Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 3 (79), 2021
ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА
Багиев Г. Л.
профессор кафедры менеджмента и инноваций
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук, заслуженный деятель науки РФ

Яненко М. Б.
профессор Высшей школы сервиса и торговли
Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого,
доктор экономических наук

Яненко М. Е.
доцент кафедры экономики, учета и анализа хозяйственной деятельности
Санкт-Петербургского государственного лесотехнического университета им. С.М. Кирова,
кандидат экономических наук


Технологии искусственного интеллекта в бизнесе и маркетинге
В статье констатируется, что технологии искусственного интеллекта (далее: ИИ) все чаще применяются для решения экономических задач, промышленном производстве, бизнесе, образовании, агропромышленном комплексе и других отраслях экономики. Приведены результаты исследования практики применения ИИ в маркетинге и оценка изменений в маркетинговой деятельности, происходящих под влиянием ИИ. Установлено, какие технологии ИИ используются в маркетинге, а также оценено влияние, оказываемое ИИ на маркетинговую деятельность. Показано, что ИИ в короткие сроки прошел путь от первых опытов до практического применения в бизнес-процессах, в сфере маркетинга. Сделаны выводы о том, что ИИ влияет на все элементы комплекса маркетинга, включая создание потребительских ценностей, организацию и управление маркетингом. Сформулированы предложения по использованию искусственного интеллекта в разработке маркетинговых инноваций, обосновании новых подходов к маркетинговой деятельности на основе технологий ИИ
Ключевые слова: искусственный интеллект, маркетинг
УДК 339.138; ББК 65.291.3   Стр: 105 - 109

