ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ МАРКЕТИНГА
MARKETING THEORY AND METHODOLOGY

Потребительская ценность в маркетинге как основа разработки бизнес-модели
Комарницкая Е.В., кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Донецкий государственный университет», e-mail: alenakomarnitskaja@yandex.ru
SPIN-код: 4395-2956; Author ID: 257576; ORCID ID: 0000-0003-1787-8234

В данной статье автор рассматривает потребительскую ценность как основу современной предпринимательской деятельности. Создание потребительской ценности нашло отражение в современных научных подходах: концепции создания ценности, экосистемах и бизнес-моделях, что позволило разработать нотацию потребительской ценности в современных условиях.
Ключевые слова: маркетинг, бизнес-модель, потребители, ценность, экосистема.

Используемые источники
1. Портер М. Конкурентное преимущество: как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.
2. Масленников В.В. Методология цепочек создания ценности в условиях цифровой трансформации организаций / В.В. Масленников, Н.Д. Воронин // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2023. – Т. 13. – № 6-1. – С. 738–749. – DOI: 10.34670/AR.2023.27.14.091
3. Наумов М.С. Цепочка создания ценности в призме стратегического планирования / М.С. Наумов, Я.В. Соколова // Экономический вектор. – 2019. – № 3 (18). – С. 33–40. – DOI: 10.36807/2411-7269-3-18-33-40
4. Юлдашева О.У. Исследование глобальных цепочек ценности как основа для построения эффективных бизнес-моделей / О.У. Юлдашева, И.Н. Трефилова // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Науч.-исслед. центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывк. гос. ун-та. – 2016. – № 2. – С. 131–148.
5. Раменская Л.А. Применение концепции экосистем в экономико-управленческих исследованиях / Л.А. Раменская // Управленец. – 2020. – Т. 11. – № 4. – С. 16–28. – DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-2
6. Стаценко В.В. Экосистемный подход в построении современных бизнес-моделей / В.В. Стаценко, И.И. Бычкова // Индустриальная экономика. – 2021. – № 1. – С. 45–61. – DOI: 10.47576/2712-7559_2021_1_45
7. Гончарова И.В. Создание ценности для потребителей и бизнеса в условиях развития экосистем / И.В. Гончарова // Современная экономика: проблемы и решения. – 2024. – № 1 (169). – С. 71–81. – DOI: 10.17308/meps/2078-9017/2024/1/71-81
8. Орехова С.В. К вопросу о феномене бизнес-модели / С.В. Орехова, Ю.С. Баусова //Современная конкуренция. – 2020. – Т. 14. – № 1 (77). – С. 58–75. – DOI: 10.37791/1993-7598-2020-14-1-58-75
9. Балабанова Л.В. Концептуальные основы формирования бизнес-модели трейд-маркетинга / Л.В. Балабанова, А.Н. Германчук // Вестник Донец. нац. ун-та. Сер. В.: Экономика и право. – 2018. – № 3. – С. 31–39.
10. Денисов И.В. Влияние трансформации социально-экономических систем на изменение основ теории менеджмента: перспективные бизнес-модели / И.В. Денисов // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – Т. 12. – № 2. – С. 479–494. – DOI: 10.18334/epp.12.2.114243
11. Зотт К. Бизнес-модель: последние разработки и будущие исследования / К. Зотт, Р. Амит, Л. Масса // Журнал менеджмента. – 2011. – № 37 (4). – С. 1019–1042. – DOI: 10.1177/0149206311406265

Consumer value as the basis for developing a marketing business model
Komarnitskaya E.V., Candidate of economic sciences, Associate Professor of the Department of Management Federal State Educational Institution of Higher Education «Donetsk State University», e-mail: alenakomarnitskaja@yandex.ru
SPIN-code: 4395-2956; Author ID: 257576; ORCID ID: 0000-0003-1787-8234

In this article, the author considers consumer value as the basis of modern entrepreneurial activity. The creation of consumer value is reflected in modern scientific approaches: concepts of value creation, ecosystems and business models, which made it possible to develop a notation of consumer value in modern conditions.
Keywords: marketing, business model, consumers, value, ecosystem.

