Разделы: Информационные технологии, Маркетинг
Размещена 30.05.2026. Последняя правка: 29.05.2026.
Просмотров - 127

Как искусственный интеллект изменит будущее маркетинга

Казанцева Анастасия Вячеславовна

-

УО "Полесский государственный университет"

Студент

Коско Александра Сергеевна, студент, Полесский государственный университет. Научный руководитель: Дегтярёва И.И., старший преподаватель кафедры информационных технологий и интеллектуальных систем, Полесский государственный университет

УДК 004.8

Введение. По прогнозам, искусственный интеллект (ИИ) способен значительно изменить маркетинг, структуру бизнеса, механизмы продаж и клиентское обслуживание, а также поведение покупателей. Эти изменения можно проиллюстрировать тремя примерами.

Первый пример связан с транспортом: автономные автомобили на базе ИИ могут преобразовать бизнес-модели и покупательские привычки. Сервисы такси и аренды должны будут адаптироваться, возникнет необходимость в новых системах безопасности, а жизнь в удалённых районах станет более привлекательной благодаря экономии времени на поездках.

Во втором примере продаж, интеллектуальные ассистенты начнут поддерживать продавцов, анализируя голос клиентов и выявляя их потребности. Это повысит эффективность, хотя может вызвать у покупателей дискомфорт. Также компании внедряют ИИ-роботов для рутинных задач, что может стать источником недовольства.

Третий пример касается электронной коммерции. ИИ может преобразовать процесс покупки: вместо простого получения товаров клиенты смогут тестировать их и возвращать ненужные вещи. Компании, как Birchbox и Stitch Fix, уже применяют предиктивную персонализацию.
Несмотря на очевидный потенциал ИИ, технологии не безупречны и требуют доработки, особенно в вопросах безопасности и этики. Маркетинг, как область, должен сыграть ключевую роль в использовании ИИ, способствуя преодолению рисков.

По данным McKinsey, применение ИИ в маркетинге и продажах принесет большую ценность, особенно в областях с высоким частотным взаимодействием с клиентами, где множество данных способствует персонализации. Однако исследований по маркетингу ИИ недостаточно, поэтому авторы направляют внимание на развитие технологий и методов, объединяя психологию, экономику и другие дисциплины для лучшего понимания влияния ИИ на стратегию маркетинга.

Актуальность данного исследования обусловлена стремительной интеграцией искусственного интеллекта в маркетинговые процессы, что, по прогнозам McKinsey, сулит значительный экономический эффект, особенно в сферах с высокой частотой клиентских взаимодействий. Несмотря на очевидный потенциал ИИ в персонализации, прогнозировании спроса и автоматизации продаж, существует явный дефицит комплексных научных работ, объединяющих психологию, экономику и теорию маркетинга. Особую остроту проблеме придают этические риски, угроза восприятия ИИ как «чёрного ящика», эффект «зловещей долины» при гуманизации роботов, а также необходимость пересмотра бизнес-моделей и структур отделов продаж.

Целью работы является теоретическое обоснование и разработка концептуальной основы для понимания трансформации маркетинговых стратегий, поведения потребителей и организационных процессов под влиянием ИИ, с акцентом на гибридную модель взаимодействия человека и машины.

Задачи:
1) проанализировать влияние ИИ на ключевые элементы маркетинговой стратегии (прогнозирование спроса, ценообразование, распределение бюджетов);
2) выявить изменения в процессе продаж и необходимость адаптации структуры и навыков персонала;
3) исследовать восприятие ИИ потребителями, включая факторы доверия, автономии выбора и дискомфорта;
4) оценить организационные условия для внедрения ИИ, способствующие появлению непредвиденных коммерческих выгод (на примере Stitch Fix);
5) смоделировать возможные траектории эволюции ИИ (в сравнении с моделями Роджерса, Басса и хайп-циклом Gartner).

Научная новизна заключается в том, что впервые предлагается целостная исследовательская программа, охватывающая три взаимосвязанных направления (изменение стратегий, трансформацию потребительского поведения и этико-правовые аспекты), а не отдельные технологические кейсы. В отличие от преобладающего технологического оптимизма, работа обосновывает тезис о накопительном, а не революционном эффекте ИИ в краткосрочной перспективе, а также вводит в академический оборот концепцию «побочных инноваций» (как в случае с приложением Style Shuffle). Новизной отличается и подход к ИИ не как к замене человека, а как к инструменту расширения его возможностей, требующему переопределения зон ответственности в продажах и маркетинге с учётом культурных и индивидуальных особенностей потребителей.

Введение в искусственный интеллект

Эксперты считают, что искусственный интеллект включает программные решения, которые эмулируют человеческое поведение. Основные его компоненты — машинное обучение, обработка естественного языка и нейросети. Эти технологии помогают ИИ адаптироваться к новым данным и условиям.

