УДК 339.138:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.04.11.029

Авторы

Илья Игоревич Княжевский,
Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Туган-Барановского, Донецк, Россия

Аннотация

Для учёных и маркетологов важным направлением перспективных научных иссле­дований является изучение специфики и особенностей разработки и внедрения технологий нового поколения, среди которых важное место занимает искусственный интеллект, и изучение перспектив его использования в различных сферах деятельности выступает объектом многих научных исследований. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения способствуют оптимизации маркетин­говых стратегий, повышению точности прогнозирования, формированию новых каналов продвижения товаров и услуг, персонализации и индивидуализации взаимодействия с потребителями и клиентами [1].
Целью научного исследования является оценка потенциальных возможностей использования тех­нологий искусственного интеллекта на различных этапах, оценка его роли в развитии маркетинга ин­новаций как новой парадигмы в научном обосновании экономических процессов и явлений. Следует детально изучить преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта в маркетинге инноваций и его влияние на эффективность бизнес-процессов и повышение качества результатов мар­кетинговой деятельности [4, с. 105–124].
Технологии искусственного интеллекта развиваются, и формируются новые виды искусственного интеллекта, а интерес со стороны маркетологов проявляется к генеративному искусственному интел­лекту (Generative AI, GenAI), который представляет собой новую парадигму совершенствования искус­ственного интеллекта и новый этап в развитии технологий нового поколения. GenAI как инновационная технология даёт возможность всем, кто её внедряет, сократить цифровой разрыв в цифровизации ком­паний и создаёт перспективы для организации маркетинговых исследований, генерации новых проек­тов и научных идей, оптимизации процесса обработки и анализа больших баз данных, автоматизации сложных аналитических процессов [2, с. 251–256].
Применение технологий искусственного интеллекта в продвижении товаров и услуг, разработке рекламных кампаний играет ключевую роль в современной таргетированной рекламе, воздействуя на повышение её эффективности путём внедрения автоматизации анализа данных, прогнозирования поведения потребителей на основе предиктивной аналитики, оптимизации рекламных кампаний и ге­нерации контента.

Ключевые слова

маркетинг, инновации, генерация, генеративный искусственный интеллект, тар­гетинг, новая парадигма, предиктивная аналитика

Список литературы

  1. Азарян Е.М., Ольмезова Н.А., Криковцева Н.А. [и др.] Маркетинг в отраслях и сферах деятельности : учебное пособие. Посвящается 105-летию ФГБОУ ВО «Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Туган-Барановского». – Донецк: Из­дательский дом «Научная библиотека», 2025. – 182 с. – ISBN 978-5-00202-976-1. – EDN PSCQZK.
  2. Сафонов А.В. Использование машинного об­учения для анализа данных в маркетинге // Международный научный журнал. – 2024. – № 6. – С. 251–256.
  3. Мартынов И.Ю., Княжевский И.И. Исследо­вание маркетинговой деятельности торговых предприятий на виртуальных рынках // Тор­говля и рынок. – 2020. – Т. 2, № 4-2(56). – С. 16–25. – EDN TOZKQB.
  4. Савченко С.П. Возможности применения ге­неративных нейронных сетей на различных этапах маркетингового исследования: от пла­нирования до интерпретации данных // Ин­форматизация в цифровой экономике. – 2025. – Т. 6, № 1. – С. 105–124. – DOI 10.18334/ ide.6.1.122853. – EDN LCNKQK.
  5. Азарян Е.М., Мелентьева О.В., Княжевский И.И. Управление продажами в торговле : учеб­ное пособие. Посвящается 105-летию ФГБОУ ВО «Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Ту­ган-Барановского». – Москва: Издательский Дом «Научная библиотека», 2025. – 204 с. – ISBN 978-5-908031-12-7. – EDN SQZVNM.
  6. Азарян Е.М., Возиянова Н.Ю., Бессарабов В.О. [и др.] Маркетинговый потенциал цифровой бизнес-среды на виртуальном рынке. – Курск: ЗАО «Университетская книга», 2025. – 383 с. – ISBN 978-5-00261-596-4. – EDN APTFMJ.
  7. Azaryan E.M., Melenteva O.V. An integrated approach to the formation of a digital strategy for the development of a virtual market // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. – 2024. – Vol. 14, No. 9-1. – P. 386–395. – EDN CUVQSG.
  8. Азарян Е.М., Мелентьева О.В., Княжевский И.И. Маркетинг в социальных сетях : учеб­ное пособие. Посвящается 105-летию ФГБОУ ВО «Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Ту­ган-Барановского». – Барнаул: Издательский дом «Научная библиотека», 2025. – 164 с. – ISBN 978-5-00202-746-0. – EDN KTWUFE.
  9. Ткачук П.Ю., Макарова Е.И. Инновацион­ные механизмы и инструменты развития экономического потенциала Луганской На­родной Республики // Экономика и управ­ление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 4, № 12(165). – С. 169–178. – DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2025.12.04.018. – EDN OLQLCA.
  10. Луценко Д.Ю., Полякова Л.П. Преимущества использования технологии блокчейн для осу­ществления платежей в сфере e-commerce // Информационные технологии в управлении и экономике. – 2022. – № 1(26). – С. 4–8. – EDN KMFNTR.
  11. Тхориков Б.А. Маркетинговые инновации в таргетировании на фоне оптимизации ре­кламных кампаний // Экономика и управ­ление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 15, № 3(156). – С. 113–118. – DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2025.03.15.013. – EDN UVCSUI.
  12. СММ нейросеть: как искусственный интел­лект меняет работу маркетолога [Электронный ресурс]. – URL: https://sky.pro/wiki/marketing/ smm-nejroset-kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-rabotu-marketologa/.
  13. Сюткин В.Л. Влияние технологических инно­ваций на интернет-маркетинг в России: вне­дрение виртуальной реальности и искусствен­ного интеллекта // Современные технологии управления. – 2024. – № 1 (105). – URL: https:// sovman.ru/article/10513/.