Анотація
Стаття присвячена дослідженню використання Big Data у процесі формування маркетингових стратегій в умовах цифровізації. Big Data сьогодні є ключовим ресурсом для формування ефективних маркетингових стратегій, оскільки дозволяє аналізувати великі обсяги різнорідних даних у режимі реального часу. Використання аналітичного підходу на основі Big Data дає змогу глибше розуміти поведінку споживачів, прогнозувати ринкові тенденції та підвищувати точність управлінських рішень. Мета дослідження – проаналізувати можливості застосування Big Data в маркетинговій діяльності та обґрунтувати його роль у підвищенні ефективності розробки та реалізації сучасних маркетингових стратегій. У ході наукового дослідження використовувалися загальнонаукові методи аналізу та синтезу для вивчення теоретичних засад Big Data і його ролі в маркетинговій діяльності, порівняння – для зіставлення різних аналітичних підходів і технологій обробки даних, узагальнення – для формування ключових висновків щодо застосування великих даних у розробці маркетингових стратегій, а також системний підхід – для розгляду Big Data як цілісного інструменту управління маркетинговими процесами. Охарактеризовано теоретичні основи Big Data та визначено його роль у сучасних маркетингових процесах. Проаналізовано основні джерела маркетингових даних і способи їх збору в умовах цифрової економіки. Досліджено аналітичні підходи до обробки Big Data (описова, діагностична, прогностична та прескриптивна аналітика). Визначено інструменти та технології, які використовуються для аналізу великих даних у маркетингу. Проаналізовано вплив Big Data на формування маркетингових стратегій, зокрема в частині сегментації, персоналізації та прогнозування поведінки споживачів. Виявлено основні проблеми та обмеження впровадження Big Data в маркетингову діяльність. Окреслено перспективи розвитку використання Big Data у стратегічному маркетинговому управлінні. Показано, що ці заходи сприяють підвищенню ефективності маркетингових стратегій шляхом більш точної сегментації споживачів, глибшого розуміння їхньої поведінки, оперативного реагування на зміни ринкових умов та підвищення рівня персоналізації маркетингових комунікацій.
Посилання
1. Lehenchuk, S. F., & Zavalii, T. O. (2023). Big Data v marketynhovii analitytsi: mozhlyvosti ta problemy vykorystannia [Big Data in marketing analytics: opportunities and challenges of use]. Problemy teorii ta metodolohii bukhhalterskoho obliku, kontroliu i analizu, 1(54), 52–58. https://doi.org/10.26642/pbo-2023-1(54)-52-58 (in Ukrainian)
2. Stankevych, I. V., Sakun, H. O., & Sakun, O. V. (2023). Sotsialno-ekonomichnyi fenomen “velykykh danykh” v stratehii tsyfrovoho marketynhu [The socio-economic phenomenon of “big data” in digital marketing strategy]. Visnyk KhNTU, 2(85), 235–239. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2023.2.33 (in Ukrainian)
3. Cherniavska, O., & Kaznodii, V. (2023). The innovative marketing management systems in digitalization conditions. Management, 38(2), 96–106. https://doi.org/10.30857/2415-3206.2023.2.8
4. Lutsii, O., & Helevei, O. (2023). Formuvannia komponentiv marketynhovoi informatsiinoi systemy dlia silskohospodarskoi produktsii za dopomohoiu metodiv Big Data [Formation of components of a marketing information system for agricultural products using Big Data methods]. Oblik i finansy, 3(101), 145–150. https://doi.org/10.33146/2307-9878-2023-3(101)-145-151 (in Ukrainian)
5. Maranchak, N. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v tsyfrovomu marketynhu bibliotechnoi haluzi Ukrainy: zarubizhnyi dosvid i perspektyvy [Using artificial intelligence in digital marketing of the library industry in Ukraine: foreign experience and prospects]. Tsyfrova platforma: informatsiini tekhnolohii v sotsiokulturnii sferi, 6(1), 172–184. https://doi.org/10.31866/2617-796X.6.1.2023.283986 (in Ukrainian)
6. Liu, Q., Wang, R., Pareti, M., Castellini, A., Viaggi, D., & Canavari, M. (2026). Big data in consumer behavior research: A systematic review of data sources, analytical methods, and research questions. Journal of Marketing Analytics. https://doi.org/10.1057/s41270-026-00470-6
7. Theodorakopoulos, L., Theodoropoulou, A., & Klavdianos, с. (2026). Big data analytics and AI for consumer behavior in digital marketing: Applications, synthetic and dark data, and future directions. Big Data and Cognitive Computing, 10(2), 46. https://doi.org/10.3390/bdcc10020046
8. Ye, С. (2024). The current state of big data analytics research in marketing: A systematic review using TCCM approach. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 34(3), 393–415. https://doi.org/10.1080/21639159.2023.2275792
9. Zhang, H., & Song, M. (2022). How big data analytics, AI, and social media marketing research boost market orientation. Research-Technology Management, 65(2), 64–70. https://doi.org/10.1080/08956308.2022.2022907
10. Boegershausen, J., Datta, H., Borah, A., & Stephen, A. T. (2022). Fields of gold: Scraping web data for marketing insights. Journal of Marketing, 86(5), 1–20. https://doi.org/10.1177/00222429221100750