Также важно рассматривать ІІ с точки зрения его практического применения в бизнесе: автоматизация операций и работа с большими объемами данных. Он может обрабатывать рутинные задачи и анализировать клиентскую информацию, что позволяет предсказывать поведение покупателей и настраивать рекламу.

На примере Stitch Fix видно, как ИИ assists стилистам в выборе одежды, учитывая предпочтения каждого клиента. Такой подход также улучшает взаимодействие с клиентами на всех стадиях, повышая эффективность маркетинга и обслуживания.
Важно отметить, что ИИ не приводить к сокращению кадров, а помогает повысить их возможности. Это идеал, который поддерживает концепцию совместной работы человека и машины.

ИИ и маркетинговая стратегия

Искусственный интеллект (ИИ) имеет уникальную способность предугадывать предпочтения потребителей, что открывает новые возможности для компаний. Он позволяет заранее определять будущие покупки клиентов и адаптировать ассортимент, предлагая персонализированные продукты [1, с. 76-90]. Это стало основой для многочисленных исследований, изучающих поведенческие паттерны и разрабатывающих эффективные маркетинговые стратегии.

Особенно интересным является применение ИИ для оценки спроса на радикальные новинки. В то время как для мелких изменений в продуктах ИИ показывает высокую эффективность, его способности в отношении новаторских предложений ещё предстоит исследовать. Нужны данные о таких новинках, которые зачастую трудно получить для обучения моделей. Важно также сочетать выводы ИИ с экспертными оценками.

Кроме того, ИИ помогает прогнозировать эффективные ценовые стратегии и необходимость скидок, что влияет на объемы продаж. Это делает ценообразование и промо-кампании ключевыми направлениями для исследований.

Оптимизация распределения рекламных бюджетов также превращается в важную задачу. Традиционные рекламные методы могут утратить значение по мере улучшения понимания нужд клиентов.

Процесс продаж.

Системы, такие как Conversica, помогают улучшить взаимодействие с покупателями и подстраивать подход под их потребности. Вопросы о том, как эффективно объединить ИИ с продажами, требуют серьезного внимания. Сегодня отделы продаж должны пересмотреть свою структуру. Важно организовать взаимодействие между ИИ и продавцами, выделяя зоны ответственности для каждой стороны. Необходимо найти баланс между аналитическими возможностями ИИ и человеческими качествами, такими как эмпатия и умение выстраивать отношения [2, с. 22-28] Адаптация персонала к новым технологиям и соблюдение этических норм обработки данных становятся критически важными. Преобразование процесса продаж требует комплексного подхода, включая изменения в структуре, инструкциях и развивающих навыках сотрудников.

Процесс инноваций в области ИИ

Последствия применения искусственного интеллекта (ИИ) ещё не полностью изучены, и компаниям предстоит определить оптимальные пути его развития на будущие годы. В Stitch Fix аналитики активно работают над собственными инициативами, что позволяет им участвовать в тестировании новых идей на ранних этапах. Такой подход предоставляет сотрудникам возможность экспериментировать и быстро находить эффективные решения.

Например, один из дата-специалистов Stitch Fix разработал приложение Style Shuffle, которое позволяет пользователям обозначать свои предпочтения в одежде. Это даёт стилисту более точное понимание вкусов клиента, чем обычные анкеты и история покупок. В результате стилистам легче персонализировать предложения, предоставляя именно те вещи, которые соответствуют ожиданиям клиента. Приложение также помогло стилистам быстрее находить общий язык с различными категориями покупателей.

Интерактивный формат приложения и категория товаров повысили уровень удовлетворённости клиентов и заметно увеличили продажи товаров. Таким образом, инструмент, задумывавшийся как вспомогательный, также привёл к коммерческому успеху. Можно констатировать, что успехи внедрения ИИ зависят не только от технологий, но и от того, когда сотрудники имеют возможность работать над любимыми проектами. Подобный подход успешно применяется в компании 3M, где инженерам предоставляется время на собственные разработки [3, с. 1609-1629]. Изучение методов внедрения ИИ, которые позволяют получать не только ожидаемые результаты, но и неожиданные преимущества, является перспективной областью для научных исследований. Важно выяснить, какие организационные условия, корпоративная культура и формы поощрения способствуют тому, чтобы такие «побочные» эффекты происходили чаще и приносили реальную пользу бизнесу.

Моделирование эволюции ИИ

В целом, компаниям стоит иметь реалистичные ожидания от искусственного интеллекта. На ближайшей дистанции ИИ обеспечит лишь постепенные улучшения, и рассчитывать на какие-то революционные преобразования не стоит. Однако в долгосрочной перспективе он может действительно кардинально изменить многие сферы [4, с. 7]. Следует отметить, что в скором времени выгоды от ИИ могут оказаться переоцененными, в то время как его долгосрочные потенциалы может легко недооценить. Это хорошо иллюстрирует хайп-цикл Gartner, который описывает стандартный путь развития новых технологий [5, с. 28-31].