Sources
1. Porter M. Konkurentnoe preimushchestvo: kak dostich vysokogo rezultata i obespechit ego ustoichivost. – M.: Alpina Biznes Buks, 2005.
2. Maslennikov V.V. Metodologiia tsepochek sozdaniia tsennosti v usloviiakh tsifrovoi transformatsii organizatsii / V.V. Maslennikov, N.D. Voronin // Ekonomika: vchera, segodnia, zavtra. – 2023. – T. 13. – № 6-1. – S. 738–749. – DOI: 10.34670/AR.2023.27.14.091
3. Naumov M.S. Tsepochka sozdaniia tsennosti v prizme strategicheskogo planirovaniia / M.S. Naumov, Ia.V. Sokolova // Ekonomicheskii vektor. – 2019. – № 3 (18). – S. 33–40. – DOI: 10.36807/2411-7269-3-18-33-40
4. Iuldasheva O.U. Issledovanie globalnykh tsepochek tsennosti kak osnova dlia postroeniia effektivnykh biznes-modelei / O.U. Iuldasheva, I.N. Trefilova // Korporativnoe upravlenie i innovatsionnoe razvitie ekonomiki Severa: Vestnik Nauch.-issled. tsentra korporativnogo prava, upravleniia i venchurnogo investirovaniia Syktyvk. gos. un-ta. – 2016. – № 2. – S. 131–148.
5. Ramenskaia L.A. Primenenie kontseptsii ekosistem v ekonomiko-upravlencheskikh issledovaniiakh / L.A. Ramenskaia // Upravlenets. – 2020. – T. 11. – № 4. – S. 16–28. – DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-2
6. Statsenko V.V. Ekosistemnyi podkhod v postroenii sovremennykh biznes-modelei / V.V. Statsenko, I.I. Bychkova // Industrialnaia ekonomika. – 2021. – № 1. – S. 45–61. – DOI: 10.47576/2712-7559_2021_1_45
7. Goncharova I.V. Sozdanie tsennosti dlia potrebitelei i biznesa v usloviiakh razvitiia ekosistem / I.V. Goncharova // Sovremennaia ekonomika: problemy i resheniia. – 2024. – № 1 (169). – S. 71–81. – DOI: 10.17308/meps/2078-9017/2024/1/71-81
8. Orekhova S.V. K voprosu o fenomene biznes-modeli / S.V. Orekhova, Iu.S. Bausova //Sovremennaia konkurentsiia. – 2020. – T. 14. – № 1 (77). – S. 58–75. – DOI: 10.37791/1993-7598-2020-14-1-58-75
9. Balabanova L.V. Kontseptualnye osnovy formirovaniia biznes-modeli treid-marketinga / L.V. Balabanova, A.N. Germanchuk // Vestnik Donets. nats. un-ta. Ser. V.: Ekonomika i pravo. – 2018. – № 3. – S. 31–39.
10. Denisov I.V. Vliianie transformatsii sotsialno-ekonomicheskikh sistem na izmenenie osnov teorii menedzhmenta: perspektivnye biznes-modeli / I.V. Denisov // Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. – 2022. – T. 12. – № 2. – S. 479–494. – DOI: 10.18334/epp.12.2.114243
11. Zott K. Biznes-model: poslednie razrabotki i budushchie issledovaniia / K. Zott, R. Amit, L. Massa // Zhurnal menedzhmenta. – 2011. – № 37 (4). – S. 1019–1042. – DOI: 10.1177/0149206311406265

Методология исследования удовлетворенности посетителей парков культуры и отдыха
Корчагова Л.А., кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга, ФГБОУ ВО «Российский государственный гуманитарный университет», e-mail: lakor@rggu.ru
SPIN-код: 5883-7435; Author ID: 352519
Михалева К.А., главный эксперт, ГБУ «Аналитический центр», e-mail: mihalyova.cristina24@gmail.com

