Academic Journal

Кибернетическая модель анализа и управления эффективностью искусственного интеллекта в маркетинге

Bibliographic Details
Title: Кибернетическая модель анализа и управления эффективностью искусственного интеллекта в маркетинге
Publisher Information: Zenodo, 2025.
Publication Year: 2025
Subject Terms: адаптивность, экономическая оценка, искусственный интеллект, прогнозирование, персонализация, клиентский опыт, поведенческие метрики, ROI, устойчивость, обратная связь, оптимизация, управление, цифровизация, маркетинг, автоматизация процессов, кибернетическая модель, большие данные, анализ эффективности, автоматизация, самообучение
Description: Статья посвящена разработке кибернетической модели анализа эффективности применения искусственного интеллекта (ИИ) в маркетинговой деятельности. В условиях стремительной цифровизации и роста внедрения интеллектуальных технологий в маркетинг актуальной становится задача системного и объективного анализа их воздействия. В работе проведен анализ текущих подходов к оценке эффективности ИИ, таких как ROI и конверсия, которые, несмотря на свою популярность, не учитывают поведенческие, ресурсные и адаптивные аспекты влияния технологий. Особое внимание уделено созданию модели, основанной на принципах кибернетики, включающей петли обратной связи, системную динамику и экономические метрики. Представленная модель позволяет учитывать финансовые, поведенческие и ресурсные показатели, а также адаптивность и устойчивость маркетинговых решений. Авторская разработка предусматривает использование математических формул для описания взаимосвязей между компонентами модели, что позволяет проводить глубокий анализ и прогнозирование. В статье предложены методы применения ИИ для обработки данных, персонализации маркетинговых взаимодействий, автоматизации процессов и оптимизации клиентского опыта. Подчеркивается значимость обратной связи в адаптивных системах управления, обеспечивающей устойчивое развитие маркетинговых стратегий. В перспективе дальнейшие исследования предполагают формализацию модели с учетом дополнительных факторов, таких как эффект самообучения ИИ, и проверку её применимости в различных отраслях. Разработанная модель может быть использована для создания более точных инструментов анализа и совершенствования маркетинговых процессов на основе интеллектуальных технологий. Результаты исследования представляют практическую ценность для компаний, заинтересованных в оптимизации маркетинга с использованием ИИ, и могут способствовать повышению их конкурентоспособности в условиях глобального рынка.
Document Type: Article
Language: Russian
DOI: 10.5281/zenodo.17081460
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........fa6d5b78b966ad96704239178e39d6ab
Database: OpenAIRE
Description
DOI:10.5281/zenodo.17081460