По нашим источникам, мнения топ-менеджеров и данные опросов свидетельствуют о популярности данного взгляда. Но возникает вопрос: будет ли развитие ИИ соответствовать этой схеме, или его эволюция окажется иной, более подходящей какой-либо традиционной модели, например, модели Роджерса или модели Басса? Было бы полезно исследовать, какая из этих моделей лучше предсказывает реальное развитие искусственного интеллекта.

ИИ и поведение потребителей

Покупательские привычки постоянно трансформируются под воздействием новых технологий, и искусственный интеллект (ИИ) играет в этом важную роль [6, с. 113-124]. Судя по имеющимся данным, ИИ способен не только ускорять, но и углублять изменения в поведении покупателей более эффективно, чем многие предыдущие инновации. Это делает изучение данного феномена особенно актуальным.

В связи с этим мы выделяем три ключевых направления для будущих исследований. Каждое из этих направлений охватывает определённый этап взаимодействия ИИ с потребителями и бизнесом. Первое направление посвящено анализу того, как ИИ влияет на процесс принятия решений покупателями. Второе направление исследует, как технологии помогают компаниям улучшать клиентский опыт. Третье направление нацелено на изучение новых бизнес-моделей, формируемых под влиянием ИИ. Эти направления представляют собой будущее потребительского рынка и перспективы развития бизнеса.

Внедрение ИИ

Отношение потребителей к ИИ часто негативное, что замедляет его распространение. Скепсис часто связан с ощутимым недостатком эмоционального отклика со стороны ИИ или с его несовершенством в распознавании индивидуальности. Люди неохотно доверяют ИИ в важных для них сферах [7, с. 723]. Чтобы сгладить негативное восприятие, важно выяснить, как улучшить взаимодействие с ИИ. Искусственный интеллект лучше воспринимается, если его позиционируют как обучающегося субъекта или используют гибридные технологии, сочетая вклад человека и ИИ. Дискомфорт может возрастать, когда ИИ интегрирован в робота, особенно при его гуманизации, что вызывает эффект «зловещей долины». Важно исследовать, как клиенты воспринимают ИИ: как слугу или партнёра. Если ИИ рассматривается как равный партнёр, эффект может быть более pronounced. Можно также рассмотреть сопереживание и антропоморфизацию ИИ, однако нужно оставаться осторожными, чтобы избежать нежелательных последствий. Социологи активно исследуют, как роботы с ИИ внедряются в общество, особенно в области оказания услуг. Важно понять, как культурные особенности и личные черты определяют готовность людей доверять роботам в задачах, связанных с уходом за детьми или пожилыми. Некоторые эксперты даже предполагают, что ИИ может поддерживать душевное здоровье клиентов, открывая новые области для исследования.

Использование ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) может вызывать низкоуровневое проектное мышление у пользователей, которые взаимодействуют с ИИ-приложениями. Важно провести исследования, чтобы понять, какие ещё формы мышления ИИ может провоцировать. Например, у клиентов может возникать настороженность к новым технологиям [8, с. 907-931]. Это понимание поможет в создании коммуникации, которая будет эффективнее, если будет соответствовать восприятию потребителей. Когда ИИ интегрируется в роботов, такие устройства могут стать значимыми в жизни клиента, заняв роль компаньонов или поставщиков услуг. Однако взаимодействие с такими роботами может вызывать дискомфорт из-за эффекта «зловещей долины». Необходимо выяснить, меняется ли восприятие этих технологий со временем. Кроме того, если предпочтения клиентов не совпадают с их предыдущими выбранными вариантами, ИИ может затруднить им переход к желаемым вариантам, предлагать лишь старые предложения. Примеры такой проблемы включают в себя цифровую рекламу.

После внедрения

Интеграция искусственного интеллекта в повседневную жизнь породила несколько смежных исследовательских тем. Одна из них заключается в том, что клиенты теряют чувство независимости. Искусственный интеллект, предоставляя персонализированные рекомендации, по-видимому, упрощает поиск, но он может подорвать автономию пользователя. Когда алгоритм точно предсказывает предпочтения, у человека возникает желание выбрать что-то другое, чтобы подтвердить свою свободу выбора [9, с. 27-38]. Этот факт вызвал множество исследовательских вопросов. Например, насколько важно для клиентов оставаться независимыми при принятии решений с использованием искусственного интеллекта? Здесь стоит обратить внимание на индивидуальные различия, такие как культурные факторы, и восприятие ИИ как слуги или партнера. Следует также учитывать ситуацию: для гедонистических товаров автономия может быть важнее утилитарных. Еще одной тревожной темой является возможность того, что люди охотнее общаются с роботами, оснащенными искусственным интеллектом.

