ИСПОЛЬЗОВАНИЕ BIG DATA И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВТОМАТИЗАЦИИ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ

USING BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE AUTOMATION OF MARKETING STRATEGIES

Irina Blotskaya

master’s student, Department of Economic Informatics, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

АННОТАЦИЯ

В условиях стремительного роста цифровых каналов коммуникации и объёмов данных, маркетинговые стратегии всё чаще опираются на инструменты анализа больших данных (Big Data) и технологии искусственного интеллекта (ИИ). В статье рассматривается роль Big Data и ИИ в автоматизации маркетинга, выявлены основные направления их применения, а также проанализированы современные подходы к использованию данных технологий в рамках персонализации предложений, прогнозной аналитики и повышения рентабельности маркетинговых инвестиций. Представлена статистика по применению данных решений в странах СНГ и за рубежом. Практическая значимость исследования заключается в обосновании преимуществ цифровых инструментов для повышения эффективности маркетинга.

ABSTRACT

With the rapid growth of digital communication channels and data volumes, marketing strategies increasingly rely on Big Data analytics tools and artificial intelligence (AI) technologies. This article explores the role of Big Data and AI in marketing automation, identifies the main areas of their application, and analyzes current approaches to using these technologies for offer personalization, predictive analytics, and improving marketing investment returns. Statistics on the implementation of these solutions in CIS countries and abroad are presented. The practical significance of the study lies in substantiating the advantages of digital tools for enhancing marketing efficiency.

Ключевые слова: цифровой маркетинг; большие данные; искусственный интеллект; автоматизация маркетинга; персонализация; прогнозная аналитика.

Keywords: digital marketing; big data; artificial intelligence; marketing automation; personalization; predictive analytics.

Современный маркетинг претерпевает кардинальные изменения под влиянием цифровизации. Традиционные методы продвижения, основанные на ретроспективном анализе и обобщённых гипотезах, уступают место аналитически обоснованным стратегиям, ориентированным на поведенческие данные пользователей. В этом контексте технологии Big Data и искусственный интеллект (ИИ) становятся ключевыми драйверами развития маркетинговых практик, формируя новую архитектуру цифрового взаимодействия с потребителем [1, с. 35].

Под Big Data в маркетинге понимаются данные, обладающие высокой объёмностью, разнообразием и скоростью поступления. Эти данные собираются из разных источников: CRM-систем, социальных сетей, веб-аналитики, call tracking, мобильных приложений, а также внешних провайдеров. Анализ этих массивов невозможен без применения ИИ, обеспечивающего автоматизированное выявление закономерностей, кластеризацию клиентов, прогнозирование их поведения и динамическую персонализацию предложений [2, с. 31].

Интеграция ИИ в маркетинг реализуется через несколько направлений: предиктивную аналитику, когнитивные интерфейсы, системы рекомендаций, оптимизацию контента и каналов, чат-боты и голосовых помощников. Использование таких решений позволяет компаниям: повысить точность таргетинга, автоматизировать принятие решений, уменьшить затраты на маркетинг, повысить lifetime value клиента [3, с. 30].

По данным McKinsey, компании, активно использующие ИИ в маркетинге, демонстрируют рост ROI на 15–30% по сравнению с традиционными игроками [4, с. 3]. В частности, применение моделей прогнозирования оттока клиентов позволяет сократить расходы на удержание на 25–40% при сохранении того же уровня лояльности [4, с. 4].

Для обоснования эффективности внедрения AI-инструментов в маркетинг рассмотрим сравнительную таблицу [4, с. 3], [5, с. 6].

Таблица 1.

Эффективность маркетинговых стратегий с ИИ и без него

Особую роль Big Data и ИИ играют в системе персонализации. В ритейле они позволяют учитывать историю покупок, время визита, геолокацию и даже эмоциональное состояние пользователя. Кейс Alibaba иллюстрирует применение многоуровневой системы интеллектуальных агентов, обрабатывающей более миллиарда запросов в день и формирующей динамическое взаимодействие с клиентом в реальном времени [6, с. 131].

В СНГиспользование Big Data и ИИ только начинает активно развиваться. Основные барьеры внедрения: ограниченность кадрового резерва, высокая стоимость интеллектуальных решений, слабая интеграция с существующей ИТ-инфраструктурой и ограниченный доступ к качественным данным [7, с. 28]. Тем не менее, компании, реализующие пилотные AI-проекты (например, Workbench в Республике Беларусь), показывают рост клиентской базы и экспортных контрактов за счёт автоматизированной персонализации и чат-решений [8, с. 2].

Следующий важный аспект – этические и нормативные ограничения. В условиях европейского GDPR и национальных законов по защите персональных данных маркетинговые ИИ-системы должны быть прозрачными, объяснимыми и безопасными. Это требует внедрения архитектуры Responsible AI, включающей аудит алгоритмов, контроль качества данных и защиту от дискриминационных практик [9, с. 4].

Перспективные направления использования Big Data и ИИ в маркетинге выходят за рамки привычных каналов взаимодействия с клиентами. Уже сегодня наблюдается активное внедрение генеративного ИИ (GenAI) в задачи контент-маркетинга: от генерации рекламных объявлений до адаптации визуального и текстового контента под индивидуальные интересы аудитории. Согласно исследованию IBM Think, 78% маркетологов заявили, что планируют интегрировать GenAI-инструменты в свою стратегию в течение ближайших двух лет [10, с. 4].

