ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЦИФРОВИХ МАРКЕТИНГОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ ЗАСОБАМИ ПРОГНОЗНОЇ АНАЛІТИКИ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ - Балик, Уляна Олегівна; Стевчак, Юрій Ігорович (Економічна парадигма, 2026)
Вступ. Цифровізація маркетингової діяльності підприємств зумовлює необхідність удосконалення підходів до оцінювання ефективності цифрових маркетингових інструментів із використанням аналітичних та прогнозних технологій. Мета. Метою статті є узагальнення методичних підходів до оцінювання ефективності цифрового маркетингу та формування інтегрованої системи прогнозно-аналітичного оцінювання результативності цифрових маркетингових інструментів. Матеріали і методи. Інформаційною основою дослідження стали наукові публікації, аналітичні матеріали Google Analytics 4, HubSpot та Adverity. У процесі дослідження застосовано методи аналізу, узагальнення, систематизації та порівняння. Для оцінювання ефективності цифрового маркетингу використано підходи вебаналітики, поведінкової аналітики, конверсійного аналізу, прогнозної аналітики та моделей машинного навчання. Результати. Систематизовано основні групи показників оцінювання ефективності цифрових маркетингових інструментів та методичні підходи до їх аналітичного оцінювання. Узагальнено напрями використання прогнозної аналітики та машинного навчання в цифровому маркетингу, зокрема для прогнозування конверсій, сегментації аудиторії, поведінкового моделювання та прогнозування відтоку клієнтів. Запропоновано інтегровану систему оцінювання ефективності цифрового маркетингу, яка поєднує поведінковий, конверсійний, фінансовий та прогнозний складники, а також інтегральний показник ефективності цифрового маркетингу зі шкалою інтерпретації результатів. Практичне значення запропонованого підходу полягає в можливості комплексного оцінювання результативності цифрових маркетингових кампаній, оптимізації рекламних витрат, прогнозування поведінки користувачів та підвищення ефективності управління цифровими маркетинговими інструментами. Перспективи. Подальші дослідження доцільно спрямувати на розвиток моделей машинного навчання в цифровому маркетингу, удосконалення прогнозування поведінки користувачів та інтеграцію інструментів штучного інтелекту в системи автоматизованого управління маркетинговими кампаніями.