Strategic management of omnichannel marketing with the use of generative artificial intelligence
Ескіз недоступний
Дата
2025-11-30
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Journal of Theoretical and Applied Information Technology 30th November 2025. Vol.103. No.22 URL: https://www.jatit.org/volumes/Vol103No22/19Vol103No22.pdf
Анотація
Актуальність досліджуваної проблеми визначається стрімким впровадженням генеративного штучного інтелекту (GenAI) у стратегії омніканального маркетингу. Це радикально змінює підходи до персоналізації, комунікації та стратегічного управління в цифровій економіці. Зростає необхідність кількісного аналізу впливу таких технологій на ефективність маркетингу, що обґрунтовує потребу в цьому дослідженні. Особливу увагу приділено персоналізації, автоматизації комунікацій та інтеграції даних.
Метою дослідження є визначення взаємозв'язку між рівнем впровадження GenAI та ефективністю маркетингу. Проблемою є відсутність кількісних оцінок впливу штучного інтелекту (ШІ) на показники омніканального управління. Аналіз охоплює 10 компаній із 10 країн за період 2022–2024 років. Застосовано економетричну модель із шістьма змінними: GAI, AdSpend, Data Integration, CSAT, OMDEPTH та BRAND.
Найвищі значення OM_EFF у 2024 році зафіксовано у компаній Bosideng (98,3), Woolworths (97,0) та Zara (96,9). Компанії з високим рівнем використання GenAI продемонстрували швидше зростання OM_EFF та адаптацію до ринку. Показник GenAI компанії Woolworths зріс із 0,58 до 0,77, а OM_EFF — із 85,7 до 97,0. Компанія Hudson’s Bay продемонструвала найменші зміни через обмежену цифровізацію та слабкий розвиток ШІ.
Дослідження виявило, що високий рівень інтеграції GenAI безпосередньо пов'язаний зі зростанням ефективності омніканального маркетингу (OM_EFF). Компанія Bosideng досягла найвищого показника OM_EFF — 98,3 у 2024 році — при максимальному значенні індексу GenAI (0,83) та активному використанні персоналізованого контенту. Отримані дані підтверджують, що GenAI підвищує результативність маркетингових стратегій завдяки автоматизації, глибокій інтеграції даних та багатоканальній взаємодії з клієнтами. У статті надано практичні рекомендації щодо підвищення OM_EFF. Дослідження має прикладне значення для стратегій роздрібної торгівлі. Подальші дослідження можуть охоплювати інші галузі та регіони