Academic Journal
Προβολή σε EDS

Кибернетическая модель анализа и управления эффективностью искусственного интеллекта в маркетинге

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Кибернетическая модель анализа и управления эффективностью искусственного интеллекта в маркетинге
Στοιχεία εκδότη: Zenodo, 2025.
Έτος έκδοσης: 2025
Θεματικοί όροι: 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
Περιγραφή: 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.
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
DOI: 10.5281/zenodo.17081460
Rights: CC BY
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.doi...........fa6d5b78b966ad96704239178e39d6ab
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........fa6d5b78b966ad96704239178e39d6ab
RelevancyScore: 983
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 982.50048828125
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Кибернетическая модель анализа и управления эффективностью искусственного интеллекта в маркетинге
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Zenodo, 2025.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2025
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22адаптивность%22">адаптивность</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22экономическая+оценка%22">экономическая оценка</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22искусственный+интеллект%22">искусственный интеллект</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22прогнозирование%22">прогнозирование</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22персонализация%22">персонализация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22клиентский+опыт%22">клиентский опыт</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22поведенческие+метрики%22">поведенческие метрики</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ROI%22">ROI</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22устойчивость%22">устойчивость</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22обратная+связь%22">обратная связь</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22оптимизация%22">оптимизация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22управление%22">управление</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22цифровизация%22">цифровизация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22маркетинг%22">маркетинг</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22автоматизация+процессов%22">автоматизация процессов</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22кибернетическая+модель%22">кибернетическая модель</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22большие+данные%22">большие данные</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22анализ+эффективности%22">анализ эффективности</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22автоматизация%22">автоматизация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22самообучение%22">самообучение</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: 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.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.5281/zenodo.17081460
– Name: Copyright
  Label: Rights
  Group: Cpyrght
  Data: CC BY
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........fa6d5b78b966ad96704239178e39d6ab
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........fa6d5b78b966ad96704239178e39d6ab
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.5281/zenodo.17081460
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: адаптивность
        Type: general
      – SubjectFull: экономическая оценка
        Type: general
      – SubjectFull: искусственный интеллект
        Type: general
      – SubjectFull: прогнозирование
        Type: general
      – SubjectFull: персонализация
        Type: general
      – SubjectFull: клиентский опыт
        Type: general
      – SubjectFull: поведенческие метрики
        Type: general
      – SubjectFull: ROI
        Type: general
      – SubjectFull: устойчивость
        Type: general
      – SubjectFull: обратная связь
        Type: general
      – SubjectFull: оптимизация
        Type: general
      – SubjectFull: управление
        Type: general
      – SubjectFull: цифровизация
        Type: general
      – SubjectFull: маркетинг
        Type: general
      – SubjectFull: автоматизация процессов
        Type: general
      – SubjectFull: кибернетическая модель
        Type: general
      – SubjectFull: большие данные
        Type: general
      – SubjectFull: анализ эффективности
        Type: general
      – SubjectFull: автоматизация
        Type: general
      – SubjectFull: самообучение
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Кибернетическая модель анализа и управления эффективностью искусственного интеллекта в маркетинге
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 30
              M: 05
              Type: published
              Y: 2025
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1