Введение. Применение технологий искусственного интеллекта становится одной из ключевых тенденций построения цифровой экономики в различных отраслях. На их основе разрабатываются инновационные инструменты и технологии сбора и анализа данных, прогнозирования, подготовки и принятия решений. Все чаще появляются сообщения, что системы ИИ способны самостоятельно получать и анализировать сведения об окружающей среде, осмысленно действовать в изменяющихся условиях, заменяя или имитируя мыслительные процессы человека.
Развитие ИИ в последние годы базируется на создании когнитивных механизмов, способности компьютерных систем к обучению на основе полученных данных, возможности создавать ранее несуществующую информацию. К достоинствам ИИ относят также возможность обработки различных форматов данных — числовых данных, текста, изображений, звука и др.
Растущий интерес к теоретическим проблемам применения ИИ, как неотъемлемой части цифровой трансформации вызван появлением разнообразных коммерческих приложений ИИ, которые показали потенциал и возможности этих технологий в бизнесе и маркетинге.
Маркетинг базируется на сборе и обработке больших объемов самых разнообразных данных (анализ рынка и конкуренции, исследование потребностей клиентов и т.п.), предназначенных для организации и проведения мероприятий в различных каналах распределения и коммуникаций, а также для измерения результатов и эффективности принимаемых решений [1, 9].
Перспективы применения ИИ в маркетинговой деятельности определяются развитием технологий обработки больших данных (Big Data, Data Science), естественного языка (Natural language processing, Audio/speech analytics, Machine translation) и использованием образов при разработке дизайна маркетинговых решений (Image analytics, Visualization) и др.
Новые возможности для совершенствования маркетинговой деятельности открывает интеграция этих технологий с интернетом вещей, онлайн взаимодействия с клиентом с помощью мобильных устройств [1].
Вместе с тем, складывающаяся практика применения технологий искусственного интеллекта изучена недостаточно. Крайне мало работ, посвященных теоретическим аспектам применения ИИ в маркетинговой деятельности. В этой связи авторы видят задачу настоящей статьи в разработке отмеченных проблем.
Теоретические основы применения технологий ИИ в маркетинге. Искусственный интеллект является частью информационных технологий. Общепризнанного определения этому понятию пока не выработано. Его часто используется совместно с такими понятиями, как автоматизация или роботизация, машинное обучение или применение алгоритмов.
История искусственного интеллекта берет начало в 50-х годах ХХ века. Одно из первых определений, сформулированное в начале 1980 годов, определяло искусственный интеллект как область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д. [1].
Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых являлось то, что они могли решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек. При этом основными свойствами ИИ признавались понимание естественного языка, способность к обучению, позволяющая осмысленно действовать в изменяющейся внешней среде [2].
В настоящее время наиболее распространен взгляд на ИИ как теорию разработки компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие применения человеческого интеллекта, таких как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод между языками [3].
Определения искусственного интеллекта изменяются в зависимости от целей, которые пытаются достичь с его помощью:
– создание систем, моделирующих человеческое мышление (общий, сильный или широкий ИИ). В этом случае полученный результат может быть использован не только для создания систем, работающих в нескольких областях, но и для объяснения того, как работает мозг человека;
– разработка систем, предназначенных для решения конкретных задач в выбранной области (слабый или узкий ИИ). Такие системы, как правило, не могут работать в других областях. Например, система Deep Blue компании IBM может обыграть человека в шахматы, но не может применяться в других играх;
– использование человеческих рассуждений в качестве руководства для предоставления качественных услуг или создания качественных продуктов. При этом не ставится цель точно копировать работу человеческого разума. Так, создатели IBM Watson руководствовались наблюдением, что люди могут прийти к выводам, не имея жестких и быстрых правил, а затем собирать доказательства. В результате IBM Watson обосновывает свои решения, просматривая тысячи фрагментов текста [4, 5].
Традиционно технологии ИИ рассматриваются как совокупность технологий, процессов, программных систем, алгоритмов, отличающихся тем, что они позволяют решать некоторые задачи аналогично тому, как это делает человек. Так, в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года к технологиям искусственного интеллекта отнесены технологии компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи, интеллектуальной поддержки принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта [6].
Ускоренное развитие технологий искусственного интеллекта в последние годы обусловлено следующими факторами:
– высокой степенью влияния на результативность деятельности организаций и человека, в том числе связанной с принятием управленческих решений;
– возросшей доступностью вычислительных ресурсов для разработки технологических решений на основе искусственного интеллекта;
– растущей потребностью в обработке больших объемов данных, создаваемых как человеком, так и техническими устройствами.
В целом, использование технологий искусственного интеллекта в различных отраслях экономики способствует созданию условий для улучшения эффективности и формирования принципиально новых направлений деятельности хозяйствующих субъектов, в том числе за счет:
– повышения эффективности процессов планирования, прогнозирования и принятия управленческих решений;
– автоматизации рутинных (повторяющихся) операций;
– использования автономного интеллектуального оборудования и робототехнических комплексов, интеллектуальных систем управления логистикой;
– повышения лояльности и удовлетворенности потребителей (в том числе направление им персонализированных предложений и рекомендаций, содержащих существенную информацию);
Использование технологий ИИ в социальной сфере способствует созданию условий для улучшения уровня жизни населения, в том числе за счет: повышения качества услуг в сфере здравоохранения, образования; повышения качества предоставления государственных и муниципальных услуг, а также снижения затрат на их предоставление.
Развитие методов и технологий обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV), анализа данных (Data Science) позволило существенно расширить практику применения ИИ для решения разнообразных бизнес-задач.
Решения по распознаванию текста и голоса используются в качестве виртуальных помощников, предоставляющих быстрые ответы (например, IBM Watson), а также доступны в смартфонах (например, Алиса, Siri, Google Assistant).
Наряду с системами контроля доступа по изображению лица, технологии распознавания изображений позволяют осуществлять платежи (например, сеть KFC). Системы машинного обучения (Machine Learning, ML), глубокого обучения (Deep Learning, DL) и принятия решений применяются для образовательных целей (IBM Elements, предназначенная для преподавателей, позволяет реализовать индивидуальное обучение студентов с оценкой их знаний).
Кроме того, ИИ все чаще используется для решения логистических задач (например, автономные роботы и транспортные средства в системе Amazon Kiva).

В процессе анализа практических примеров применения ИИ в бизнесе для решения задач маркетинга перед авторами встала задача ответа на следующие вопросы:
1) какое применение находят в маркетинге основные технологии ИИ (распознавания образов и обработки изображений, обработки голоса и текста, принятия решений);
2) какие последствия создает ИИ для маркетинговой деятельности.
Для ответа на эти вопросы авторы провели сбор и анализ данных об опыте применения систем ИИ. Процедура сбора сведений об ИИ производилась в два этапа.
Первым шагом стало рассмотрение маркетинговых порталов (www.marketingweek.com, www.adweek.com, www.warc.com), чтобы собрать сведения о применении ИИ в маркетинге.
Вторым этапом была проверка выбранных примеров и подтверждение собранных примеров информацией на сайте компании или в прессе.
Для ответа на первый вопрос исследования (все ли основные технологии ИИ находят применение в маркетинге), авторы сгруппировали обнаруженные примеры применения в бизнесе по пяти наиболее часто упоминаемым технологиям искусственного интеллекта (табл. 1). Для каждой упомянутой технологии ИИ (распознавание изображений, текста и голоса, принятие решений) авторы сформулировали задачи, решаемые в маркетинге.
При этом в таблицу не были внесены технологические направления ИИ, которые пока находятся на этапе исследований и не нашли широкого применения в бизнесе, а также те, что не достигнут плато продуктивности согласно кривой Gartner для искусственного интеллекта в ближайшие годы [7].

