guuvestВестник университетаVestnik Universiteta1816-42772686-8415State University of Management10.26425/1816-4277-2018-1-28-34guuvest-909Research ArticleАКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯCURRENT ISSUES OF MANAGEMENTТРАНСФОРМАЦИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭПОХУ МАШИННОГО ИНТЕЛЛЕКТАTRANSFORMATION OF MARKETING TECHNOLOGIES IN MACHINE INTELLIGENCE ERAСтаростинВ. С.StarostinV.vs_starostin@guu.ruГосударственный университет управленияRussian Federation201830012018012834Copyright © Старостин В.С., 20182018Старостин В.С.Starostin V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/909

Современный маркетинг становится очень технологически развитым. В первую очередь, это результат распространения цифровых устройств и развития вычислительных мощностей компьютеров, позволяющий оцифровывать офлайновое поведение потребителей, анализировать данные с помощью методов машинного обучения и повышать релевантность маркетинговых про-грамм для конкретного сегмента пользователей. В статье рассматривается, каким образом трансформируются традиционные маркетинговые технологии в связи с возможностями, которые предлагает искусственный интеллект и машинное обучение.

Modern marketing becomes more technologically advanced. First of all, this is the result of popularity of digital devices and rapid growth of computational power of computers. It allows to digitalize consumers’ofline behavior and to analyze data using machine learning methods in order to enhance the relevance of particular marketing programs for each individual customer segment. This article reviews how traditional marketing technologies are transformed to reflect the potential of artificial intelligence and machine learning.

маркетингперсонализациянаука о данныхмашинное обучениетаргетированная рекламаmarketingpersonalizationdata sciencemachine learningtargetingadvertisingReferencesАбашидзе, М.Д. Перспективы использования машинного обучения и операционной аналитики в маркетинге/ М.Д. Абашидзе, В.С.Старостин // Актуальные проблемы управления - 2016, 21-я Международная научно-практическая конференция. - М: .2016. - С. 33-55.Abashidze M. D., Starostin V. S. Perspektivy ispol’zovaniya mashinnogo obucheniya i operacionnoy analitiki v marketing [Prospects for the use of machine learning and operational analytics in marketing] // Aktual’nye problemy upravleniya – 2016, 21-ya Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferenciya [Actual problems of management – 2016, 21-th international scientific-practical conference]. Moscow, 2016. – Pp. 33–55/Азоев, Г.Л. Персонализация продуктовых предложений / Г.Л.Азоев, В.С.Старостин // Маркетинг. - 2012. - № 6 (128).- С. 19-41.Azoev G.L., Starostin V.S. Personalizaciya produktovykh predlozheniy [Personalization of product offerings] // Marketing, 2012, I. 6 (128). Pp. 19–41.Бутковская, Г. В. Концепция маркетинговой операционной аналитики в рекламной деятельности / Г. В. Бутковская,В. С. Старостин, В. Ю. Чернова // Современная научная мысль. - 2017. - № 13. - . 101-110.Butkovskaya G. V, Starostin V. S., Chernova V. Yu. Koncepciya marketingovoy operacionnoy analitiki v reklamnoy deyatel’nosti [Concept of marketing operational intelligence in advertising] // Sovremennaya nauchnaya mysl’ [Modern scientific mind], 2017, I. 13. – Pp. 101–110.Сервисы рекомендаций: как с их помощью увеличить продажи на 60 % // Коммерческий директор. Профессиональный журнал коммерсанта [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.kom-dir.ru/article/51-servisy-rekomendatsiy (дата обращения: 05.11.2017).Servisy rekomendaciy: kak s ikh pomoshch’yu uvelichit’ prodazhi na 60 % [Services recommendations: how to use them to increase sales by 60%] // Kommercheskiy direktor. Professional’nyy zhurnal kommersanta [Commercial Director. Professional journal of the businessman]. Available at: https://www.kom-dir.ru/article/51-servisy-rekomendatsiy (Accessed: 05 November 2017).Машинное обучение: искусственный интеллект помогает упорядочить хаос больших данных // РБК [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://sap-technology.rbc.ru/mashinnoe-obuchenie.html (дата обращения: 12.11.2017).Mashinnoe obuchenie: iskusstvennyy intellekt pomogaet uporyadochit’ khaos bol’shikh dannykh [Machine learning: artificial intelligence helps to organize the chaos of big data] // RBK. Available at: http://sap-technology.rbc.ru/mashinnoe-obuchenie.html (Accessed: 12 November 2017).Acceleration IoT. Ericsson // Ericsson.com: официальный сайт компании [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https:// www.ericsson.com/assets/local/investors/documents/2016/telebriefing-accelerating-iot-160114.pdf (дата обращения: 05.11.2017).Acceleration IoT. Ericsson // Ericsson.com. Available at: https://www.ericsson.com/assets/local/investors/documents/2016/ telebriefing-accelerating-iot-160114.pdf (Accessed: 05 November 2017).Morelli B. Internet connected devices: from the «Internet of things» to the «Internet of everything» Э[ лектронный ресурс]. - Режим доступа:http://www.semi.org/en/sites/semi.org/files/docs/3-Morelli_IHS_SEMI-TX-Outlook_Oct2013.pdf(датаобращения:06.11.2017).Morelli B. Internet connected devices: from the «Internet of things» to the «Internet of everything». Available at: http://www.semi.org/en/sites/semi.org/files/docs/3-Morelli_IHS_SEMI-TX-Outlook_Oct2013.pdf (Accessed: 06 November 2017).Peppers D., Rogers M., Dorf B. Is your company ready for one-to-one marketing? //Harvard Business Review, January-February, 1999.151-160pp.Peppers D., Rogers M., Dorf B. Is your company ready for one-to-one marketing? // Harvard Business Review, January-February, 1999. 51–160 pp.Rogers David L. The digital transformation playbook. New York: Columbia Business School Publishing, 2016. P. 296.Rogers David L. The digital transformation playbook. New York: Columbia Business School Publishing, 2016. P.296.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.