В настоящее время одним из определяющих факторов развития любой организации является удовлетворенность потребителей. Изучение удовлетворенности посетителей парков культуры и отдыха является частным случаем изучения потребительской удовлетворенности. Для оценки удовлетворенности посетителей парков используются разнообразные методы, в числе которых: опросы населения, расчеты индексов удовлетворенности и лояльности, статистический анализ, построение карт восприятия и др.
В данной статье рассматривается методология исследования удовлетворенности посетителей парков культуры и отдыха как важных объектов, осуществляющих культурно-досуговую деятельность, а также представлены результаты анализа удовлетворенности посетителей Парка Горького, которые не только показали положительные стороны, но и позволили выявить существующие проблемы в деятельности данного парка, влияющие на удовлетворенность его посетителей. Такие исследования позволяют в дальнейшем повышать качество инфраструктуры и обслуживания в парках и способствуют повышению удовлетворенности посетителей.
Ключевые слова: удовлетворенность посетителей, парки культуры и отдыха, исследование удовлетворенности, методы исследования, показатели удовлетворенности.

Используемые источники
1. Портников В.И. Формирование культуры семейного досуга в условиях парка культуры и отдыха / В.И. Портников, Е.А. Репников // Наука и технологии: актуальные вопросы, достижения, инновации: сб. докл. и матер. II Нац. науч.-практ. конф. – 2018. – С. 180–185.
2. Буйнина В.Э. «Парк культуры и отдыха» – постсоветское наследие и его место в современной городской среде / В.Э. Буйнина, Ю.А. Нищимных // Новые идеи нового века: матер. Междунар. науч. конф. ФАД ТОГУ. – 2020. – Т. 1. – С. 64–67.
3. Иванов В.В. Объем и динамика рынка тематических парков в России / В.В. Иванов // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. – 2018. – № 10А. – С. 100–108.
4. Панфилова А.В. Роль парков культуры и отдыха в организации досуга городского населения / А.В. Панфилова // Наука и образование в контексте культурных традиций: матер. науч.-практ. конф. – 2018. – С. 211–220.
5. Никуличева С.М. Особенности рекреационной зоны парков и скверов / С.М. Никуличева, Н.Э. Тавадян // Дизайн и архитектура: синтез теории и практики: сб. науч. тр. – 2017. – С. 386–390.
6. Николаева Л.И. Трансформация пространства для событий / Л.И. Николаева, М.Б. Капелюш // Научная сессия ГУАП: сб. докл. – 2017. – Т 3. – С. 110–113.
7. Матвеева Е.В. Досуг: к проблеме поиска методологии / Е.В. Матвеева // Общественные науки. – 2018. – № 3–4. – С. 203–208.
8. Котлер.Ф. Маркетинг-Менеджмент. – 13-е из-д. – СПб.: Питер, 2011. – 792 с.
9. Грушина Т.П. Сравнительный анализ туристско-образовательного потенциала природных парков города Москвы / Т.П. Грушина // Природное наследие и разнообразие Москвы как часть историко-культурного и урбанистического потенциала мегаполиса: сб. ст. по матер. открытой гор. науч.-практ. конф. – 2023. – С. 157–161.
10. Сафронова Н.Б., Корнеева И.Е. Маркетинговые исследования: учеб. пособие для бакалавров / Н.Б. Сафронова, И.Е. Корнеева. – 4-е изд., стер. – М.: Дашков и К, 2022. – 292 с.

Methodology for studying the satisfaction of visitors to cultural and recreation parks
Korchagova L.A., Candidate of Economic Sciences, docent of the Marketing Department of Russian State University for the Humanities, e-mail: lakor@rggu.ru
SPIN-code: 5883-7435; Author ID: 352519
Mikhaleva K.A., main expert of CBI «Analytical Center», e-mail: mihalyova.cristina24@gmail.com

Currently, one of the determining factors in the development of any organization is customer satisfaction. The study of the satisfaction of visitors to parks of culture and recreation is a special case of studying consumer satisfaction. A variety of methods are used to assess the satisfaction of park visitors, including: population surveys, calculations of satisfaction and loyalty indices, statistical analysis, building perception maps, and others.
This article discusses the methodology for researching the satisfaction of visitors to parks of culture and recreation, as important objects engaged in cultural and leisure activities, and also presents the results of an analysis of the satisfaction of visitors to Gorky Park, which showed both positive aspects and allowed to identify existing problems in the activities of this park, affecting the satisfaction of its visitors. Such studies make it possible to further improve the quality of infrastructure and services in parks and contribute to increasing visitor satisfaction.
Keywords: visitor satisfaction, parks of culture and recreation, satisfaction research, research methods, satisfaction indicators.

