ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРЯМОМУ Е-МАРКЕТИНГУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31073/foodresources2025-24-23

Ключові слова:

прямі е-комунікації, директ-маркетинг, штучний інтелект, чат-боти, персоніфіковані е-комунікації, конверсії

Анотація

Предмет. Прямі маркетингові е-комунікації є важливим інструментом в рамках обраної бізнес-стратегії при взаємодії з аудиторією, просуванні наявних пропозицій та брендингу. Штучний інтелект надав нові можливості для ефективного та результативного залучення споживачів, що істотно покращило клієнтський досвід та маркетингові кампанії. Одним із шляхів вирішення такого завдання є застосування теоретичних, методичних і практичних аспектів щодо інтеграції штучного інтелекту в прямий е-маркетинг. Мета. Теоретико-методичне обґрунтування та виявлення перспективних напрямів застосування штучного інтелекту в прямому е-маркетингу. Методи. В основу представленого дослідження покладено наступні наукові методи: теоретичного узагальнення та групування – для структурування поглядів науковців щодо доцільності застосування штучного інтелекту в прямому е-маркетингу; формалізації та синтезу – для ідентифікації сфер застосування штучного інтелекту в прямому е-маркетингу; експертних оцінок – для виявлення перспективних напрямів застосування штучного інтелекту в прямому е-маркетингу. Результати. У даній статті здійснено теоретичне узагальнення поглядів науковців щодо доцільності застосування штучного інтелекту в прямому е-маркетингу. Представлено рівень використання штучного інтелекту в роботі з даними серед маркетологів у всьому світі. Виділено напрями застосування штучного інтелекту в прямому е-маркетингу. Здійснено дослідження з метою виявлення перспективних напрямів впровадження штучного інтелекту в діяльність прямого е-маркетингу. У результаті, з’ясовано, що персоніфікований зв’язок за рахунок чат-ботів є одним із вагомих механізмів підтримки безперервної взаємодії із е-користувачами та здійсненні фільтрації цільових дій споживачів. Сфера застосування результатів. Результати дослідження можуть бути використані при організації е-маркетингу на підприємствах, враховуючи розвиток новітніх технологій та покращенні наявних маркетингових стратегій.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Tamashev, V. (2022). Personalni dani u konteksti obrobky shtuchnym intelektom. [Personal data in the context of processing by artificial intelligence]. Legal IT group. https://legalitgroup.com/personalni-dani-u-konteksti-obrobki-shtuchnim-intelektom/ (accessed 30.11.2023). [in Ukrainian].

Tyshchenko, R. (2022). VR-tekhnolohii – nebezpechna zbroia chy panatseia vid vsikh khvorob? [VR technologies – a dangerous weapon or a panacea for all ills?] Lvivskyi portal. [Lviv portal]. https://lviv.com/urban/vr-tekhnolohii-nebezpechna-zbroia-chy-panatseia-vid-vsikh-khvorob (accessed 30.11.2023). [in Ukrainian].

Gamova, I. V. (2019). Vplyv dopovnenoi realnosti na reklamnu diialnist. [The impact of augmented reality on advertising activities]. Problemy ta perspektyvy rozvytku innovatsiinoi diialnosti v Ukraini: XII Mizhnar. biznes-forum. [Problems and prospects for the development of innovative activities in Ukraine: XII International Business Forum]. Kyiv. P. 43–44. [in Ukrainian].

Ma, L., Sun, B. (2020). Machine learning and AI in marketing – Connecting computing power to human insights. International Journal of Research in Marketing, 37 (3). P. 481–504. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2020.04.005.

Ngai E. W., Wu Y. (2020). Machine learning in marketing: A literature review, conceptual framework, and research agenda. Journal of Business Research, 145. P. 35–48. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.02.049.

Navarro, J. G. (2024). Extent of AI usage in data-driven efforts among marketers worldwide 2024. Statista. https://www.statista.com/statistics/1487841/extent-ai-use-data-driven-marketing/ (accessed 20.11.2024).

Wen, L., Lin, W., Guo, M. (2022). Study on Optimization of Marketing Communication Strategies in the Era of Artificial Intelligence. Mobile Information Systems. https://doi.org/10.1155/2022/1604184.

Durmus Senyapar, H. N. (2024). Artificial Intelligence in Marketing Communication: A Comprehensive Exploration of the Integration and Impact of AI. Technium Social Sciences Journal. 55(1), P. 64–81. https://doi.org/10.47577/tssj.v55i1.10651.

Ghatasheh, N., Altaharwa, I., Aldebei K. (2023). Modeling the Telemarketing Process Using Genetic Algorithms and Extreme Boosting. Feature Selection and Cost-Sensitive Analytical Approach, 11, P. 67806–67824. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3292840.

Dickson, B. (2018). What is natural language processing and generation (NLP/NLG)? TechTalks. https://bdtechtalks.com/2018/02/20/ai-machine-learning-nlg-nlp/ (accessed 12.05.2023).

Martin, S. (2022). Now You’re Speaking My Language: NVIDIA Riva Sets New Bar for Fully Customizable Speech AI. NVIDIA. https://blogs.nvidia.com/blog/2022/09/21/riva-speech-ai/ (accessed 12.05.2023).

Delilah, L. (2022). New NVIDIA Maxine Cloud-Native Architecture Delivers Breakthrough Audio and Video Quality at Scale. NVIDIA. https://blogs.nvidia.com/blog/2022/09/20/maxine-cloud-native/ (accessed 12.05.2023).

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-05

Як цитувати

Онофрійчук, І. В., & Шкуров Є. B. (2025). ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРЯМОМУ Е-МАРКЕТИНГУ. ПРОДОВОЛЬЧІ РЕСУРСИ, 13(24), 222–228. https://doi.org/10.31073/foodresources2025-24-23

Номер

Розділ

Економічні науки