11. Dong, S., Xiao, L., & Kwon, J. (2026). Emerging Frontiers in Marketing: Exploring the Potential of Novel Data and Methodologies. Australasian Marketing Journal, 34(2), 117–119. https://doi.org/10.1177/14413582261420453
12. Shymko, A. (2024). Vplyv tsyfrovoho marketynhu u sotsialnykh merezhakh na kupivelni namiry spozhyvachiv [The impact of digital marketing on social media on consumer purchasing intentions]. Visnyk Chernivetskoho torhovelno-ekonomichnoho instytutu, 4(96), 191–209. http://doi.org/10.34025/2310-8185-2024-4.96.12 (in Ukrainian)
13. Roy, D., Srivastava, R., Jat, M., & Karaca, M. S. (2022). A complete overview of analytics techniques: Descriptive, predictive, and prescriptive. In P. M. Jeyanthi, T. Choudhury, D. Hack-Polay, T. P. Singh, & S. Abujar (Eds.), Decision Intelligence Analytics and the Implementation of Strategic Business Management. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-82763-2_2
14. Wolniak, R. (2023). The concept of descriptive analytics. Scientific Papers of Silesian University of Technology. Organization and Management, (172), 699–715. http://dx.doi.org/10.29119/1641-3466.2023.172.42
15. Jamarani, A., Haddadi, S., Sarvizadeh, R., Kashani, M. H., Akbari, M., & Moradi, S. (2024). Big data and predictive analytics: A systematic review of applications. Artificial Intelligence Review, (57), Article 176. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10811-5
16. Vishwakarma, K., Kaur, J., & Soni, G. (2025). A comparative study of big data analytics tools: Hadoop, Spark, TensorFlow, SAS, and Tableau in modern data pipelines. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), 13(V), 1948–1953. https://doi.org/10.22214/ijraset.2025.70585
17. Belcastro, L., Cantini, R., Marozzo, F., Orsino, A., Talia, D., & Trunfio, P. (2022). Programming big data analysis: principles and solutions. Journal of Big Data, (9), Article 4. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00555-2
18. Abdalla, H. B. (2022). A brief survey on big data: technologies, terminologies and data-intensive applications. Journal of Big Data, (9), Article 107. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00659-3
19. Shymko, A. V., Zamialyi, D. V., & Kizenko, S. H. (2025). Analiz vprovadzhennia innovatsiinykh metodiv prosuvannia produktsii u sferi elektronnoi komertsii Ukrainy [Analysis of the implementation of innovative methods of product promotion in the e-commerce sector of Ukraine]. Aktualni pytannia ekonomichnykh nauk, (10). https://doi.org/10.5281/zenodo.15256942 (in Ukrainian)
20. Liu, H., Tan, K. H., & Pawar, K. (2022). Predicting viewer gifting behavior in sports live streaming platforms: The impact of viewer perception and satisfaction. Journal of Business Research, (144), 599–613. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.02.045
21. Lehenchuk, S. F., & Zavalii, T. O. (2023). Big Data v marketynhovii analitytsi: mozhlyvosti ta problemy vykorystannia [Big Data in marketing analytics: opportunities and challenges of use]. Problemy teorii ta metodolohii bukhhalterskoho obliku, kontroliu i analizu, 1(54), 52–58. https://doi.org/10.26642/pbo-2023-1(54)-52-58 (in Ukrainian)
22. Vdovichena, O., Krymska, A., Koroliuk, Y., Shymko, A., & Vdovichen, A. (2025). The role of artificial intelligence technologies in rebuilding the post-war economy and ensuring cyber security: an example from Ukraine. Salud, Ciencia y Tecnología – Serie de Conferencias, (4), 642. https://doi.org/10.56294/sctconf2025642
23. Vdovichena, O., Krymska, A., Koroliuk, Y., Shymko, A., & Vdovichen, A. (2024). Digital technologies and cybersecurity in the strategy of post-war economic recovery. Economic Affairs, 69(03), 1557–1568. https://doi.org/10.46852/0424-2513.4.2024.38
24. Zaitseva, O., Zhosan, H., & Chyzhova, Yu. (2025). BIG DATA yak rushiina syla stratehii tsyfrovoho marketynhu [BIG DATA as a driving force of digital marketing strategies]. Tavriiskyi naukovyi visnyk. Seriia: Ekonomika, (24), 271–277. https://doi.org/10.32782/2708-0366/2025.24.29 (in Ukrainian)
25. Bondarenko, V., & Omelianenko, O. (2024). Vplyv shtuchnoho intelektu (AI) na rozvytok internet-marketynhu [The impact of artificial intelligence (AI) on the development of online marketing]. Herald of Khmelnytskyi National University. Economic Sciences, 334(5), 319–324. https://doi.org/10.31891/2307-5740-2024-334-47 (in Ukrainian)
26. Zatonatska, T., et al. (2022). Forecasting the Behavior of Target Segments to Activate Advertising Tools: Case of Mobile Operator Vodafone Ukraine. Economics, 10(1), 87–104. https://doi.org/10.2478/eoik-2022-0005
27. Vdovichena, O. H., Vdovichen, D. A., & Pichyk, K. V. (2025). Vykorystannia BIG DATA dlia prohnozuvannia efektyvnosti marketynhovykh kampanii u realnomu chasi [Using BIG DATA to predict the effectiveness of marketing campaigns in real time]. Aktualni pytannia ekonomichnykh nauk, (17). https://doi.org/10.5281/zenodo.17573391 (in Ukrainian)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2026 Алла В. Шимко, Анатолій А. Вдовічен, Ірина Р. Лошенюк