Обзор систем машинного обучения для автоматизации маркетинговых кампаний

Барышков Кирилл Васильевич


	1		Введение
	2		Теоретические основы
	4		Обзор существующих систем машинного обучения Рис. 1. Интеграция ML в маркетинговые процессы
	6		Рис. 2. Сравнение систем ML для маркетинга Практическая реализация системы оптимизации таргетированной рекламы
	8		Заключение
	9		Рис. 4. Схема взаимодействия через API Литература

Ключевые слова: машинное обучение, автоматизация маркетинга, цифровые кампании, AI в маркетинге, предиктивная аналитика, сегментация потребителей, персонализация, рентабельность маркетинга, оптимизация кампаний, маркетинг, управляемый данными

Аннотация

Цель исследования — обзор систем машинного обучения для автоматизации маркетинга. Проанализированы ключевые игроки рынка: Adobe, Google, Salesforce, IBM и «Яндекс» с акцентом на их функциональность и эффективность. Применен многокритериальный подход, выявивший сходства систем и различия в интеграции и кастомизации. Исследование показывает, что выбор системы зависит от бизнес-требований и стратегических целей, способствуя повышению эффективности цифрового маркетинга и ROI.

Журнал: «Интернет-маркетинг» — №3, 2024 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 9

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Woodie A. Global DataSphere to Hit 175 Zettabytes by 2025, IDC Says. — Подробнее .

2. Global Datasphere From 33ZB in 2018 to 175ZB by 2025. — Подробнее .

3. Ma L., Sun B. (2020). «Machine learning and AI in marketing — Connecting computing power to human insights». International Journal of Research in Marketing, Vol. 37(3), рр. 481–504.

4. Huang M.H., Rust R.T. (2021). «A strategic framework for artificial intelligence in marketing». Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 49, рр. 30–50.

5. Mariani M.M., Perez-Vega R., Wirtz J. (2022). «AI in marketing, consumer research and psychology: A systematic literature review and research agenda». Psychology & Marketing, Vol. 39(4), рр. 755–776.

6. Call for Papers | Journal of Interactive Marketing: Intelligent Automation and Artificial Intelligence in Marketing. — Подробнее .

7. Chintalapati S., Pandey S.K. (2022). «Artificial intelligence in marketing: A systematic literature review». International Journal of Market Research, Vol. 64(1), рр. 38–68.

Барышков Кирилл Васильевич

магистр

Магистр финансового менеджмента Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, глобальный бизнес-партнeр программы маркетинговой эффективности L’Oréal.

г. Клиши, Франция

Электронная библиотека