Sources
1. Portnikov V.I. Formirovanie kultury semeinogo dosuga v usloviiakh parka kultury i otdykha / V.I. Portnikov, E.A. Repnikov // Nauka i tekhnologii: aktualnye voprosy, dostizheniia, innovatsii: sb. dokl. i mater. II Nats. nauch.-prakt. konf. – 2018. – S. 180–185.
2. Buinina V.E. «Park kultury i otdykha» – postsovetskoe nasledie i ego mesto v sovremennoi gorodskoi srede / V.E. Buinina, Iu.A. Nishchimnykh // Novye idei novogo veka: mater. Mezhdunar. nauch. konf. FAD TOGU. – 2020. – T. 1. – S. 64–67.
3. Ivanov V.V. Obieem i dinamika rynka tematicheskikh parkov v Rossii / V.V. Ivanov // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. – 2018. – № 10A. – S. 100–108.
4. Panfilova A.V. Rol parkov kultury i otdykha v organizatsii dosuga gorodskogo naseleniia / A.V. Panfilova // Nauka i obrazovanie v kontekste kulturnykh traditsii: mater. nauch.-prakt. konf. – 2018. – S. 211–220.
5. Nikulicheva S.M. Osobennosti rekreatsionnoi zony parkov i skverov / S.M. Nikulicheva, N.E. Tavadian // Dizain i arkhitektura: sintez teorii i praktiki: sb. nauch. tr. – 2017. – S. 386–390.
6. Nikolaeva L.I. Transformatsiia prostranstva dlia sobytii / L.I. Nikolaeva, M.B. Kapeliush // Nauchnaia sessiia GUAP: sb. dokl. – 2017. – T 3. – S. 110–113.
7. Matveeva E.V. Dosug: k probleme poiska metodologii / E.V. Matveeva // Obshchestvennye nauki. – 2018. – № 3–4. – S. 203–208.
8. Kotler.F. Marketing-Menedzhment. – 13-e iz-d. – SPb.: Piter, 2011. – 792 s.
9. Grushina T.P. Sravnitelnyi analiz turistsko-obrazovatelnogo potentsiala prirodnykh parkov goroda Moskvy / T.P. Grushina // Prirodnoe nasledie i raznoobrazie Moskvy kak chast istoriko-kulturnogo i urbanisticheskogo potentsiala megapolisa: sb. st. po mater. otkrytoi gor. nauch.-prakt. konf. – 2023. – S. 157–161.
10. Safronova N.B., Korneeva I.E. Marketingovye issledovaniia: ucheb. posobie dlia bakalavrov / N.B. Safronova, I.E. Korneeva. – 4-e izd., ster. – M.: Dashkov i K, 2022. – 292 s.

Развитие методов исследования оценки привязанности потребителей к бренду люкс
Шоломова А.В., аспирант кафедры маркетинга, ассистент кафедры маркетинга, Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, e-mail: a.sholomova@gmail.com
SPIN-код: 3030-8800; Author ID: 1185434; ORCID ID: 0000-0003-3845-1336

В статье рассмотрены ключевые подходы к оценке привязанности потребителя к бренду, мотивации потребителей товаров класса люкс категорий традиционной роскоши (Authentic Luxury) и новой роскоши (New Luxury), особенности потребительского поведения представителей растущего сегмента HENRY. Приведены примеры внедрения компаниями индустрии роскоши сквозных цифровых технологий на всех этапах процесса покупки. Разработана методика эмпирического исследования для оценки привязанности потребителей сегмента HENRY к бренду люкc, в которой учитывается важность влияния предложенной автором мотивации «di-elite-эффект» (континуум эффекта сноба), характерной для HENRY в условиях цифровой экономики, и атрибутов товаров категории новой роскоши.
Ключевые слова: поведение потребителей HENRY, привязанность к бренду (brand attachment), новая роскошь (new luxury), основные мотивации потребителей, di-elite-эффект.

