ПРЕДИКТИВНА АНАЛІТИКА ТА МАРКЕТИНГОВЕ УПРАВЛІННЯ: РЕАЛІЗАЦІЯ БІЗНЕС-СТРАТЕГІЙ ЧЕРЕЗ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МОДЕЛІ

Анотація

ВСТУП. У сучасних умовах розвитку цифрової економіки та високої ринкової конкуренції підприємства стикаються з необхідністю швидко адаптуватися до змін у поведінці споживачів, ринкових тенденцій та технологічних трендів. У цих умовах маркетингове управління перестає бути виключно інтуїтивним мистецтвом і трансформується у системну діяльність, що базується на аналізі даних, прогнозуванні поведінки клієнтів та управлінні взаємодією зі споживачами на основі об’єктивних закономірностей. Одним із ключових інструментів, що дозволяє здійснювати таку трансформацію, є предиктивна аналітика, яка забезпечує підприємства можливістю проактивного ухвалення рішень, спрямованих на задоволення потреб клієнтів, оптимізацію ресурсів та формування сталих конкурентних переваг. Актуальність поєднання предиктивної аналітики та маркетингового управління зумовлена потребою підвищення точності прогнозів попиту, адаптації маркетингових стратегій до змін ринку та персоналізації комунікацій зі споживачами, що у свою чергу сприяє зміцненню позицій підприємств на ринку та формуванню довгострокових відносин із клієнтами. Використання інтелектуальних моделей, таких як дерева рішень, дозволяє структурувати дані, виділяти ключові фактори, що впливають на поведінку споживачів, та створювати зрозумілі та практично застосовні прогностичні моделі, які є основою для ефективного управління маркетинговими процесами.

ГІПОТЕЗА ДОСЛІДЖЕННЯ полягає у застосуванні інструментарію предиктивної аналітики у маркетинговому управлінні, в практичній площині бізнесу попри існуючі виклики, пов’язані з недостатньою готовністю підприємств до цифрової трансформації, обмеженістю даних, браком компетенцій у сфері аналітики, а також необхідністю забезпечення етичного та правомірного використання персональних даних. Обґрунтування теоретичних і прикладних аспектів інтеграції предиктивної аналітики у маркетингове управління бізнесом з акцентом на використанні інтелектуальних моделей, зокрема дерева рішень, для підвищення ефективності управлінських рішень, персоналізації взаємодії з клієнтами та формування сталих конкурентних переваг у діяльності підприємств. Досягнення цієї мети потребує дослідження сутності та ролі маркетингового управління у сучасному бізнесі, аналізу інструментів і методів предиктивної аналітики, а також оцінки можливостей і викликів інтеграції інтелектуальних моделей у маркетингову діяльність підприємств.

МЕТА ДОСЛІДЖЕННЯ інструментарію предиктивної аналітики в маркетинговому управління для ефективності та кокурентоспроможності бізнесу

МЕТОДИ. Загальнонаукові та спеціальні аналітичні методи: аналізу, синтезу, узагальнення Метод дерева рішень, який базується на визначенні критеріїв розбиття даних для максимізації інформаційного приросту або мінімізації ентропії, що дозволяє виявляти значущі фактори, які впливають на поведінку споживачів чи результати маркетингових кампаній. У бізнес-аналітиці дерево рішень використовується для прогнозування ймовірності покупки, відтоку клієнтів, реакції на маркетингові пропозиції та оптимізації комунікаційних стратегій. Його перевагою є не лише здатність працювати з великими обсягами даних, а й легкість у поясненні результатів менеджменту для ухвалення обґрунтованих управлінських рішень (Basu et al., 2023).

Інтеграція предиктивної аналітики у маркетингове управління створює передумови для формування інтелектуальних маркетингових стратегій, що ґрунтуються на даних і дозволяють досягати високої точності у прогнозах, підвищувати рівень персоналізації комунікацій, адаптувати пропозиції під потреби окремих сегментів споживачів та оперативно реагувати на зміни у ринковому середовищі.  Це перетворює маркетингову діяльність із витратної функції на стратегічний актив, що забезпечує сталий розвиток бізнесу та формує довгострокову лояльність споживачів.

Ці фактори потребують комплексного наукового аналізу, розробки методичних рекомендацій для ефективної інтеграції аналітичних інструментів у маркетингову діяльність підприємств та оцінки економічної доцільності впровадження таких інструментів у практику управління.

РЕЗУЛЬТАТИ. Маркетингове управління у сучасному бізнесі виступає комплексом процесів планування, реалізації, контролю та корекції маркетингових дій підприємства, спрямованих на створення та підтримання конкурентних переваг, задоволення потреб споживачів і досягнення стратегічних цілей організації. Воно охоплює управління товарною політикою, ціноутворенням, просуванням, розподілом та комунікаціями з цільовими ринками, ґрунтуючись на системному аналізі ринку та поведінки споживачів (Aghazadeh, 2015).

У сучасних умовах цифровізації маркетингове управління переходить від інтуїтивного ухвалення рішень до управління на основі даних, де ключову роль відіграє предиктивна аналітика. (Chaffey & Ellis-Chadwick, 2019). (Golub, 2024). Предиктивна аналітика – це методологія використання статистичних алгоритмів, машинного навчання та методів аналізу великих даних для прогнозування майбутніх подій на основі історичних даних та поведінкових патернів (Müller et al., 2016). Сутність предиктивної аналітики полягає у виявленні прихованих закономірностей у масивах даних, що дозволяє будувати прогностичні моделі для передбачення поведінки клієнтів, обсягів попиту, ефективності маркетингових кампаній та оптимізації ресурсів підприємства (Adekunle et al., 2021).

У маркетинговому управлінні предиктивна аналітика використовується для вирішення таких завдань, як сегментація клієнтів на основі поведінкових характеристик, прогнозування відтоку клієнтів, формування персоналізованих пропозицій, визначення оптимального часу для комунікацій, планування товарних запасів та ресурсів, а також оцінювання ефективності маркетингових заходів у режимі реального часу (Basu et al., 2023). Це дозволяє забезпечити гнучкість маркетингової стратегії, підвищити її адаптивність до змін у зовнішньому середовищі та досягати стратегічних бізнес-цілей за умов високої ринкової конкуренції. (Wedel & Kannan, 2016) (Davenport & Harris, 2017).

Серед інструментів предиктивної аналітики особливе місце займає метод дерева рішень, який широко застосовується у бізнес-аналітиці завдяки своїй інтерпретованості та ефективності у вирішенні завдань класифікації та прогнозування. Дерево рішень – це алгоритмічна модель, що дозволяє розділяти дані на підмножини на основі значень певних атрибутів, створюючи наочну структуру, де вузли відображають умови, а гілки – результати перевірки цих умов (Lee et al., 2022).

ВИСНОВКИ. Аналіз теоретичних основ інтеграції предиктивної аналітики у маркетингове управління дозволяє зробити висновки, що сучасні підприємства переходять від інтуїтивного ухвалення рішень до системного використання даних як стратегічного ресурсу для формування ефективних маркетингових рішень. Предиктивна аналітика, ґрунтуючись на аналізі великих обсягів структурованих та неструктурованих даних, дозволяє будувати прогностичні моделі, які підвищують точність планування та адаптивність маркетингових стратегій до змін у поведінці споживачів та динаміки ринку.

Метод дерева рішень, як один із провідних інструментів предиктивної бізнес-аналітики, забезпечує візуальну інтерпретацію даних та дозволяє виявляти ключові фактори, що впливають на ефективність маркетингових заходів, підвищуючи точність прогнозів та полегшуючи процес ухвалення управлінських рішень. Використання предиктивної аналітики у маркетинговому управлінні сприяє не лише підвищенню ефективності рекламних кампаній, а й оптимізації використання ресурсів підприємства, формуючи умови для створення персоналізованих комунікацій зі споживачами та розвитку довгострокових відносин із ними.

Інтеграція предиктивної аналітики в маркетингове управління є стратегічною необхідністю для сучасного бізнесу, який прагне досягти сталих конкурентних переваг та забезпечити адаптивність у середовищі високої ринкової турбулентності. На основі цих теоретичних положень постає потреба у дослідженні інтелектуальних моделей, зокрема дерева рішень, як інструментів реалізації маркетингових стратегій у практиці підприємств.

КЛЮЧОВІ СЛОВА: бізнес; бізнес-аналітика; дерево рішень; ефективність бізнесу; предиктивна аналітика; управління; маркетингове управління.