Особый интерес представляет применение ИИ в управлении воронкой продаж. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей на сайтах и в приложениях, автоматически определяя, на каком этапе воронки находится потенциальный клиент, и предлагают релевантные действия для его продвижения к конверсии. Например, система может инициировать рассылку персонализированного email или push-уведомления на основе предыдущих касаний и поведенческих сигналов [11, с. 6].

Кроме того, Big Data используется для оценки медиавоздействия в мультиканальных средах. В отличие от традиционной модели last-click attribution, современные подходы, основанные на ИИ, позволяют построить модели мультисенсорного взаимодействия (multi-touch attribution), учитывающие весь путь пользователя. Это повышает точность распределения маркетингового бюджета и позволяет прогнозировать эффективность каждого канала на индивидуальном уровне [12, с. 9].

Важным направлением является использование нейросетевых моделей в анализе визуального контента. Например, бренды могут автоматически отслеживать появление своего логотипа в пользовательском контенте социальных сетей или видео, анализировать эмоции потребителей на изображениях, что даёт новый уровень понимания восприятия бренда [13, с. 2]. Такие системы уже внедряются в крупных FMCG-компаниях и в секторе моды.

Наконец, всё большее значение приобретают гибридные ИИ-модели, сочетающие статистические методы, обработку естественного языка (NLP) и логики принятия решений. Они применяются в системах динамического ценообразования, автоматической корректировки креативов, генерации сценариев рекламных кампаний и адаптации лендингов под поведение конкретного пользователя в режиме реального времени [14, с. 7].

Таким образом, цифровая трансформация маркетинга через Big Data и ИИ – это не просто тренд, а фундаментальный переход к управлению потребительским опытом на основе данных. Эффективность таких решений подтверждается как международной, так и локальной практикой. Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке унифицированных моделей оценки эффективности ИИ-инструментов, включая метрики доверия, прозрачности и объяснимости алгоритмов.

Возможности для масштабирования таких технологий в Беларуси и странах СНГ очевидны: наличие ИТ-экспертизы, растущий интерес бизнеса к data-driven подходу и развитие образовательных программ по аналитике и цифровому маркетингу создают прочную основу для быстрого прогресса в этой области.

Список литературы:

1. Guha A., Grewal D., Kopalle P. K., Haenlein M. How Artificial Intelligence Will Affect the Future of Retailing // Journal of Retailing. — 2021. Vol. 97. №1. — P. 28–41.
2. Huang M.-Н, Rust R. T. A Strategic Framework for Artificial Intelligence in Marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. — 2021. Vol. 49. №1. — P. 30–50.
3. Jacobs B. J. D., Donkers B., Fok D. Model-based Purchase Predictions for Large Assortments // Marketing Science. — 2016. Vol. 35. №3. — P. 389–404.
4. McKinsey & Company. The State of AI in 2023. [электронный ресурс]. —Режим доступа. — URL: https://www.mckinsey.com/ (дата обращения: 10.04.2025).
5. IBM. What is AI Marketing? IBM Think Blog, 2024. [электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: https://www.ibm.com/blog/ai-marketing (дата обращения: 15.04.2025).
6. Wang Y., Mintz O., Chen D., Chen K. How Alibaba Uses AI Chatbots to Serve a Billion Customers // Management and Business Review. — 2024. —Special Issue on AI & Customer Engagement.
7. Сташевская М. П. Анализ применения больших данных в Республике Беларусь в контексте перехода к цифровой экономике // Экономическая наука сегодня. — 2024. № 1. — С. 26–33.
8. Saniukevich V. The intercontinental route: How one Belarusian agency helps clients automate for international growth // Think with Google. —  2021. [электронный ресурс]. —  Режим доступа — URL: https://www.thinkwithgoogle.com (дата обращения: 15.04.2025).
9. Wamba-Taguimdje S. L., Fosso Wamba S., Kala Kamdjoug J. R., Tchatchouang Wanko C. Influence of Artificial Intelligence (AI) on Firm Performance // Business Process Management Journal. — 2020. Vol. 26. №7. — P. 1893–1924.
10. IBM. Future of Generative AI in Marketing. IBM Report, 2024. [электронный ресурс]. — Режим доступа — URL: https://www.ibm.com/reports/genai-marketing (дата обращения: 16.04.2025).
11. Grewal D., Roggeveen A. L., Nordfält J. The Future of Retailing // Journal of Retailing. — 2021. Vol. 97. №1.  —  P. 1–6.
12. Zumstein D., et al. Marketing Automation & AI Report. Swiss Research Institute. — 2024. — 48 с.
13. Mahabub Basha. Impact of Artificial Intelligence on Marketing Performance // World Journal of Advanced Research and Reviews. — 2024. Vol. 12. №3. —  P. 993–1004.
14. Liu X., Singh P. V., Srinivasan K. A Structured Analysis of Unstructured Big Data by Leveraging Cloud Computing // Marketing Science. — 2016. Vol. 35. №3.  —  P. 363–388.