Используемые источники
1. Thomson M., MacInnis D.J. and Park C.W. The ties that bind: Measuring the strength of consumers’ emotional attachments to brands // Journal of Consumer Psychology. – 2005. – No. 15 (1). – Pp. 77–91.
2. Keller K.L.  Conceptualizing, Measuring, and Managing Customer-Based Brand Equity // Journal of Marketing. – 1993. – Vol. 57. – No. 1. – Pp. 1–22.
3. Ball A.D., Tasaki L.H. The Role and Measurement of Attachment in Consumer Behavior //Journal of Consumer Psychology. – 1992. – Vol. 1. – No. 2. – Pp. 155–172.
4. Park C.W., MacInnis D.J., Priester J., Eisingerich A.B. and Iacobucci D. Brand attachment and brand attitude strength: Conceptual and empirical differentiation of two critical brand equity drivers // Journal of Marketing. – 2010. – No. 74 (6). – Pp. 1–17.
5.   Malär L., Krohmer H., Hoyer W.D. et al. Emotional Brand Attachment and Brand Personality: The Relative Importance of the Actual and the Ideal Self // Journal of Marketing. – 2011. – No. 75 (4). – Pp. 35–52. – DOI: 10.2307/41228607
6. Donvito Raffaele, Aiello Gaetano, Grazzini Laura, Godey Bruno, Pederzoli Daniele, Wiedmann Klaus Peter, Halliburton Chris, Chan Priscilla, Tsuchiya Junji, Skorobogatykh Irina I., Oh Hyunjoo, Singh Rahul, Ewing Mike, Lee Yuri, Fei Li, Chen Cindy Rong, Siu Noel Yee Man. Does personality congruence explain luxury brand attachment? The results of an international research study // Journal of Business Research. – 2020. – Vol. 120. – Pp. 462–472. – doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.06.04
7. Chevalier M., Mazzalovo G. Luxury Brand Management in Digital and Sustainable Times 4th edition. – N.J.: Wiley, 2021. – P. 544.
8. Silverstein M.J. & Fiske N. Luxury for the masses // Harvard Business Review. – 2003. – No. 81 (4). – Pp. 48–59.
9. Danziger P.N. Putting the Luxe Back in Luxury: How New Consumer Values are Redefining the Way We Market Luxury. – Paramount Market Pub., 2011. – P. 256.
10. Скоробогатых И.И., Шоломова А.В. Повышение конкурентоспособности компаний – производителей роскоши посредством использования метавселенных // Современный маркетинг: экосистемные подходы, цифровизация и перспективы развития. – М.: ООО «Русайнс», 2023. – С. 115–129.
11. Bain and Company. Long Live Luxury: Converge to Expand through Turbulence [Электронный ресурс]. URL: bain.com/globalassets/noindex/2024/bain_report_long_live_luxury_converge_to_expand_through_turbulence.pdf (дата обращения: 11.03.2024).
12. Лейбенстайн Х. Эффект присоединения к большинству, эффект сноба и эффект Веблена в теории покупательского спроса // Вехи экономической мысли / сост. и общ. ред. В.М. Гальперина. – СПб.: Экономическая школа, 1999. – С. 304–325.
13. Веблен Т. Теория праздного класса. – М.: АСТ, 2021. – 384 с.
14. Vigneron F., Johnson L. A review and a conceptual framework of prestige-seeking consumer behavior // Academy of Marketing Science Review. – 1999. – No. 2 (1). – Pp. 1–15.
15. Say Hello to HENRY consumers. 2020 [Электронный ресурс]. URL: f.hubspotusercontent00.net/hubfs/2526007/2021%20SALES%20CONTENT/FusionHill_HENRYS_
TrendReport_021920.pdf (дата обращения: 11.03.2024).
16. Официальный сайт ювелирного дома Boucheron [Электронный ресурс]. URL: boucheron.com/en/high-jewelry/collections-carte-blanche/nature-triomphante/ (дата обращения: 11.03.2024).
17. Metav.rs. Top 5 Of Brands with The Most NFT Revenue In 2022. 2022 [Электронный ресурс]. URL: metav.rs/blog/5-brands-most-nft-revenue/(дата обращения: 11.03.2024).
18. MIT Technology Review. Cartier and Tiffany are getting into AR to sell luxury to Gen Z [Электронный ресурс]. URL: technologyreview.com/2023/03/07/1069414/cartier-tiffany-ar-luxury-gen-z/ (дата обращения: 11.03.2024).
19. Шоломова А.В. Эволюция мотивации потребителей: от эффекта сноба к эффекту di-elite // Шестая Междунар. конф. «Управление бизнесом в цифровой экономике»: сб. тез. выступлений. Санкт-Петербург, 23–24 марта 2023 г. / под общ. ред. И.А. Аренкова и М.К. Ценжарик. – СПб.: С.-Петерб. гос. ун-т пром. технологий и дизайна, 2023. – С. 222–228.
20. Statista. Online personal luxury goods market – statistics & facts 2024 [Электронный ресурс]. URL: statista.com/topics/8247/online-personal-luxury-goods-market/#topicOverview (дата обращения: 11.03.2024).
21. Bain and Company, Comité Colbert. LUXURY AND TECHNOLOGY. Toward the Boutique of the Future. 2023 Report [Электронный ресурс]. URL: bain.com/globalassets/noindex/2023/bain_report_luxury_and_technology_toward_the_boutique_of_the_future.pdf (дата обращения: 11.03.2024).
22. McKinsey & Company. The consumer decision journey. 2009 [Электронный ресурс]. URL: mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-consumer-decision-journey (дата обращения: 11.03.2024).

