Report
Оценка эффективности ROPO-стратегий с использованием машинного обучения: анализ поведения потребителей на основе омниканальных данных
| Τίτλος: | Оценка эффективности ROPO-стратегий с использованием машинного обучения: анализ поведения потребителей на основе омниканальных данных |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Экономика строительства, 2025. |
| Έτος έκδοσης: | 2025 |
| Θεματικοί όροι: | consumer behavior, омниканальность, customer journey, машинное обучение, ROPO-стратегии, аналитика данных, потребительское поведение, omnichannel, machine learning, ROPO strategies, digital marketing, цифровой маркетинг, data analytics, клиентский путь |
| Περιγραφή: | Статья посвящена исследованию особенностей оценки эффективности ROPOстратегий (Research Online – Purchase Offline) с применением машинного обучения в условиях развития омниканального потребительского поведения. Выделяется, что в условиях цифровизации экономики и трансформации маркетинговых коммуникаций возрастает значимость стратегий, направленных на сопровождение клиента в его перемещении между онлайни офлайн-каналами. Проанализированы современные подходы к построению ROPO-стратегий, а также обоснована необходимость перехода от традиционных методов оценки к алгоритмам машинного обучения, т.к. инструментарий последних позволяет учитывать более сложные поведенческие паттерны и вводить триггеры влияния на них в омниканальном маркетинге. Особое внимание уделено роли омниканальной аналитики в качестве инструмента формирования единого клиентского профиля и повышения точности маркетинговых решений. Обоснована практическая значимость применения нейросетевых методов для прогнозирования действий потребителей и оптимизации коммуникационных стратегий The article is devoted to the study of the specific features of evaluating the effectiveness of ROPO strategies (Research Online – Purchase Offline) using machine learning in the context of developing omnichannel consumer behavior. It is emphasized that in the context of economic digitalization and the transformation of marketing communications, the importance of strategies aimed at supporting the customer's movement between online and offline channels is increasing. The paper analyzes modern approaches to the construction of ROPO strategies and substantiates the need to shift from traditional evaluation methods to machine learning algorithms, as these tools allow for more complex behavioral patterns to be considered and for triggers to be introduced into omnichannel marketing. Special attention is paid to the role of omnichannel analytics as a tool for forming a unified customer profile and increasing the accuracy of marketing decisions |
| Τύπος εγγράφου: | Research |
| DOI: | 10.24412/0131-7768-2025-7-634-637 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........34120d8ddbf64aa75c5cdc635c61a93c |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/0131-7768-2025-7-634-637 |
|---|