AI-Powered Digital Marketing: Enhancing Customer Behaviour Predictions

Abstract

The article explores the current practices of using artificial intelligence (AI) in digital marketing ecosystems to predict customer behaviour. It has been found that using machine learning technologies and AI analytical tools will not only facilitate the automation of marketing processes but also allow the creation of personalised content, increasing the accuracy of predicting consumer decisions, which helps businesses optimise communication with customers and increase customer loyalty. The study analysed various functional AI tools, such as analytical, predictive, generative, communication, and optimisation technologies. The study uses a scientific integration method that combines theoretical analysis, modelling and empirical research through a survey of 20 experts from five leading Ukrainian retailers. A stratified selection of respondents and a differentiated scoring methodology were used to assess the implementation of digital technologies, programmes and marketing tools. The study highlights the need to improve the methodological approach to using AI in marketing strategies to adapt business processes to changes in consumer behaviour. A conceptual model for integrating digital marketing ecosystems using AI has been developed, providing an integrated approach to data analysis, forecasting and automation of communications. A methodology for assessing enterprises' digital maturity level in marketing is proposed based on determining the implementation index of digital technologies, software and marketing tools. The study results show that artificial intelligence has great potential for developing modern marketing strategies, especially for creating personalised solutions that improve the prediction of the behaviour of individual customer groups. У статті досліджуються сучасні практики використання штучного інтелекту (ШІ) в екосистемах цифрового маркетингу для прогнозування поведінки клієнтів. Було виявлено, що використання технологій машинного навчання та аналітичних інструментів ШІ не лише сприятиме автоматизації маркетингових процесів, але й дозволить створювати персоналізований контент, підвищуючи точність прогнозування рішень споживачів, що допомагає бізнесу оптимізувати комунікацію з клієнтами та підвищувати їх лояльність. У дослідженні було проаналізовано різні функціональні інструменти ШІ, такі як аналітичні, прогностичні, генеративні, комунікаційні та оптимізаційні технології. У дослідженні використовується метод наукової інтеграції, який поєднує теоретичний аналіз, моделювання та емпіричні дослідження шляхом опитування 20 експертів з п'яти провідних українських роздрібних торговців. Для оцінки впровадження цифрових технологій, програм та маркетингових інструментів було використано стратифікований відбір респондентів та диференційовану методологію оцінювання. У дослідженні підкреслюється необхідність удосконалення методологічного підходу до використання ШІ в маркетингових стратегіях для адаптації бізнес-процесів до змін у поведінці споживачів. Розроблено концептуальну модель інтеграції екосистем цифрового маркетингу за допомогою ШІ, яка забезпечує інтегрований підхід до аналізу даних, прогнозування та автоматизації комунікацій. Запропоновано методологію оцінки рівня цифрової зрілості підприємств у маркетингу, що базується на визначенні індексу впровадження цифрових технологій, програмного забезпечення та маркетингових інструментів. Результати дослідження показують, що штучний інтелект має великий потенціал для розробки сучасних маркетингових стратегій, особливо для створення персоналізованих рішень, які покращують прогнозування поведінки окремих груп клієнтів.