Перейти до вмісту (натисніть Enter)
МАРКЕТИНГ 5.0: ПЕРСОНАЛІЗАЦІЯ, ЕТИКА ТА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У ПОВЕДІНЦІ СПОЖИВАЧА
Коротун О.П.
Мазур Д.О.
Польовий Ю.М.
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
У статті розглянуто концепцію маркетингу 5.0 як нову парадигму взаємодії між брендом і споживачем, засновану на поєднанні технологічних інновацій, етичних принципів і гуманістичних цінностей. Визначено, що ключовою особливістю маркетингу 5.0 є інтеграція штучного інтелекту, аналітики великих даних і автоматизації з поведінковими моделями споживачів для створення персоналізованого, прозорого й етичного досвіду. Проведено теоретико-аналітичне узагальнення сучасних наукових підходів до персоналізації, цифрової етики та управління даними у маркетинговій діяльності. Запропоновано системну аналітичну рамку маркетингу 5.0, що охоплює десять блоків — від архітектури даних і поведінково-психографічного моделювання до етичного аудиту алгоритмів, галузевих кейсів і дорожньої карти впровадження. Доведено, що ефективність персоналізованих стратегій залежить не лише від якості алгоритмів ШІ, а й від рівня довіри, пояснюваності рішень і дотримання принципів цифрової справедливості. На основі галузевих прикладів у ритейлі, фінансових послугах і туризмі показано, що маркетинг 5.0 забезпечує синергію між бізнес-результативністю та соціальною відповідальністю, формуючи стійкі відносини між компанією і споживачем.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
маркетинг 5.0; персоналізація; штучний інтелект; поведінкове моделювання; цифрова етика; справедливість алгоритмів; пояснюваність; довіра споживачів; big data; етичний маркетинг.
ПОСИЛАННЯ
1. Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. Hoboken: John Wiley & Sons.
2. Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2017). Marketing 4.0: Moving from Traditional to Digital. Hoboken: John Wiley & Sons.
3. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation, GDPR). Official Journal of the European Union.
4. Davenport, T.H., & Redman, T.C. (2020). Getting serious about data and data science. MIT Sloan Management Review, Pp. 1-9.
5. Tussyadiah, I. (2020). A review of research into automation in tourism: Launching the Annals of Tourism Research Curated Collection on Artificial Intelligence and Robotics in Tourism. Annals of Tourism Research, Vol. 81. 102883.
6. Бур’янов В. (2021). Тривіальні маркетингові маніпуляції, шляхи їх усунення та чому обізнаність споживача необхідна маркетологам. Маркетинг в Україні, № 2. С. 16–32.
7. Petrychak, O. & Demianenko, O. (2024). Ethics of marketing communications in the digital era. Economics and Business Administration, Vol. 25. No. 1.
8. Захарчин Г.М., Склярук Т.В. (2020). Соціально-етичний маркетинг в умовах розвитку цифрової економіки. Причорноморські економічні студії, Вип. 59-1. С. 158–165.
9. Responsible AI Practices: Fairness. (2022). Google AL.
10. Barocas, S., Hardt, M. & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities. Cambridge, MA: MIT Press.
11. Narayanan, A. (2023). Understanding Social Media Recommendation Algorithms. Knight First Amendment Institute.
12. Kairouz, P. et al. (2021). Advances and Open Problems in Federated Learning. Foundations and Trends in Machine Learning, Vol. 14. No. 1–2. Pp. 1–210.
13. Reinsel, D., Gantz, J. & Rydning, J. (2018). The Digitization of the World: From Edge to Core. Framingham, MA: IDC & Seagate.
14. Huang, G. (2022). E-Commerce Intelligent Recommendation System Based on Deep Learning. In: 2022 IEEE Asia-Pacific Conference on Image Processing, Electronics and Computers (IPEC). IEEE, Рp. 277–280.
15. The State of AI in the Enterprise, 5th Edition. (2022). Deloitte.
16. The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. (2021). McKinsey & Company.
17. Provost, F. & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.
18. Verbeke, W., Diallo, M.A., van Dooremalen, C., ets/ (2024). European beekeepers’ interest in digital monitoring technology adoption for improved beehive management. Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 227. Article 109556.
19. Ascarza, E. (2018). Retention Futility: Targeting High-Risk Customers Might Be Ineffective. Journal of Marketing Research, Vol. 55. No. 1. Pp. 80–98.
20. Ricci, F., Rokach, L. & Shapira, B. 92022). Recommender Systems Handbook. 3rd ed. New York: Springer.
21. IBM Institute for Business Value. Global AI Adoption Index. 2023.
22. Floridi, L. (2019). The Logic of Information: A Theory of Philosophy as Conceptual Design. Oxford: Oxford University Press.
23. Imbens, G. & Rubin, D. (2015). Causal Inference in Statistics, Social, and Biomedical Sciences.
24. OECD Principles on Artificial Intelligence. (2019). OECD.
25. AI Risk Management Framework 1.0. Gaithersburg, MD: U.S. Department of Commerce. (2023). National Institute of Standards and Technology (NIST).
26. Ribeiro, M.T., Singh, S. & Guestrin, C. (2016). “Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Pp. 1135–1144.
27. Lundberg, S.M. & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2017), No. 30. Pp. 4765–4774.
28. How AI is Transforming Travel Experiences. (2023). Expedia Group.
29. Ethics of Artificial Intelligence in the Digital Economy. (2021). OECD.
