ВПЛИВ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА УПРАВЛІННЯ ПОВЕДІНКОЮ СПОЖИВАЧІВ У ЦИФРОВОМУ МАРКЕТИНГУ

C. Турлакова; Я. Шуміло

doi:10.15407/scine21.01.067

Автор(и)

C. Турлакова Інститут економіки промисловості Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0002-3954-8503
Я. Шуміло Інститут економіки промисловості Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0001-7726-4037

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine21.01.067

Ключові слова:

штучний інтелект, інструменти штучного інтелекту, управління поведінкою, цифровий маркетинг, Meta Ads, результативність рекламних кампаній, маркетингові дослідження, цифровий простір

Анотація

Вступ. Сьогодні в умовах стрімкого розвитку цифрових технологій інтернет-реклама стала невід’ємною складовою успішної комунікації між брендами та їхньою цільовою аудиторією у цифровому просторі.
Проблематика. Існує гіпотеза, що використання інструментів штучного інтелекту дозволяє збільшити результативність рекламних кампаній та, як наслідок, призводить до збільшення продажів товарів, зростання прибутку компанії-рекламодавця та підвищує рентабельність маркетингових інвестицій.
Мета. Дослідити вплив інструментів штучного інтелекту (ШІ) на управління поведінкою споживачів у цифровому маркетингу.
Матеріали й методи. Серед двох тестових груп проведено експеримент на платформі Meta Ads для порівняння результатів рекламних кампаній, налаштованих із застосуванням інструментів ШІ й ручними налаштуваннями. Виділено дві тестові групи рекламних кампаній відповідно компетентності та інформованості об’єктів управління. За допомогою карт Кохонена визначено значення рефлексивних характеристик об’єктів управління в тестових групах.
Із використанням ручних налаштувань та інструментів ШІ проведено експеримент щодо зміни фахівцем з цифрового маркетингу рефлексивних характеристик потенційних клієнтів. Досліджено зміну поведінки потенційних клієнтів щодо виконання цільової дії рекламної кампанії та застосовано метод порівняння.
Результати. З’ясовано, що використання інструментів ШІ дозволяє вплинути на поведінку користувачів цифрового простору. Показано, що рекомендації штучного інтелекту дозволяються підвищити охоплення, кількість кліків та переходів за посиланням в оголошеннях. Найбільшої ефективності вони досягають при таргетуванні потенційних клієнтів. Окреслено перспективні напрями подальших досліджень.
Висновки. Застосування інструментів штучного інтелекту в рекламних кампаніях Meta Ads дозволить рекламодавцям отримати більший прибуток за рахунок збільшення кількості проданих товарів та підвищити рентабельність маркетингових інвестицій.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Bean, R. (2018). How Big Data and AI Are Driving Business Innovation in 2018. URL: https://sloanreview.mit.edu/ article/how-big-data-and-ai-are-driving-business-innovation-in-2018/ (Last accessed: 16.08.2024).

Miller, S. (2018). AI: Augmentation, more so than automation. Asian Management Insights, 5(1), 1—20. URL: https:// ink.library.smu.edu.sg/ami/83 (Last accessed: 16.08.2024).

McKinsey & Company. (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. URL: https://www.mckinsey. com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year#research (Last accessed: 16.08.2024).

Forbes. (2023). AI in Business. URL: https://www.forbes.com/advisor/business/software/ai-in-business/ (Last accessed: 01.12.2023).

Daugherty, P. R., Wilson, H. J. (2018). Human+ Machine: Reimagining Work in the Age of AI: Harvard Business Press.

Agrawal, A., Gans, J., Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The simple economics of artificial intelligence: Harvard Business Press.

Panetta, K. (2018). Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2018. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technologytrends-for-2018/ (Last accessed: 01.12.2023).

Li, H. (2019). Special Section Introduction: Artificial Intelligence and Advertising. Journal of Advertising, 48(4), 333— 337. https://doi.org/10.1080/00913367.2019.1654947

Shumanov, M., Cooper, H., Ewing, M. (2021). Using AI predicted personality to enhance advertising effectiveness. European Journal of Marketing. https://doi.org/10.1108/EJM-12-2019-0941

Shumilo, Y. M. (2022). Possibilities and advantages of using artificial intelligence tools in digital marketing activities. In: Commercialization of Innovations: Protection of Intellectual Capital, Marketing, and Innovations (monograph) (Еds. Sager L.Yu., Sihydi L.O.). Sumy [in Ukrainian].

Shumilo, Y. M. (2022). Artificial intelligence tools for managing the behavior of economic agents in marketing activities. Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University. Series: International Relations. Economics. Country Studies. Tourism, 15, 60—68. https://doi.org/10.15407/scin13.05.019 . [in Ukrainian]

Bačík, R., Fedorko, R., Kakalejčík, L., Pudło, P. (2015). The importance of Facebook Ads in terms of online promotion. Journal of applied economic sciences, 10(5), 35. URL: https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=537100 (Last accessed: 16.08.2024).

Srinivasan, D. (2020). Why Google dominates advertising markets. Stanford Technology Law Review, 24, 55. URL: https:// heinonline.org/HOL/LandingPage?handle=hein.journals/stantlr24&div=4&id=&page= (Last accessed: 16.08.2024).

Proskurnina, N. V., Dobroskok, Yu. B. (2019). Artificial intelligence in marketing activities of trade enterprises. Economic development and heritage of Semen Kuznets: materials of the International science and practice conference, (30—31, May, 2019, Kharkiv), 254—255. Kharkiv [in Ukrainian]

Khrupovych, S. Ye., Borysova, T. M. (2021). Using artificial intelligence in marketing analysis of unstructured data. Marketing and digital technology, 5(1), 17—26. URL: https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/41207 (Last accessed: 16.08.2024) [in Ukrainian]. https://doi.org/10.15276/mdt.5.1.2021.2

Khrupovych, S. E., Okrepkyi, R. B., Dudar, V. T. (2022). Using artificial intelligence to model the consumer portrait in digital marketing. Galician Economic Herald, 74(1), 163—170. URL: https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/41207 (Last accessed: 16.08.2024) [in Ukrainian]. https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.01.163

Korsunova, K. Y. (2022). The impact of artificial intelligence on international digital marketing. Bulletin of the Volodymyr Dahl East Ukrainian National University, 4(274), 25—30. URL: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.0 (Last accessed: 16.08.2024) [in Ukrainian].

Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., Singh, R. P., Suman, R. (2022). Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks. https://doi.org/10.33216/1998-7927-2022-276-6-13-19

Boddu, R. S. K., Santoki, A. A., Khurana, S., Koli, P. V., Rai, R., Agrawal, A. (2022). An analysis to understand the role of machine learning, robotics and artificial intelligence in digital marketing. Materials Today: Proceedings, 56, 2288—2292. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.11.637

Rathore, B. (2023). Digital Transformation 4.0: Integration of Artificial Intelligence & Metaverse in Marketing. Eduzo ne: International Peer Reviewed/Refereed Multidisciplinary Journal, 12(1), 42—48. URL: https://www.researchgate.net/ profile/Bharati-Rathore-2/publication/368789565_Digital_Transformation_40_Integration_of_Artificial_Intelligence_ Metaverse_in_Marketing/links/63f9d19d0d98a97717b8350e/Digital-Transformation-40-Integration-of-ArtificialIntelligence-Metaverse-in-Marketing.pdf (Last accessed: 16.08.2024). https://doi.org/10.56614/eiprmj.v12i1y23.248

Kopalle, P. K., Gangwar, M., Kaplan, A., Ramachandran, D., Reinartz, W., Rindfleisch, A. (2022). Examining artificial in telligence (AI) technologies in marketing via a global lens: Current trends and future research opportunities. International Journal of Research in Marketing, 39(2), 522—540. https://doi.org/10.1016/j.ĳresmar.2021.11.002

Hermann, E. (2022). Leveraging artificial intelligence in marketing for social good — An ethical perspective. Journal of Business Ethics, 179(1), 43—61. https://doi.org/10.1007/s10551-021-04843-y

Atanasov, V. (2020). Digital Capitalism and Internet Utopias. Kyiv [in Russian].

Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. New York.

Dyer-Witheford, N., Kjøsen, A. M., Steinhoff, J. (2019). Inhuman Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism. London. https://doi.org/10.2307/j.ctvj4sxc6

Steinhoff, J. (2021). Automation and Autonomy Labour, Capital and Machines in the Artificial Intelligence Industry. Marx, Engels, and Marxisms. Palgrave Macmillan, Cham. Washington. https://doi.org/10.1007/978-3-030-71689-9

Thaler, R. H. (2015). Misbehaving: The story of behavioral economics. New York. Norton & Company, Incorporated.

Sunstein, C. R., Thaler, R. H. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. New Haven. Yale University Press.

Thaler, R. H., Ganser, L. J. (2015). Misbehaving: The Making of Behavioral Economics. The Review of Austrian Economics, 30(1), 137—141. https://doi.org/10.1007/s11138-015-0330-z

Arrow, K. J. (1973). Information and Economic Behavior. Fort Belvoir. https://doi.org/10.21236/ad0768446

Novikov, D. A. (2014). Reflexion and Control: Mathematical Models. London. https://doi.org/10.1201/b16625

Chkhartishvili, A. G., Gubanov, D. A., Novikov, D. A. (2018). Models of Influence in Social Networks. In Social Networks: Models of Information Influence, Control and Confrontation. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05429-8_1

Korepanov, V. O., Chkhartishvili, A. G., Shumov, V. V. (2022). Game-theoretic and reflexive combat models. Computer Research and Modeling, 14(1), 179—203. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2022-14-1-179-203

Mints, A., Kamyshnykova, E., Zherlitsyn, D., Bukrina, K., Bessonova, A. (2021). Corporate Social Responsibility Impact on Financial Performance: a Case for the Metallurgical Industry. WSEAS Transactions on Environment and Development, 17(39), 398—409. https://doi.org/10.37394/232015.2021.17.39,

Mints, A., Schumann, А., Kamyshnykova, E. (2020). Stakeholders’ rank of reflexion diagnostics in a corporate social responsibility system. Economic Annals-XXI, 181(1—2), 92—104. https://doi.org/10.21003/ea.V181-08

Turlakova, S. S. (2022). Conceptual provisions for managing the behaviour of economic agents in the digital space using artificial intelligence tools. Economics and entrepreneurship, 49, 40—54. https://www.doi.org/10.33111/EE.2022.49.TurlakovaS [in Ukrainian].

Shumilo, Y. M. (2023). Reflective management of the behaviour of marketing specialists using artificial intelligence tools. In: Actual problems of system analysis and modelling of management processes (monograph) (Eds. V. Ponomarenko, L. Guryanova, J. Peliova, E. Nizhynsky). Bratislava [in Ukrainian].

Stashkevych, I., Turlakova, S., Shevchenko, O., Derzhevetska, M. (2020). IDEF0-Technology of Modeling of Processes of Minimization the Resistance of the Personnel to Organizational Changes at the Enterprise. WSEAS Transactions on Environment and Development, 16, 286—296. https://doi.org/10.37394/232015.2020.16.30

Turlakova, S., Vyshnevskyi, O., Lohvinenko, B., Fomichenko, I. (2020). Role of Reflexive Characteristics of Agents in the Level of Consistency of Goals in the Group. WSEAS Transactions on Environment and Development, 16, 297—304. https://doi.org/10.37394/232015.2020.16.31

Turlakova, S., Lohvinenko, B. (2023). Artificial intelligence tools for managing the behavior of economic agents at micro level. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 12, 3—39. https://doi.org/10.33111/nfmte.2023.003

Turlakova, S. S. (2022). Modeling the values of reflexive characteristics of agents within the management of herd behavio r at the enterprises. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 11, 48—77. https://doi.org/10.33111/nfmte.2022.048

Shumilo, Y. M. (2023). Reflexive management of the behavior of marketing specialists with the help of artificial intelligence tools. Actual problems of system analysis and modeling of management processes: monograph. (Eds. V. Ponomarenko, L. Guryanova, Ya. Peliova, E. Nizhynskyi). Bratislava-Kharkiv.

Shumilo, Y. M. (2022). Conceptual provisions of the mechanism of reflexive management of consumer behaviour in the marketing activities of enterprises. Economics of Industry, 1(97), 103—117 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.15407/econindustry2022.01.103

Lefebvre, V., Schwartz, R. (2014). An Empirical Ratio in Search of a Theory. The American psychologist, 69, 634—635. https://doi.org/10.1037/a0036949.

Lefebvre, V. (2017). Bipolar choice in the experimental chamber. Bipolar Disord: Open Access, 3(1), 115. https://doi.org/10.4172/2472-1077.1000115

Oleksiuk, O., & Shafalyuk, O. (2023). Management of pharmaceutical online retail through a regional marketplace with neural network and statistical analytical tools. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 12, 155—174. https://doi.org/10.33111/nfmte.2023.155