ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЫНОЧНЫХ ТЕНДЕНЦИЙ С ПОМОЩЬЮ BIG DATA

PREDICTING MARKET TRENDS USING BIG DATA

Belykh Darya Evgenievna

Student, Department of Marketing, Advertising and Public Relations, Novosibirsk State University of Economics and Management,

Russia, Novosibirsk

Shadrina Lyubov Yurievna

Scientific supervisor, PhD. Social Sciences, Associate Professor, Novosibirsk State University of Economics and Management,

Russia, Novosibirsk

АННОТАЦИЯ

В статье исследуется роль Big Data и искусственного интеллектав современном маркетинге. В условиях высокой турбулентности рынка традиционные методы анализа уступают место инновационным решениям на базе больших данных. Анализируется применение технологий анализа в разных отраслях, отмечая разницу между банковским сектором и страховым бизнесом. Рассматриваются современные инструменты: машинное обучение, NLP-технологии, показывающие точность прогнозирования до 85%. Практическая значимость работы заключается в демонстрации возможностей аналитических инструментов для оптимизации стратегий и повышения эффективности бизнеса. При этом подчеркивается, что технологии дополняют, а не заменяют экспертный анализ.

АBSTRACT

The article explores the role of Big Data and artificial intelligence in modern marketing. In a highly turbulent market environment, traditional analysis methods are being replaced by innovative solutions based on big data. The article analyzes the application of analysis technologies in different industries, highlighting the differences between the banking sector and the insurance business. It examines modern tools such as machine learning and NLP technologies, which have shown predictive accuracy of up to 85%. The practical significance of the article lies in demonstrating the capabilities of analytical tools for optimizing strategies and improving business efficiency. It is emphasized that technologies complement, rather than replace, expert analysis.

Ключевые слова: Big Data, искусственный интеллект, маркетинговая аналитика, прогнозирование рынка, машинное обучение, бизнес-аналитика, data-driven подход, потребительское поведение, маркетинговые стратегии, BI-системы, анализ данных, конкурентные преимущества, цифровая трансформация, автоматизация решений, рыночные тенденции, CRM-платформы, NLP-технологии.

Keywords: Big Data, artificial intelligence, marketing analytics, market forecasting, machine learning, business analytics, data-driven approach, consumer behavior, marketing strategies, BI systems, data analysis, competitive advantages, digital transformation, solution automation, market trends, CRM platforms, and NLP technologies.

В современном мире бизнес сталкивается с беспрецедентной скоростью изменений и непредсказуемостью рыночных условий. Способность своевременно и точно прогнозировать тенденции развития рынка превратилась из приятного преимущества в обязательное условие выживания и успешного развития компании. Сегодняшний рынок представляет собой постоянно меняющуюся экосистему, где информация генерируется в колоссальных объёмах. Потоки данных настолько масштабны и разнообразны, что классические подходы к их анализу оказываются бессильными перед вызовами времени [1].

В этих условиях на первый план выходят инновационные технологии обработки информации. Big Data и искусственный интеллект (ИИ) становятся незаменимыми инструментами современного бизнеса. Они позволяют не только эффективно работать с огромными массивами данных, но и извлекать из них ценную информацию, выявлять скрытые закономерности и делать точные прогнозы развития ситуации. Такой подход к анализу рынка даёт компаниям существенное преимущество. Используя современные технологии обработки информации, бизнес получает возможность не просто реагировать на происходящие изменения, а предвидеть их, опережая конкурентов и принимая взвешенные стратегические решения.

Современные методы прогнозирования опираются на количественный анализ огромных массивов данных, что даёт возможность выявлять скрытые закономерности и тенденции, недоступные при традиционном подходе. Это позволяет бизнесу не просто реагировать на изменения рынка, а предвидеть их и опережать конкурентов [2].

Технологии Big Data стремительно меняют подход к маркетинговым исследованиям. Исследования показывают, что более 46% маркетинговых подразделений уже интегрировали анализ больших данных в свою работу. Особенно впечатляющие результаты демонстрирует банковский сектор, где этот показатель достигает 83%. В то же время страховой бизнес пока отстаёт в применении передовых технологий, используя их лишь в 21% случаев. Такая разница в темпах внедрения свидетельствует о значительном потенциале развития аналитических инструментов в маркетинге. По мере роста конкуренции компании всё активнее обращаются к анализу данных для повышения эффективности своих стратегий и более точного прогнозирования поведения потребителей [5].

В арсенале современных маркетологов - целый спектр передовых технологий: супервизионное обучение для прогнозирования поведения потребителей, машинное обучение для выявления паттернов покупательского поведения, NLP-технологии для анализа тональности отзывов, рекуррентные нейросети для работы с временными рядами продаж.

Практические результаты внедрения впечатляют: точность прогнозирования спроса достигает 85%, время анализа существенно сокращается, а маркетинговые стратегии становятся более эффективными. Компании получают возможность персонализировать предложения, оптимизировать рекламные бюджеты и предугадывать действия покупателей [4].

Однако внедрение передовых технологий сопряжено с определёнными вызовами. Главными препятствиями становятся высокие требования к вычислительным ресурсам, сложность интерпретации результатов и необходимость привлечения квалифицированных специалистов.

Благодаря анализу больших данных компании могут эффективно управлять оттоком клиентов, оценивать их удовлетворённость, прогнозировать объёмы продаж и разрабатывать инновационные продукты, опираясь на анализ исторических данных. Такой data-driven подход позволяет создавать действительно эффективные маркетинговые стратегии, основанные на реальном поведении потребителей. [3]

Современная маркетинговая аналитика базируется на комплексном подходе к обработке и анализу данных. В её основе лежат четыре ключевых направления: описательная аналитика формирует понимание текущих тенденций, диагностическая выявляет причины изменений на рынке, предсказательная строит точные прогнозы будущего развития, а предписывающая предлагает конкретные решения для оптимизации маркетинговых стратегий.

Бизнес-аналитика трансформирует процесс принятия маркетинговых решений. Современные BI-системы интегрируют информацию из различных источников: CRM-платформ, социальных сетей, данных о поведении пользователей и финансовых показателей. Это даёт компаниям возможность прогнозировать изменения спроса, оптимизировать ассортимент и ценообразование, находить новые рыночные возможности и оценивать эффективность маркетинговых кампаний [3].

Инфраструктура данных в современном маркетинге включает распределённые файловые системы, NoSQL базы данных и облачные платформы. Такое решение обеспечивает надёжное хранение и эффективную обработку как структурированной, так и неструктурированной информации.

Источники данных для анализа делятся на три основных типа: собственные данные компании, информация от партнёров и данные от исследовательских организаций. Каждый тип вносит свой вклад в формирование полной картины потребительского поведения.

Ярким примером успешного применения технологий анализа данных служит опыт Netflix, который использует данные для создания персонализированных рекомендаций и разработки нового контента. Современные инструменты, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика, делают работу с данными доступной даже для небольших компаний, позволяя отслеживать поведение пользователей и оптимизировать маркетинговые бюджеты [4].

Таким образом, в современных условиях Big Data и искусственный интеллект стали неотъемлемыми инструментами успешного бизнеса, позволяя компаниям не только оперативно реагировать на рыночные изменения, но и предвидеть их развитие с высокой точностью до 85%. Несмотря на существующие вызовы, связанные с высокими требованиями к ресурсам и необходимостью квалифицированных специалистов, интеграция передовых технологий анализа данных открывает новые возможности для прогнозирования потребительского поведения, оптимизации маркетинговых стратегий и повышения эффективности бизнеса. Будущее маркетинга неразрывно связано с развитием объяснимого ИИ и гибридных аналитических систем, при этом важно понимать, что технологии дополняют, а не заменяют экспертное знание, помогая компаниям принимать взвешенные решения в условиях рыночной неопределённости.

Список литературы:

1. Афанасьева Ю. С., Гудкова О. Е., Шибаршина О. Ю. Прогнозирование и планирование: соотношение понятий в контексте управления современными предприятиями // Экономика и бизнес: теория и практика, 2025. — № 4 (122). — С. 27-31.
2. Бурса И. А., Александрова К. С., Дехтярева А. А. Роль Big Data и искусственного интеллекта в прогнозировании рыночных трендов // Вестник Академии знаний, 2025. — № 4(69). — С. 91-93.
3. Заводова К. А. Применение Big Data малым бизнесом в современном маркетинге // Вопросы студенческой науки, 2021. — № 1 (53). — С. 217-222.
4. Овездурдыева И. К., Джумаева М. Г. Направления Big Data // Наука и мировоззрение, 2025. — С. 1-6.
5. Черненков Ф. О. Особенности использования больших данных в финансовом секторе // Вестник университета, 2024. — № 7. — С. 181-189.