Таблица 1
Примеры применения технологий ИИ в бизнесе и маркетинговых инновациях
Технологии ИИПримеры применения в бизнесеМаркетинговые инновации
Технологии обработка текста• Использование виртуального помощника — путеводителя, помогающего пройти по торговым центрам (Alpine.AI).
• Виртуальный помощник, встроенный в приложение мобильного банка, используя преимущества НЛП, обрабатывает и отвечает на запросы клиентов.
• GPS-навигационная система, которая помимо отображения маршрута к выбранному пункту назначения, указывает достопримечательности, найденные поблизости, и объекты, связанные с выбранным пунктом назначения (Naver).
• Анализ запросов клиентов банков, страховых и телекоммуникационных компаний с целью диагностики раздражающих ситуаций, устранения негативных событий, возникающих у клиента, с последующей модификацией процесса обслуживания клиента (Touchpoint).
• Разработка и запуск новых рецептов пива, модификация существующих продуктов благодаря информации, собранной чатботом (Интеллигент Брев).
• Разработка маркетинговой кампании по запуску новой модели автомобиля Тойота Мирай. Используя данные, предоставленные выбранной целевой группой, компьютеры выполнили анализ текстов и видео на YouTube. Затем, за несколько итераций, они разработали проект рекламной кампании. Финальные рекламные тексты были утвержден руководством. В результате выбрана почти тысяча рекламных мест, учитывающих профили получателей рекламы на Facebook (Тойота, Саатчи и Саатчи).
Инновационные услуги, расширение продуктовой линейки, расширение возможностей взаимодействия с покупателями, персонализация предложений, разработка рекламной кампании
Технологии распознавания образов и обработки изображений• Поиск товаров по фотографии в Интернете. Поисковая система предлагает также аналогичные или дополнительные товары (eBay).
• Электронные зеркала в магазине одежды, подбирающие из коллекции образцы, соответствующие внешнему виду, стилю и вкусу клиента (FashionAI).
• Использование изображения лица клиента для индивидуального выбора цвета косметики во время покупок в Интернете (Estée Lauder).
• Распознавание состояния кожи лица с последующим индивидуальным выбор типа крема для лица на основе анализа своего фото и данных, включая информацию о текущей погоде (Shiseido).
• Распознавание лиц при осуществлении платежей (KFC).
• Магазины самообслуживания, где видеокамеры анализируют изображения выбранных продуктов для последующей автоматической оплаты (Amazon).
• Идентификация клиентов перед началом видео консультации путем сравнения видеоизображения с фотографией, предоставленной ранее клиентом (BBVA).
Инновационные услуги, предложение новых товаров, расширение возможностей взаимодействия с покупателями, персонализация предложений
Технологии обработка голоса• Голосовые запросы на покупку, сделанные через устройство или приложение (Amazon, Alexa)
• Виртуальные помощники поддерживают выполнение задач (Алиса, Siri, Google Home, Кортана).
Совершенствование взаимодействия с покупателями
Принятие решений• Разработка индивидуального плана сбережений на основе анализа средств на счете, сумм расходов и того как человек тратит деньги. Сравнивая финансовое поведение пользователя из данного сообщества, приложение разрабатывает индивидуальный план сбережений, соответствующий финансовым возможностям данного человека (Plum).
• Туристические направления подбираются индивидуально в зависимости от музыкальных предпочтений. Помимо города, приложение выбирает конкретные районы и достопримечательности, соответствующие профилю пользователя (Spotify, Emirates).
• Чатбот готовит рецепт коктейля, исходя из предпочтений потребителя и используя ингредиенты, которые потребитель имеет дома. Чатбот анализирует 300 рецептов и предлагает лучшее решение (Diageo Simi Bartender).
• На основе данных мобильного телефона пользователя (местоположение, время пребывания на солнце), Приложение показывает правильный уровень защиты от ультрафиолетовых лучей (Monteloeder).
• Динамическое сопоставление цен с пользователем на основе их покупок записывать посещенные веб-сайты или мобильный телефон (iperfumy.pl, kontigo.pl).
• Сопоставление рекламы с характеристиками пользователя на основе его истории в Интернете (ИНГ Банк Слёнски).
• Новые рекомендации по продукту (Amazon, Netflix).
• GO-I-PACE, приложение анализирует стиль вождения, маршрут Выбор и частота зарядки автомобиля (электромобиль). На основе Результаты, приложение предлагает рекомендации о том, как вести уход в более эффективный и действенный способ (Jaguar I-PACE).
• ZozoSuit помогает клиентам заказать одежду, идеально подходящую к их фигуре. Благодаря встроенным 150 датчикам, ZozoSuit позволяет принимать 150 000 измерений (старт сегодня, StretchSense).
• Платформа для управления маркетинговыми кампаниями онлайн. В первые недели ИИ узнает специфику данной компании, основываясь на данных анализ, дает рекомендации относительно кампании стратегия (Альберт А.И., Харли Дэвидсон).
• Обнаружение неисправностей и ошибок в работе продукта и прогнозирование возникновения неисправностей. При необходимости подключается техническая группа, ответственная за мониторинг и ремонт устройства (KONE, IBM Watson IoT, Salesforce Einstein).
• Создание консолидированной клиентской записи независимо от продуктов куплены и использованы, связывая данные клиентов из каждой области компании (Облако продаж Эйнштейн, Банк США).
• Синхронизация данных о всех возможных точках контакта клиента с брендом (социальные сети, веб-сайт, электронная почта, телефонный разговор). Чтобы улучшить обслуживание клиентов все взаимодействия агрегируются и представляются в одном месте (Salesforce, Adidas).
Инновационные услуги, расширение продуктовой линейки, расширение возможностей взаимодействия с покупателями, персонализация предложений, адаптивное ценообразование, улучшение сервисного обслуживания
Источник: составлено авторами по [8], [9]


