного частично заменить рутинную интеллектуальную работу.

Согласно последним исследованиям, внедрение ИИ в маркетинговую среду позволяет автоматизировать до 70 % типовых задач — особенно в таких направлениях, как копирайтинг, планирование кампаний, SEO-оптимизация и отчётность [8; 9]. В ряде кейсов, опубликованных в международных источниках, фиксируется снижение стоимости привлечения клиента (CPL) до 20–30 %, а скорость запуска рекламной активности увеличивается в 2–3 раза при сохранении или повышении качества материалов [10; 11].

При этом цифровая трансформация маркетинга не ограничивается внедрением инструментов. Она требует организационного переосмысления: перераспределения ролей, определения точек контроля, построения гибкой аналитической архитектуры. Использование ИИ целесообразно сопровождать формированием базы знаний, библиотеки промптов, шаблонов УТП и KPI-панелей, что обеспечивает устойчивость процесса и минимизирует зависимость от конкретных сотрудников [12].

Особое значение приобретает развитие собственной модели цифрового помощника, обученной на внутреннем массиве данных, контенте и сценариях. Это направление позволяет перейти к персонализированному ИИ, адаптированному под отраслевые задачи, юридические нормы и коммуникационные особенности конкретного бизнеса [13; 14].

Таким образом, цифровизация маркетинга с применением ИИ позволяет не только повысить оперативную эффективность, но и трансформировать саму логику маркетингового управления. Внедрение ИИ в процессы разработки, реализации и анализа рекламной активности открывает путь к интеллектуальной автоматизации, снижению издержек и построению высокоадаптивной системы маркетинга, способной функционировать в условиях нестабильного спроса и высокой конкуренции.

Перспективными направлениями дальнейшего развития являются:

• построение сквозной BI-аналитики с ИИ-интерпретацией показателей;
• автоматизация SMM и email-коммуникаций на основе шаблонов;
• создание цифрового контент-хаба на основе генерации и индексирования материалов;
• формирование внутренней библиотеки знаний и интеграция ИИ в CRM-систему как консультанта и генератора решений.

Несмотря на значительные перспективы и достигнутые успехи в цифровизации маркетинга с использованием искусственного интеллекта, этот процесс сопряжён с рядом ограничений и критических факторов, которые необходимо учитывать при разработке и реализации проектов цифровой трансформации.

Одним из ключевых ограничений является качество и согласованность входных данных. Генеративные модели ИИ, включая ChatGPT, остро зависят от структуры, актуальности и чистоты обучающей и операционной информации. Использование устаревших, неполных или противоречивых данных может привести к снижению релевантности контента, некорректной персонализации и стратегическим ошибкам в рекламных коммуникациях. Поэтому обеспечение надёжной системы сбора, хранения и актуализации данных является важнейшим условием успешной интеграции ИИ.

Вторым барьером выступает организационная готовность и цифровая культура предприятия. В компаниях с доминирующим интуитивным или ручным стилем управления автоматизированные рекомендации ИИ могут игнорироваться или восприниматься с недоверием. Недостаточный уровень цифровой компетентности сотрудников также ограничивает эффект от внедрения. В связи с этим важнейшую роль играет программа внутреннего обучения, сопровождения и адаптации персонала к новым форматам работы.

Существенное значение имеют также этические и юридические аспекты. Использование ИИ в генерации контента и принятии решений затрагивает вопросы авторского права, конфиденциальности данных, а также коммуникационной ответственности. При цифровизации маркетинга необходимо соблюдать нормы законодательства о персональных данных и следить за соответствием ИИ-инструментов корпоративной политике и отраслевым регламентам.

Кроме того, чрезмерная зависимость от автоматизации может привести к потере стратегической гибкости. Хотя ИИ эффективно обрабатывает рутинные шаблонные задачи, в ситуациях нестабильного спроса, кризиса или выхода на новые рынки человеческий опыт и экспертная оценка остаются незаменимыми. Поэтому в рамках трансформации рекомендуется гибридная модель, в которой ИИ выполняет операционные функции, а специалисты сохраняют контроль над стратегическими решениями.

Наконец, существуют технические ограничения, связанные с интеграцией ИИ в существующую маркетинговую инфраструктуру. Внедрение ИИ требует совместимости с CRM, CMS, аналитическими платформами, а также наличия достаточной вычислительной мощности и поддержки со стороны IT-отдела. Без должной архитектурной подготовки использование ИИ может носить фрагментарный характер и не дать ожидаемого эффекта.

Таким образом, осознание и предварительное управление рисками, связанными с цифровизацией маркетинга, является необходимым условием для устойчивости и эффективности трансформации. Только в условиях комплексного подхода — технологического, организационного и правового — возможно достижение стратегических целей внедрения ИИ в маркетинговую деятельность.

Полученные выводы и рекомендации могут быть адаптированы для компаний в сферах B2B, недвижимости, логистики, IT, образовательных услуг и других направлений, где маркетинг опирается на точные метрики, быструю реакцию и персонализацию.

Список литературы:

1. Аржанова К. А., Писклакова Л. Д. Трансформация digital-маркетинга с использованием AI: опыт ведущих компаний // КиберЛенинка. 2023. https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-digital-marketinga-s-ispolzovaniem-ai-opyt-veduschih-kompaniy
2. Червова Н. В. Применение нейросетей в управлении продажами, маркетинге и рекламе // КиберЛенинка. 2024. https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyrosetey-v-upravlenii-prodazhami-marketinge-i-reklame
3. Щелик С. Ю., Солдатова А. В. Использование нейросетей и возможностей генеративного дизайна в брендинге // КиберЛенинка. 2024. https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-neyrosetey-i-vozmozhnostey-generativnogo-dizayna-v-brendinge
4. Belkovskaya T. Цифровая трансформация маркетинговой деятельности // БГУИР. 2021. https://libeldoc.bsuir.by/bitstream/123456789/44002/1/Belkovskaya_Tsifrovaya.pdf
5. Databridge Market Research. Влияние искусственного интеллекта на цифровой маркетинг: будущее и за его пределами // Databridge. 2023. https://www.databridgemarketresearch.com/ru/whitepaper/ai-impact-on-digital-marketing-future-and-beyond
6. Harvard Business School Online. The Role of Artificial Intelligence in Digital Transformation // HBS Online Blog. 2024. https://online.hbs.edu/blog/post/ai-digital-transformation
7. France S. L., Ghose S. Marketing Analytics: Methods, Practice, Implementation, and Links to Other Fields // arXiv. 2018. https://arxiv.org/abs/1801.09185
8. Wu J., Gan W., Chen Z., Wan S., Lin H. AI-Generated Content (AIGC): A Survey // arXiv. 2023. https://arxiv.org/abs/2304.06632
9. Maslej N., Fattorini L., Perrault R., et al. Artificial Intelligence Index Report 2024 // arXiv. 2024. https://arxiv.org/abs/2405.19522
10. Digital Marketing Institute. AI in Digital Marketing - The Ultimate Guide // DMI Blog. 2025. https://digitalmarketinginstitute.com/blog/ai-in-digital-marketing-the-ultimate-guide