Ключові слова
роздрібний маркетинг
рентабельність інвестицій у маркетинг
оптимізація бюджету
утримання клієнтів
міжфункціональна узгодженість
прогнозування грошових потоків
штучний інтелект у роздрібній торгівлі
США
Південна Корея
Центральна Європа
Як цитувати
Анотація
Основною метою цієї статті є дослідження впливу прогнозного фінансового штучного інтелекту (ШІ) на маркетингову ефективність у роздрібній торгівлі з транснаціональною присутністю. Застосовуючи метод багатофакторного кейс-аналізу, у роботі розглянуто три регіональні приклади: Сполучені Штати Америки, Південна Корея та країни Центральної Європи. У кожному кейсі проаналізовано ступінь інтеграції фінансових ШІ-моделей у процеси бюджетування, управління клієнтською лояльністю та формування стратегій рекламних кампаній. У США досліджено приклад компанії, яка використовує власну AI-платформу для прогнозування маржі у понад 500 продуктових категоріях. Ці прогнози інтегруються у маркетингові панелі управління, дозволяючи проводити динамічне коригування бюджетів під час кампаній. У Південній Кореї основна увага приділяється впровадженню ШІ для моделювання ризику відтоку клієнтів і оцінки ефективності персоналізованих акцій, базуючись на прорахованій життєвій цінності клієнтів (LTV). Центральноєвропейські ритейлери, зокрема в Польщі та Угорщині, перебувають на етапі пілотного використання прогнозних AI-алгоритмів для моделювання прибутковості майбутніх акцій. Аналіз виявив спільні закономірності в усіх трьох кейсах: покращення показників ROI, підвищення точності бюджетування, зменшення перевитрат у рекламних кампаніях, а також зміцнення міжфункціональної співпраці між фінансовими та маркетинговими департаментами. Окрему увагу приділено культурним та організаційним чинникам, які впливають на рівень впровадження та ефективність AI-рішень. Стаття робить внесок у сучасну наукову дискусію щодо інтеграції фінансового прогнозування у маркетингові стратегії та підкреслює необхідність формування спільного інформаційного простору між фінансами та маркетингом. Запропонована концептуальна модель фінансово орієнтованого маркетингу розширює існуючі уявлення про роль фінансів у комунікаційних стратегіях транснаціонального ритейлу. Надані також практичні рекомендації для компаній, що прагнуть до цифрової трансформації своїх управлінських процесів через впровадження прогнозного фінансового ШІ.
Посилання
1. Badawy, A. M., Elhamd, E. A., Shamma, H. M., & Kolaly, H. (2025). Artificial intelligence in marketing: implications and future research directions. International Journal of Business & Economics (IJBE), 10(1), 66–95. https://doi.org/10.58885/ijbe.v10i1.66.ab
2. Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., Henke, N., & Trench, M. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier? McKinsey Global Institute. https://apo.org.au/node/210501
3. Eisenhardt, K. M. (1989). Building Theories from Case Study Research. Academy of Management Review, 14(4), 532–550. https://www.jstor.org/stable/258557
4. Fong, N. M., Zhang, Y., Luo, X., & Wang, X. (2019). Targeted promotions on an e-book platform: Crowding-out, heterogeneity, and opportunity costs. Journal of Marketing Research, 56(2), 321–341. https://doi.org/10.1177/0022243718817513
5. Gangwar, M., Kopalle, P. K., Kaplan, A. M., Ramachandran, D., Reinartz, W., & Rindfleisch, A. (2022). Examining artificial intelligence (AI) technologies in marketing via a global lens: Current trends and future research opportunities. International Journal of Research in Marketing, 39(2), 522–540. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2021.11.002
6. Homburg, C., Artz, M., & Wieseke, J. (2012). Marketing Performance Measurement Systems: Does Comprehensiveness Really Improve Performance? Journal of Marketing, 76(3), 56–77. http://www.jstor.org/stable/41714489
7. Homburg, C., Workman, J. P., & Jensen, O. (2000). Fundamental changes in marketing organization: The movement toward a customer-focused organizational structure. Journal of the Academy of Marketing Science, 28(4), 459–478. https://doi.org/10.1177/0092070300284001
8. Kannan, P. K., & Li, H. A. (2017). Digital Marketing: A Framework, Review and Research Agenda. International Journal of Research in Marketing, 34(1), 22–45. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.11.006
9. Kumar, V., & Reinartz, W. (2016). Creating enduring customer value. Journal of Marketing, 80(6), 36–68. https://doi.org/10.1509/jm.15.0414
10. McKinsey & Company (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year
11. Muhajir, A. (2024). Predictive analytics in marketing: Contribution to marketing performance. Management Studies and Business Journal (PRODUCTIVITY), 1(3), 447–460. https://doi.org/10.62207/0qan8b95
12. Nagy, S., & Hajdú, N. (2021). Consumer acceptance of the use of artificial intelligence in online shopping: Evidence from Hungary. Amfiteatru Economic Journal, 23(56), 155–173. https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/155
13. OECD. (2023). Main Economic Indicators (Volume 2023, Issue 11). OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/b40d70ae-en
14. Reinartz, W. J., & Kumar, V. (2003). The impact of customer relationship characteristics on profitable lifetime duration. Journal of Marketing, 67(1), 77–99. https://doi.org/10.1509/jmkg.67.1.77.18589
15. Rust, R. T., Lemon, K. N., & Zeithaml, V. A. (2004). Return on marketing: Using customer equity to focus marketing strategy. Journal of marketing, 68(1), 109–127. https://doi.org/10.1509/jmkg.68.1.109.24030
16. Shankar, V., Kleijnen, M., Ramanathan, S., Rizley, R., Holland, S., & Morrissey, S. (2016). Mobile shopper marketing: Key issues, current insights, and future research avenues. Journal of Interactive Marketing, 34(1), 37–48. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2016.03.002
17. Verhoef, P. C., Stephen, A. T., Kannan, P. K., Luo, X., Abhishek, V., Andrews, M., ... & Zhang, Y. (2017). Consumer connectivity in a complex, technology-enabled, and mobile-oriented world with smart products. Journal of Interactive Marketing, 40(1), 1–8. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2017.06.001
18. Villanueva, J., & Hanssens, D. M. (2007). Customer equity: Measurement, management and research opportunities. Foundations and Trends in Marketing, 1(1), 1–95. http://dx.doi.org/10.1561/1700000002
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2025 Валерія Г. Медвецька