Заключение

Статья предлагает основу для понимания влияния искусственного интеллекта (ИИ) на маркетинг и поведение потребителей. Мы выделяем ключевые аспекты взаимодействия ИИ с маркетинговыми стратегиями и подчеркиваем, что краткосрочные и среднесрочные результаты от его внедрения могут оказаться гораздо скромнее, чем часто представляется в СМИ. Эффект технологий, скорее всего, будет накапливаться медленно, а не проявляться резко.

Мы считаем, что ИИ будет наиболее эффективен не как замена людям, а как дополнение к их работе. Оптимальная модель — гибридные системы, где алгоритмы выполняют рутинные задачи, а люди сосредоточиваются на стратегии, креативе и сложной коммуникации.

Для полноценной оценки воздействия ИИ на маркетинг мы предлагаем исследовательскую программу, охватывающую три ключевые области. В первой рассматриваются изменения в маркетинговых стратегиях: как ИИ влияет на сегментацию, таргетинг и работу с клиентами. Вторая область затрагивает изменения в поведении потребителей: реакции на персонализацию и автоматизированные рекомендации. Третья касается приватности данных и этических вопросов, которые объективно становятся важными с углублением использования ИИ в маркетинге.

Эта программа заслуживает внимания научного сообщества, бизнеса и регуляторов, так как влияние ИИ на маркетинг будет только углубляться. Нам предстоит многое изучить о развитии этих процессов, возможных рисках и механизмах эффективного и ответственного использования ИИ.

1. Zhao M., Hoeffler S., & Dahl D. W. (2012). Imagination difficulty and new product evaluation. Journal of Product Innovation Management.
2. Barro S., & Davenport T. H. (2019). People and machines: Partners in innovation. MIT Sloan Management Review.
3. Shum P., & Lin G.(2007). Aworld class new product development best practices model. International Journal of Production Research.
4. Davenport T. H. (2018). The AI advantage: How to put the artificial intelligence revolution to work. MIT Press.
5. Dedehayir O., & Steinert M. (2016). The hype cycle model: A review and future directions. Technological Forecasting and Social Change.
6. Giebelhausen M., Robinson S. G., Sirianni, N. J., & Brady, M. K. (2014). Touch versus tech: When technology functions as a barrier or a benefit to service encounters. Journal of Marketing.
7. Castelo N., & Ward A. (2016). Political affiliation moderates attitudes towards artificial intelligence. In P. Moreau & S. Puntoni (Eds.), NA- advances in consumer research.
8. Wirtz J., Patterson P. G., Kunz W. H., Gruber T., Lu V. N., Paluch S., & Martins A. (2018). Brave new world: Service robots in the front line. Journal of Service Management.
9. André Q., Carmon Z., Wertenbroch K., Crum A., Frank D., Goldstein W., et al. (2018). Consumer choice and autonomy in the age of artificial intelligence and big data. Customer Needs and Solutions.

Рецензии:

1.06.2026, 15:19 Ашрапов Улугбек Товфикович
Рецензия: В актуальной статье "Как искусственный интеллект изменит будущее маркетинга" автору нужно указать платформы на основе ИИ для автоматизации задач и проблемы внедрения ИИ. Платформы на основе ИИ - это HubSpot, Constant Contact, Mailchimp и ActiveCampaign, которые сейчас используются маркетологами для автоматизации задач и оптимизации кампаний. Как маркетологи используют инструменты ИИ: 1) Сокращение времени, затрачиваемого на повторяющиеся задачи, основанные на данных, такие как контент-маркетинг, электронная почта, социальные сети или управление взаимоотношениями с клиентами. 2) Получение более полезных выводов из данных. 3) Ускорение роста выручки. 4) Извлечение больше пользы из маркетинговых технологий. Инструменты искусственного интеллекта позволяют маркетологам принимать более быстрые и обоснованные решения. Такие инструменты, как Adobe Sensei и Google Marketing Platform, позволяют маркетологам оптимизировать рабочий процесс, интегрируя анализ данных, управление кампаниями и предиктивное моделирование в единый интерфейс. Несмотря на очевидный рост использования технологий ИИ, на пути к их полному внедрению по-прежнему существуют проблемы: - образование и обучение; - осведомленность или понимание; - стратегия; - талантливые люди с необходимыми навыками; - инвестиции, как временные, так и финансовые ресурсы - [https://professional.dce.harvard.edu/blog/ai-will-shape-the-future-of-marketing/#The-Current-State-of-AI-in-Marketing]. Статью "Как искусственный интеллект изменит будущее маркетинга" рекомендую доработать на основание вышеуказанных.



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий