МАРКЕТИНГ 5.0: ПЕРСОНАЛІЗАЦІЯ, ЕТИКА ТА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У ПОВЕДІНЦІ СПОЖИВАЧА
DOI:
https://doi.org/10.30838/EP.207.143-151Ключові слова:
маркетинг 5.0, персоналізація, штучний інтелект, поведінкове моделювання, цифрова етика, справедливість алгоритмів, пояснюваність, довіра споживачів, big data, етичний маркетингАнотація
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 автома-тизації 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 персоналі-зованих 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 від-повідальністю, формуючи стійкі відносини між компанією і споживачем.
Посилання
Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. Hoboken: John Wiley & Sons. URL: https://share.google/o7R16zb1W4XE7SiZc
Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2017). Marketing 4.0: Moving from Traditional to Digital. Hoboken: John Wiley & Sons. URL: https://share.google/IhDrbiHl1EFqChEWR
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. URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679
Davenport, T.H., & Redman, T.C. (2020). Getting serious about data and data science. MIT Sloan Management Review, Pp. 1-9. URL: https://surl.li/nfxzud
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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102883
Бур’янов В. (2021). Тривіальні маркетингові маніпуляції, шляхи їх усунення та чому обізнаність споживача необхідна маркетологам. Маркетинг в Україні, № 2. С. 16–32. URL: https://surl.lu/ecblfk
Petrychak, O. & Demianenko, O. (2024). Ethics of marketing communications in the digital era. Economics and Business Administration, Vol. 25. No. 1. DOI: https://doi.org/10.62660/ebcstu/1.2024.48
Захарчин Г.М., Склярук Т.В. (2020). Соціально-етичний маркетинг в умовах розвитку цифрової еко-номіки. Причорноморські економічні студії, Вип. 59-1. С. 158–165. DOI: https://doi.org/10.32843/bses.59-22
Responsible AI Practices: Fairness. (2022). Google AL. URL: https://ai.google/responsibilities/responsible-ai-practices/
Barocas, S., Hardt, M. & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities. Cambridge, MA: MIT Press. URL: https://share.google/lIPLqEVyAl0bRsg3a
Narayanan, A. (2023). Understanding Social Media Recommendation Algorithms. Knight First Amendment Institute. URL: https://surl.li/oicqqv
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. URL: https://arxiv.org/abs/1912.04977
Reinsel, D., Gantz, J. & Rydning, J. (2018). The Digitization of the World: From Edge to Core. Framingham, MA: IDC & Seagate. URL: https://share.google/FEukKl3pf55G87tDC
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. DOI: https://doi.org/10.1109/ipec54454.2022.9777500
The State of AI in the Enterprise, 5th Edition. (2022). Deloitte. URL: https://www.deloitte.com/global/en/issues/analytics/state-of-ai.html
The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. (2021). McKinsey & Company. URL: https://surl.lt/jxiqfs
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. URL: https://surl.li/cuerpt
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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109556
Ascarza, E. (2018). Retention Futility: Targeting High-Risk Customers Might Be Ineffective. Journal of Marketing Research, Vol. 55. No. 1. Pp. 80–98. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2759170
Ricci, F., Rokach, L. & Shapira, B. 92022). Recommender Systems Handbook. 3rd ed. New York: Springer. URL: https://surl.li/olwtxa
IBM Institute for Business Value. Global AI Adoption Index. 2023. URL: https://share.google/bmS8i2IrruEQYOuaG
Floridi, L. (2019). The Logic of Information: A Theory of Philosophy as Conceptual Design. Oxford: Oxford University Press. URL: https://share.google/9uQ7UJkiSPDr4cODX
Imbens, G. & Rubin, D. (2015). Causal Inference in Statistics, Social, and Biomedical Sciences. URL: https://surl.li/ktdrgd
OECD Principles on Artificial Intelligence. (2019). OECD. URL: https://oecd.ai/en/ai-principles
AI Risk Management Framework 1.0. Gaithersburg, MD: U.S. Department of Commerce. (2023). National Institute of Standards and Technology (NIST). URL: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf
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. DOI: https://doi.org/10.1145/2939672.2939778
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. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.07874
How AI is Transforming Travel Experiences. (2023). Expedia Group. URL: https://www.expediagroup.com/research
Ethics of Artificial Intelligence in the Digital Economy. (2021). OECD. URL: https://www.oecd.org/going-digital/ai/
