Цифровий портрет та персоналізація комунікації з сучасним споживачем

Abstract

Швидке зростання цифрових технологій, даних і штучного інтелекту суттєво змінило взаємодію бізнесу зі споживачами. Водночас, попри збільшення обсягів даних, зібраних через цифрові точки контакту, зберігається розрив між можливостями персоналізації та реальною якістю персоналізованих комунікацій, яку відчувають споживачі. Дослідження присвячене проблемі фрагментарного формування цифрових портретів споживачів та їх недостатньої інтеграції з персоналізованими маркетинговими комунікаційними стратегіями. Розглянуто еволюцію цифрового портрета споживача: від статичної демографічної сегментації до динамічного багаторівневого профілювання, що охоплює поведінкові, психографічні й контекстуальні дані в режимі реального часу. Особливу увагу приділено відмінностям цифрової поведінки різних поколінь: бебі-бумерів, покоління X, мілленіалів, покоління Z та покоління Альфа. Проаналізовано їхню толерантність до використання ШІ, очікування щодо конфіденційності та специфіку споживчої поведінки, зокрема в умовах українського ринку. Запропоновано концептуальну основу персоналізованих маркетингових комунікацій на базі цифрового портрета споживача, що передбачає використання ШІ на всіх етапах: від збору даних і створення контенту до уточнення профілю на основі зворотного зв’язку. Розроблено трирівневу систему оцінювання ефективності персоналізації, яка охоплює операційні, тактичні та стратегічні показники, включаючи Індекс ефективності персоналізації ШІ. The rapid growth of digital data and artificial intelligence technologies has fundamentally transformed the way businesses interact with consumers. Despite the increasing volume of consumer data collected across digital touchpoints, a significant gap persists between the technological capacity for personalization and the actual quality of personalized communication experienced by consumers. This study addresses the problem of fragmented approaches to building digital consumer portraits and their insufficient integration with personalized marketing communication strategies. The research systematically examines the evolution of the digital consumer portrait from static demographic segmentation toward dynamic, multi-layered profiling that incorporates behavioral, psychographic, and contextual data in real time. A generational differentiation analysis reveals substantial variations in digital behavior, AI tolerance, and privacy expectations across Baby Boomers, Generation X, Millennials, Generation Z, and Generation Alpha, with particular attention to the Ukrainian market context. The author proposes an original conceptual framework for personalized marketing communications based on the digital consumer portrait, integrating AI-driven tools across the full cycle from data collection through content generation to feedback-based profile refinement. A three-level system of metrics for evaluating the effectiveness of personalized communications is developed, encompassing operational, tactical, and strategic indicators, including an integrated AI Personalization Effectiveness Index. The study provides strategic recommendations for enterprises seeking to enhance consumer engagement through data-driven personalization while maintaining consumer trust and compliance with evolving privacy regulation.