В таблицу также не включены такие направления как представление знаний (Knowledge representation), теория графов (Graph analysis), имитационное моделирование (Simulation modelling), находящиеся на этапе исследовательских проектов.
Интернет вещей (Internet of Things), автономные транспортные средства и роботы (Robotics, Soft Robotics) все чаще рассматриваются как самостоятельные направления, требующие отдельного маркетингового исследования в Industry 4.0.
Последствия для маркетинга. Чтобы ответить на второй вопрос исследования (какое значение имеет ИИ в практике маркетинга) авторы провели анализ собранных примеров и сделали обобщение того, как примеры влияют на комплекс маркетинга. Выводы представлены в таблице 2.
Приведенные примеры показывают, как ИИ влияет на каждый элемент комплекса маркетинга. Этот результат особенно важен для практиков, ответственных за развитие инноваций в маркетинговой деятельности [10].
Создание «умных» товаров и услуг на основе ИИ, их оснащение встроенными технологиями взаимодействия с другими товарами и/или внешней средой позволяет придать им новые свойства и характеристики, представляющие ценность для потребителя.
Применяя технологии ИИ телекоммуникационные компании, ритейлеры, финансовые организации на основе персонального профиля потребителя могут осуществлять подбор или модификацию товара, формируя персонализированные предложения для своих клиентов [11].
В результате технологии ИИ позволяют разработать инновационные маркетинговые программы развития новых продуктовых направлений.
Использование ИИ в системах электронных платежей, адаптивного ценообразования на основе диалога с покупателем позволяет сократить затраты потребителей, подобрать наиболее выгодные предложения с учетом предоставляемых скидок и бонусов.
Появление виртуальных помощников, расширяющих возможности персонализированного взаимодействия, коренным образом меняет стратегии продвижения товаров и услуг как в традиционном (off-line) торговом пространстве, так и on-line (мобильная связь, бесплатный Wi-Fi, мультиканальные контакт-центры и др.).
При этом элемент комплекса маркетинга «Место» целесообразно заменить на элемент «Место, киберпространство и время». Электронные торговые площадки, интернет-магазины, платформы и другие средства взаимодействия потребителей и поставщиков, обеспечивают доступность развернутой информации о товаре в любое время и в любом месте. Технологии ИИ, виртуальной и дополненной реальности позволяют, например, в режиме диалога с покупателем подобрать товар по размеру, цвету, фасону, оплатить его и обеспечить доставку. При этом цепочки инноваций охватывают все бизнес-процессы предприятия [12].

