Дослідження проблематики предиктивної аналітики у цифровому маркетингу

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.029610

Анотація

У статті здійснено системне висвітлення концептуальних підходів, еволюційних характеристик і домінуючих векторів трансформації предиктивної аналітики в сфері цифрового маркетингу. Аргументовано, що прогностичні моделі, сформовані на основі методів машинного навчання та інших інтелектуальних технологій оброблення інформаційних потоків, є ключовим інструментом підвищення достовірності прогнозування споживчої активності, удосконалення маркетингових стратегій і поглиблення персоналізації комунікаційних практик.
Окремо окреслено технологічні чинники, які забезпечують можливість масштабного впровадження предиктивних підходів, зокрема інтенсивне зростання масивів Big Data, розвиток хмарних сервісів та активне поширення платформ управління клієнтськими даними (CDP) як інфраструктурної основи аналітичних процесів. Водночас визначено сукупність обмежень і загроз, що супроводжують експлуатацію моделей машинного навчання, включно з проблемами цілісності та повноти даних, динамічним зсувом статистичних закономірностей (concept drift), етичними дилемами та недостатньою інституційною готовністю компаній до інтеграції складних аналітичних рішень.
Особливий акцент зроблено на встановленні функціональної взаємодоповнюваності предиктивної та прескриптивної аналітики, що створює підґрунтя для переходу від простого передбачення майбутніх станів до автоматизованого формування оптимальних управлінських сценаріїв у режимі оперативного реагування.

Ключові слова: предиктивна аналітика, машинне навчання, цифровий маркетинг, прогнозування поведінки споживачів, Big Data, CDP, персоналізація, динамічне ціноутворення, рекомендаційні системи, prescriptive analytics.