ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЦИФРОВИХ МАРКЕТИНГОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ ЗАСОБАМИ ПРОГНОЗНОЇ АНАЛІТИКИ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.25313/3083-7782-2026-5-52Ключові слова:
вебаналітика, конверсійний аналіз, поведінкове моделювання, маркетингова воронка, цифрові комунікації, сегментація аудиторії, маркетингова аналітика, рентабельність рекламиАнотація
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.
Посилання
Крижановський Б. Визначення ефективності застосування цифрових інструментів у маркетингових кампаніях. Економіка та суспільство. 2025. № 73. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-73-90
Карпенко В. Л., Шиш А. М. Цифрові технології та штучний інтелект у сучасному маркетингу в Україні: виклики та перспективи. Актуальні питання економічних наук. 2024. № 2. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.13610743
Herhausen D., Bernritter S. F., Ngai E. W. T., Kumar A., Delen D. Machine learning in marketing: Recent progress and future research directions. Journal of Business Research. 2023. Vol. 170. Article 114254. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.114254
Alserhan H., Altarawneh R., Alyami N., Alsheyyab Y., Alrababah R., Alshamayleh H. The challenges and opportunities of implementing predictive analytics in marketing strategies and e-commerce personalisation techniques. Asia Pacific Management Review. 2025. Vol. 30, № 4. Article 100409. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2025.100409
Kaponis A., Maragoudakis M., Sofianos K. C. Enhancing User Experiences in Digital Marketing Through Machine Learning: Cases, Trends, and Challenges. Computers. 2025. Vol. 14, № 6. Article 211. DOI: https://doi.org/10.3390/computers14060211
Laila N., Sukmaningrum P. S., Wan Ngah W. A. S., Rosyidi L. N., Rahmawati I. An in-depth analysis of digital marketing trends and prospects in small and medium-sized enterprises: utilizing bibliometric mapping. Cogent Business & Management. 2024. Vol. 11, № 1. DOI: https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2336565
Zare Z., Islam Sifat A., Karatas M. A Review of Data Analytics and Machine Learning for Personalization in Tech Sector Marketing. Journal of Soft Computing and Decision Analytics. 2025. Vol. 3, № 1. P. 92–111. DOI: https://doi.org/10.31181/jscda31202562
Kennedy H., Kunkel T., Funk D. C. Using Predictive Analytics to Measure Effectiveness of Social Media Engagement: A Digital Measurement Perspective. Sport Marketing Quarterly. 2021. Vol. 30, № 4. DOI: https://doi.org/10.32731/SMQ.304.1221.02
Al Khaldy M. A., Al-Obaydi B. A. A., al Shari A. J. The Impact of Predictive Analytics and AI on Digital Marketing Strategy and ROI. Cutting-Edge Business Technologies in the Big Data Era: Proceedings of the 18th SICB “Sustainability and Cutting-Edge Business Technologies”. 2023. Vol. 2. P. 367–379. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-42455-7_31
Basu R., Aktar M. N., Kumar S. The interplay of artificial intelligence, machine learning, and data analytics in digital marketing and promotions: a review and research agenda. Journal of Marketing Analytics. 2025. Vol. 13. P. 267–287. DOI: https://doi.org/10.1057/s41270-024-00355-6
Лега О. В., Макарчук А. В. Підвищення точності оцінювання показника функціональної стійкості інформаційних систем у цифровій економіці за допомогою ансамблевих моделей машинного навчання. Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. 2025. № 47. С. 104–112. URL: https://nzlubp.org.ua/index.php/journal/article/view/1833 (дата звернення: 16.04.2026).
Безрученков Ю. В., Щука Г. П. Використання цифрових інструментів в управлінні проєктами. Здобутки економіки: перспективи та інновації. 2025. № 21. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17008061
Тельнова Г. В. Інтелектуальні методи та цифрові інструменти ринкової аналітики. Економічний вісник Донбасу. 2026. № 1(83). С. 229–235. DOI: https://doi.org/10.12958/1817-3772-2026-1(83)-229-235
Сак Т. В., Лялюк А. М., Милько І. П., Савчук Я. О. Маркетингова аналітика: сутність, цифрові інструменти, роль в плануванні та комунікації брендів. Вісник Львівського торговельно-економічного університету. Економічні науки. 2024. № 79. С. 65–71. DOI: https://doi.org/10.32782/2522-1205-2024-79-08
Kramarenko V. Top 25 Marketing KPIs and Digital Metrics to Measure in 2025. OWOX: вебсайт. 2023. URL: https://www.owox.com/blog/articles/digital-marketing-metrics-and-kpis (дата звернення: 16.04.2026).
Johnson L. 6 Key Digital Marketing Metrics for 2025. Adverity: вебсайт. 2024. URL: https://www.adverity.com/blog/6-key-digital-marketing-metrics-for-2025 (дата звернення: 16.04.2026).
Параметри й показники. Google Analytics. URL: https://support.google.com/analytics/answer/13947485?hl=uk (дата звернення: 16.04.2026).
Marketing Statistics Every Team Needs to Grow in 2026. HubSpot: вебсайт. URL: https://www.hubspot.com/marketing-statistics (дата звернення: 16.04.2026).
Гольдич О. О., Шульгіна Л. М. Еволюція сучасних інструментів маркетингу та роль штучного інтелекту. Журнал стратегічних економічних досліджень. 2025. № 3. С. 34–46. DOI: https://doi.org/10.30857/2786-5398.2025.3.3
Струнгар А. Вплив штучного інтелекту на стратегії цифрового маркетингу: поточні можливості та перспективи розвитку. Економіка та суспільство. 2024. № 62. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-62-160
Завалій Т. О., Легенчук С. Ф. Роль хмарних технологій у формуванні парадигми цифрового маркетингу. Економіка, управління та адміністрування. 2025. № 3(113). С. 24–32. DOI: https://doi.org/10.26642/ema-2025-3(113)-24-32
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Уляна Олегівна Балик, Юрій Ігорович Стевчак
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Сторінка у Facebook