Таблица 2
Влияние технологий ИИ на элементы комплекса маркетинга
Элемент комплекса маркетингаВлияние ИИ на элементы комплекса маркетинга



Продукт
Создание новых «умных» продуктов и услуг, основанных на взаимодействии с потребителем
Подбор продуктов и услуг на основе персонального профиля потребителя
Автоматические рекомендации
Создание дополнительной ценности
Предложение продукта других категорий

Цена
Адаптивное ценообразование на основе ценностных предпочтений потребителя и предложений конкурентов
Разнообразные способы оплаты в системах электронных платежей




Продвижение
Возможность информационного взаимодействия в цифровой среде в любое время и в любом месте;
Персонализированное взаимодействие
Создание уникального опыта
Процесс обучения как часть персонализированного взаимодействия
Интеллектуальная служба поддержки без консультантов
24/7 обслуживание клиентов с помощью Chatbot


Место (продажи и распределение)
Быстрые и удобные покупки за счет «умного» взаимодействия в киберпространстве, виртуальной и дополненной реальности
Автоматизация покупки
Магазины самообслуживания
Новый каналы дистрибуции
Доступность полной информации о товаре в любое время и в любом месте;
Доставка в указанные потребителем время и место


Анализ характеристик, приведенных в табл.2, показывает, что ИИ имеет двустороннее влияние на маркетинг. С одной стороны, в результате изменений выгоды получает потребитель, а с другой — новые решения влияют на всю проводимую маркетинговую деятельность.
Влияние технологий ИИ на потребителей. Развитие технологий, в первую очередь интернет, мобильной связи, привело к существенным изменениям потребительского поведения. Оно позволило сделать процесс покупки более удобным и быстрым за счет персонализации сервиса, автоматических рекомендаций при выборе продукта, онлайн расчетов. ИИ также предлагает новые возможности в маркетинговой деятельности. Анализ собранных примеров применения ИИ в маркетинге демонстрирует целый спектр преимуществ, которые ИИ предлагает потребителям:
• более удобное и быстрое время покупок благодаря улучшенным процессам (например, автоматические платежи, лучшее качество поисковых систем, круглосуточное обслуживание клиентов);
• новый потребительский опыт благодаря персонализации, послепродажному обслуживанию;
создает дополнительную ценность, выходящую за рамки основного продукта;
• построение новых отношений между потребителем и брендом;
исключение случаев разочарования после покупки, благодаря возможности виртуально протестировать и оценить рассматриваемый товар, провести сравнительный анализ, узнать мнение других пользователей.

Влияние технологий ИИ на управление маркетингом. ИИ оказывает значительное влияние на современную практику, и, безусловно, потребует нового подхода к задачам, выполняемым службами маркетинга:
• исключение кропотливой и трудоемкой деятельности. ИИ автоматизирует рутину и повторяющиеся задачи (например, сбор и анализ данных, поиск изображений и их адаптация / обработка);
• большая значимость творческой и стратегической деятельности. Точные анализы с помощью ИИ повышает роль творческих и стратегических факторов при создании конкурентного преимущества;
• дизайнерские инновации. ИИ переопределяет способ доставки ценности клиенту и повышает роль поиска новых решений с помощью дизайна;
• развитие новых компетенций в маркетинговой команде. ИИ требует освоения навыков работы с данными, а также понимания новых технологических возможностей в службе маркетинга;
• новая маркетинговая экосистема. Из-за быстрого развития ИИ необходимо разработать и внедрять новую модель сотрудничества с компаниями, предлагающими разработку ИИ систем, создающих инструменты ML и DL.
Приведенные выше соображения показывают, что трансформация процесса управления маркетинговой деятельностью носит комплексный характер и требует углубленного анализа практики применения технологий ИИ, переосмысления ряда ключевых теоретических положений маркетинга.