Development of research methods for measuring consumers' attachment to luxury brand
Sholomova A.V., Assistant professor, 3-d year student of doctoral program (postgraduate), Department of Marketing, Plekhanov Russian University of Economics, e-mail: a.sholomova@gmail.com
SPIN-code: 3030-8800; Author ID: 1185434; ORCID ID: 0000-0003-3845-1336

The article discusses key approaches to assessing consumer attachment to a brand, the motivations of consumers of luxury goods in the categories of traditional luxury (Authentic Luxury) and new luxury (New Luxury), and the peculiarities of consumer behavior of representatives of the growing HENRY segment. Examples of implementation of digital technologies by luxury companies at all stages of the purchase process are presented. The methodology of empirical research to assess the attachment of HENRY consumers to the luxury brand is developed, it considers the importance of the influence of the author's proposed motivation «di-elite effect» (continuum of snob effect), characteristic of HENRY in the digital economy, and the attributes of goods of the category of «new luxury».
Keywords: HENRY consumers, brand attachment, new luxury, consumers motivations, di-elite effect.

Sources
1. Thomson M., MacInnis D.J. and Park C.W. The ties that bind: Measuring the strength of consumers’ emotional attachments to brands // Journal of Consumer Psychology. – 2005. – No. 15 (1). – Pp. 77–91.
2. Keller K.L.  Conceptualizing, Measuring, and Managing Customer-Based Brand Equity // Journal of Marketing. – 1993. – Vol. 57. – No. 1. – Pp. 1–22.
3. Ball A.D., Tasaki L.H. The Role and Measurement of Attachment in Consumer Behavior //Journal of Consumer Psychology. – 1992. – Vol. 1. – No. 2. – Pp. 155–172.
4. Park C.W., MacInnis D.J., Priester J., Eisingerich A.B. and Iacobucci D. Brand attachment and brand attitude strength: Conceptual and empirical differentiation of two critical brand equity drivers // Journal of Marketing. – 2010. – No. 74 (6). – Pp. 1–17.
5.   Malär L., Krohmer H., Hoyer W.D. et al. Emotional Brand Attachment and Brand Personality: The Relative Importance of the Actual and the Ideal Self // Journal of Marketing. – 2011. – No. 75 (4). – Pp. 35–52. – DOI: 10.2307/41228607
6. Donvito Raffaele, Aiello Gaetano, Grazzini Laura, Godey Bruno, Pederzoli Daniele, Wiedmann Klaus Peter, Halliburton Chris, Chan Priscilla, Tsuchiya Junji, Skorobogatykh Irina I., Oh Hyunjoo, Singh Rahul, Ewing Mike, Lee Yuri, Fei Li, Chen Cindy Rong, Siu Noel Yee Man. Does personality congruence explain luxury brand attachment? The results of an international research study // Journal of Business Research. – 2020. – Vol. 120. – Pp. 462–472. – doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.06.04
