Аналіз споживчої поведінки за допомогою AI: нові горизонти персоналізованого маркетингу

Abstract

Інтеграція штучного інтелекту (AI) в системи маркетингової аналітики створює нові можливості для формування поведінкових, когнітивних та емоційних профілів користувачів у режимі реального часу. У таких умовах вивчення алгоритмів AI, здатних обробляти дані та інтерпретувати людські наміри, стає ключовим чинником розвитку конкурентоспроможного бізнесу. Метою статті є теоретико-методичне обґрунтування ролі штучного інтелекту в аналізі споживчої поведінки та розроблення авторської моделі оцінювання ефективності персоналізованого маркетингу в умовах гіперперсоналізації. Методи дослідження охоплюють системний, когнітивний та порівняльний аналіз класичних і сучасних моделей поведінки споживача (AIDA, 5W, Customer Journey, Theory of Planned Behavior), а також інструментарій AI-аналітики (машинне навчання, NLP, sentiment analysis, generative AI, reinforcement learning). Для формування авторської концепції використано структурно-функціональний і сценарний підходи, що дозволили поєднати аналітичні й етичні аспекти взаємодії людини з цією технологією. У результаті дослідження запропоновано авторську модель «AI Behavioral Insight Cycle (AIBIC)», яка описує циклічний процес пізнання споживача штучним інтелектом у чотири етапи: спостереження, інтерпретацію, реакцію та рефлексію. На відміну від традиційних систем аналітики, ця модель забезпечує самонавчальний механізм, в якому кожна взаємодія користувача стає джерелом вдосконалення алгоритмів. Обґрунтовано три типи персоналізації: емоційну, когнітивну та контекстну, які в сукупності формують концепцію hyper-personalization, спрямовану на створення адаптивних, емпатійних і прогностичних комунікацій. У роботі визначено етичні та правові засади такої взаємодії відповідно до принципів GDPR, Digital Services Act та майбутнього AI Act, що регламентують баланс між персоналізацією, приватністю та відповідальністю розробників. Практична цінність полягає в можливості застосування моделі AIBIC для побудови систем динамічної маркетингової аналітики, що дозволяють вимірювати рівень довіри, емоційного залучення та когнітивної відповідності у взаємодії «людина – AI – бренд».