Заключение. Проведенный анализ подтвердил, что технологии ИИ активно применяются во многих областях маркетинга. Коммерческие решения на его основе наиболее часто используют такие технологии ИИ, как распознавание и обработка изображений, распознавание текста и голоса, принятие решений. В настоящее время ИИ в маркетинге обычно реализуется на операционном уровне, обычно в виде разовых инициатив или действий. Это может быть связано с тем, что мы имеем дело с первыми случаями практического применения ИИ, и компании осторожны с внедрением новых технологий ИИ, экспериментируя с ними.
Затраты, связанные с разработкой новых технологий ИИ, и неопределенность результатов их реализации могут также повлиять на осторожность в применении этих нововведений на практике.
Анализ популярности продукта, например, Salesforce Einstein и Albert AI, убеждает, что первые внедрения внушают доверие решениям ИИ, и компании охотнее воспринимают их преимущество, если они видят положительные результаты их применения.
Анализ собранных примеров показывает, что технологии ИИ предлагают потребителю новое качество жизни. Круглосуточное обслуживание клиентов, персонализированные решения, более удобные покупки или возможность избежать неправильного выбора — все это способствует инновационному развитию маркетинговой деятельности.
Эти изменения оказывают влияние на функционирование отделов маркетинга и организации в целом. Прежде всего, это требует введения новых функций и навыков для маркетинговых команд, то есть людей с необходимыми знаниями о технологиях искусственного интеллекта, науке о данных и квалификации в разработке и внедрении новых решений. Необходима новая модель сотрудничества с организациями, предлагающими передовые решения ИИ и обеспечивающие синергетический эффект использования технологий ИИ.
Авторы полагают, что первые приложения AI осуществляются как единая реализация, но не редко как эксперимент и есть актуальная необходимость в дальнейших исследованиях, чтобы оценить влияние технологий ИИ на маркетинг, особенно в условиях социализации бизнеса.


Список использованных источников:
1. Багиев Г.Л., Яненко М.Б. и Яненко М.Е. 2017. К вопросу формирования и совершенствования цифровой платформы организации и управления маркетинговой деятельностью фирмы: проблемы и задачи // Проблемы современной экономики. — 2017. — №2. — С. 127–132.
2. Ianenko M, Stepanov M, Ianenko M and Iliashenko S 2019 Peculiarities of product policy in the internet of things. International Scientific Conference «Digital Transformation on Manufacturing, Infrastructure and Service» 21–22 November 2018, Saint-Petersburg, Russian Federation, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757–899X/497/1/012119 DOI https://doi.org/10.1088/1757–899X/497/1/012119.
3. История развития искусственного интеллекта https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/analytics/what-is-artificial-intelligence.html
4. Искусственный интеллект (ИИ) http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_(%D0%98%D0%98,_Artificial_intelligence,_AI) (дата обращения 12.04.2021).
5. Artificial intelligence https://www.lexico.com/definition/artificial_intelligence (дата обращения 12.04.2021).
6. Hammond К What is artificial intelligence? https://www.computerworld.com/article/2906336/what-is-artificial-intelligence.html.
7. Definitions of Marketing American Marketing Association. https://www.ama.org/the-definition-of-marketing-what-is-marketing/ 2020
8. Бабурин В.А., Гончарова Н.Л., Рубанова И.М., Яненко М.Е. Маркетинг в сфере сервиса. Учебник для бакалавров по направлению подготовки 100100.62 «Сервис» всех форм обучения. — Санкт-Петербург, 2014.
9. Петров И. 5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем https://www.cnews.ru/articles/2019–11–12_chto_ozhidat_ot_razvitiya_ tehnologij
10. Маркетинг сотворчества и глобальные коммуникации доверия /Под науч. ред. Г.Л. Багиева, О.У. Юлдашевой. — СПб.: Изд. СПбГЭУ, 2020. — 544 с.
11. Jarek, K., Mazurek, G. MARKETING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE CENTRAL EUROPEAN BUSINESS REVIEW Volume 8 | Number 2 | 2019 DOI: 10.18267/j.cebr.213
12. Бабурин В.А., Яненко М.Е. Перспективы развития российского рынка услуг, основанных на знаниях //Технико-технологические проблемы сервиса. — 2013. — №3(25). — С. 85–90.
13. Яненко М.Б., Яненко М.Е. Методология формирования маркетинговых стратегий в условиях внедрения информационных и цифровых технологий / Науч. ред. Г.Л. Багиев. — СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2015. — 226 с.
14. Ianenko M, Ianenko M, Huhlaev D and Martynenko O 2019 Digital transformation of trade: problems and prospects of marketing activities. International Scientific Conference «Digital Transformation on Manufacturing, Infrastructure and Service», 21–22 November 2018, Saint-Petersburg, Russian Federation, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757–899X/497/1/012118 DOI https://doi.org/10.1088/1757–899X/497/1/012118

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2021
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия