УДК 339.1
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.04.05.012
Авторы
Даниил Олегович Анофриков,
Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, Омск, Россия
Аннотация
В статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и анализа данных (Data Science) для принятия управленческих решений в маркетинге. Исследуются кейсы из России, стран СНГ, США, Китая и Японии, демонстрирующие, как компании используют прогнозную аналитику, персонализацию контента, оптимизацию рекламы и другие AI-решения для повышения эффективности маркетинговых стратегий.
В России и СНГ ключевыми примерами являются Сбербанк, Wildberries и Kaspi Bank, использующие ИИ для анализа транзакций, рекомендательных систем и кредитного скоринга. В США такие компании, как Amazon и Netflix, применяют машинное обучение для динамического ценообразования и персонализации контента. В Китае Alibaba и Tencent интегрируют AI в управление цепочками поставок и таргетированную рекламу, а в Японии Rakuten и Toyota оптимизируют e-mail-маркетинг и прогнозирование спроса с помощью инструментов Data Science.
Статья подчеркивает, что внедрение технологий ИИ и Big Data позволяет бизнесу повышать точность маркетинговых решений, снижать затраты и улучшать клиентский опыт. Перспективы развития включают дальнейшую автоматизацию процессов и углубленный анализ потребительского поведения.
Ключевые слова
искусственный интеллект, анализ данных, управленческие решения, маркетинг, персонализация, динамическое ценообразование, прогнозная аналитика, рекомендательные системы, Big Data, машинное обучение, кейсы компаний, кросс-культурный анализ, ROI, эффективность маркетинга, цифровая трансформация
