Forecasting marketing trends using artificial intelligence: methodology and practical application

Cover Page

Cite item

Abstract

in modern conditions of digital transformation of the economy and the rapid development of artificial intelligence technologies, the problem of forecasting marketing trends is becoming particularly relevant. Marketing trends are key indicators of changes in consumer preferences, target audience behavior, and market conditions, which makes forecasting them critically important for making managerial decisions in the field of marketing. The purpose of the research is to develop a comprehensive methodology for predicting marketing trends using artificial intelligence technologies and to demonstrate the practical application of this methodology in modern marketing research. Based on the results of a comparative analysis of the advantages and risks of implementing AI in predicting marketing trends, it is possible to develop a predictive model. The proposed methodology for developing a predictive model consists of a preparatory stage, a stage of development, testing and implementation. Thus, the prospects for the development of the proposed methodology are to analyze trends in the development of modern technologies in the main areas of forecasting technology development, as well as integration with big data technologies such as processing large amounts of data, analyzing unstructured information and using distributed computing. The conducted research confirms that the introduction of forecasting systems based on artificial intelligence is an evolutionary step in the development of marketing analytics, allowing companies to gain competitive advantages through a more accurate understanding of market trends and consumer behavior.

About the authors

A. A Yakovenko

Moscow Financial and Industrial University Synergy

M. V Rossinskaya

Moscow Financial and Industrial University Synergy

References

  1. Семенников А.В. Влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинга – изменения и перспективы // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 5. № 7 (148). С. 100 – 106. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.07.05.012
  2. Агаджанян С.А. Применение искусственного интеллекта в маркетинге: возможности и ограничения // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. № 8 (114). С. 11 – 15. doi: 10.24412/2411-0450-2024-8-11-15
  3. Кадысева М.И., Фетерович М.Д. Использование технологии искусственного интеллекта в рекламе и маркетинге: российский и международный опыт // Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2023. Т. 10. № 1. С. 269 – 277. doi: 10.54965/24129895_2022_9_1_269
  4. Onwusinkwue S., Osasona F. Artificial intelligence (AI) in renewable energy: A review of predictive maintenance and energy optimization // World Journal of Advanced Research and Reviews. 2024. № 21 (1). P. 2487 – 2499.
  5. Агаметов И.Э., Вечкинзова Е.А. Искусственный интеллект как основа формирования инструментов персонализированной стратегии цифрового маркетинга // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 2. № 1 (144). С. 131 – 139. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.01.02.016
  6. Баутина Д.А. Влияние искусственного интеллекта на процесс совершенствования маркетинговых коммуникаций // Инновационная экономика и современный менеджмент. 2022. № 1 (37). С. 28 – 30.
  7. Трушникова В.В. Перспективность технологии искусственного интеллекта в маркетинге // ВУЗ и реальный бизнес. 2023. № 1. С. 105 – 114.
  8. Воеводина Е.И., Кваша В.А., Бурыкин А.Д. Использование технологий искусственного интеллекта для решения маркетинговых задач // Мягкие измерения и вычисления. 2023. Т. 62. № 1. С. 20 – 27. doi: 10.36871/2618-9976.2023.01.002
  9. Нижник И.А. Использование технологий нейросетей в маркетинге и продажах // Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2023. № 2. С. 376 – 379.
  10. Сергеев Н.А., Ахметгареева А.А., Семенников А.В. Применение искусственного интеллекта в маркетинге для улучшения эффективности работы на предприятии // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 3. № 8 (147). С. 110 – 118. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.08.03.013
  11. Тарасова К.Д. Внедрение нейросетей в продвижении бизнеса // Вестник образовательного консорциума. Серия: Гуманитарные науки. 2023. № 8. С. 101 – 104.
  12. Raji E., Ijomah T.I., Eyieyien O.G. Data-Driven decision making in business: The role of advanced analytics // Computer Science & IT Research Journal. 2024. № 5 (7). P. 1565 – 1575.
  13. Bello O.A., Ogundipe A. AI-Driven approaches for real-time fraud detection in US financial transactions: challenges and opportunities // European Journal of Computer Science and Information Technology. 2023. № 11. P. 84 – 102.
  14. Терешонкова П.Ю., Городничев С.В. Искусственный интеллект на современном предприятии // Вестник Тульского филиала Финуниверситета. 2023. № 1. С. 384 – 386.
  15. Chukwurah N., Ige A.B., Adebayo V.I. Frameworks for effective data governance: best practices, challenges, and implementation strategies across industries // Computer Science & IT Research Journal. 2024. № 5 (7). P. 1666 – 1679.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).