АЛГОРИТМІЧНІ ПІДХОДИ ДО УПРАВЛІННЯ МАРКЕТИНГОВИМИ РИЗИКАМИ

Анотація

У статті досліджено теоретичні та прикладні засади використання алгоритмічних підходів до прийняття маркетингових рішень в умовах цифрової трансформації, зростання обсягів споживчих даних і посилення невизначеності маркетингового середовища. Обґрунтовано актуальність дослідження, що зумовлена переходом підприємств від інтуїтивних і переважно ретроспективних підходів до аналітично підтриманого маркетингового управління, у межах якого штучний інтелект, машинне навчання та прогнозна аналітика забезпечують виявлення прихованих закономірностей поведінки споживачів, персоналізацію пропозицій, оптимізацію цінових рішень, управління комунікаційними каналами та підвищення результативності взаємодії з клієнтами. Узагальнено підходи до розкриття ролі штучного інтелекту та машинного навчання в маркетингу. Визначено, що алгоритмічний підхід в маркетингу доцільно розглядати не лише як інструмент підвищення точності прогнозування. Він є комплексною управлінською технологією, що поєднує збір і підготовку даних, побудову моделей, формування рекомендацій, реалізацію маркетингових дій, оцінювання результатів, моніторинг ризиків. Розкрито особливості використання алгоритмічних технологій в прогнозуванні попиту, сегментуванні клієнтів, оцінюванні життєвої цінності споживача, прогнозуванні відтоку клієнтів, персоналізації комунікацій, динамічному ціноутворенні та виявлення ризиків маркетингової діяльності. Систематизовано ризики, що супроводжують використання штучного інтелекту в маркетинговій діяльності, зокрема ризики якості даних, алгоритмічної упередженості, непрозорості моделей, порушення приватності, надмірної автоматизації, репутаційні, регуляторні та кіберризики. На основі положень ризик-менеджменту, міжнародних стандартів ISO 31000, ISO/IEC 31010, ISO/IEC 42001, підходів NIST AI RMF і ризик-орієнтованого регулювання запропоновано підхід до управління маркетинговими ризиками, який інтегрує етапи встановлення контексту, ідентифікації, аналізу, оцінювання, нейтралізації, моніторингу ризиків.Доведено, що ефективність алгоритмічних підходів у маркетингу залежить не лише від якості моделей машинного навчання, а й від рівня управління даними, прозорості прийняття рішень, наявності контролю, етичних обмежень, системи показників результативності та процедур регулярного аудиту. Практичне значення дослідження полягає у можливості використання запропонованого підходу у процесі розроблення цифрових маркетингових стратегій, систем маркетингової аналітики, програм управління клієнтським досвідом і процедур контролю маркетингових ризиків.