7. Chevalier M., Mazzalovo G. Luxury Brand Management in Digital and Sustainable Times 4th edition. – N.J.: Wiley, 2021. – P. 544.
8. Silverstein M.J. & Fiske N. Luxury for the masses // Harvard Business Review. – 2003. – No. 81 (4). – Pp. 48–59.
9. Danziger P.N. Putting the Luxe Back in Luxury: How New Consumer Values are Redefining the Way We Market Luxury. – Paramount Market Pub., 2011. – P. 256.
10. Skorobogatykh I.I., Sholomova A.V. Povyshenie konkurentosposobnosti kompa-
nii – proizvoditelei roskoshi posredstvom ispolzovaniia metavselennykh // Sovremennyi marketing: ekosistemnye podkhody, tsifrovizatsiia i perspektivy razvitiia. – M.: OOO «Rusains», 2023. – S. 115–129.
11. Bain and Company. Long Live Luxury: Converge to Expand through Turbulence [Elektronnyi resurs]. URL: bain.com/globalassets/noindex/2024/bain_report_long_live_luxury_converge_to_expand_through_turbulence.pdf (data obrashcheniia: 11.03.2024).
12. Leibenstain Kh. Effekt prisoedineniia k bolshinstvu, effekt snoba i effekt Veblena v teorii pokupatelskogo sprosa // Vekhi ekonomicheskoi mysli / sost. i obshch. red. V.M. Galperina. – SPb.: Ekonomicheskaia shkola, 1999. – S. 304–325.
13. Veblen T. Teoriia prazdnogo klassa. – M.: AST, 2021. – 384 s.
14. Vigneron F., Johnson L. A review and a conceptual framework of prestige-seeking consumer behavior // Academy of Marketing Science Review. – 1999. – No. 2 (1). – Pp. 1–15.
15. Say Hello to HENRY consumers. 2020 [Elektronnyi resurs]. URL: f.hubspotusercontent00.net/hubfs/2526007/2021%20SALES%20CONTENT/FusionHill_HENRYS_
TrendReport_021920.pdf (data obrashcheniia: 11.03.2024).
16. Ofitsialnyi sait iuvelirnogo doma Boucheron [Elektronnyi resurs]. URL: boucheron.com/en/high-jewelry/collections-carte-blanche/nature-triomphante/ (data obrashcheniia: 11.03.2024).
17. Metav.rs. Top 5 Of Brands with The Most NFT Revenue In 2022. 2022 [Elektronnyi resurs]. URL: metav.rs/blog/5-brands-most-nft-revenue/( data obrashcheniia: 11.03.2024).
18. MIT Technology Review. Cartier and Tiffany are getting into AR to sell luxury to Gen Z [Elektronnyi resurs]. URL: technologyreview.com/2023/03/07/1069414/cartier-tiffany-ar-luxury-gen-z/ (data obrashcheniia: 11.03.2024).
19. Sholomova A.V. Evoliutsiia motivatsii potrebitelei: ot effekta snoba k effektu di-elite // Shestaia Mezhdunar. konf. «Upravlenie biznesom v tsifrovoi ekonomike»: sb. tez. vystuplenii. Sankt-Peterburg, 23–24 marta 2023 g. / pod obshch. red. I.A. Arenkova i M.K. Tsenzharik. – SPb.: S.-Peterb. gos. un-t prom. tekhnologii i dizaina, 2023. – S. 222–228.
20. Statista. Online personal luxury goods market – statistics & facts 2024 [Elektronnyi resurs]. URL: statista.com/topics/8247/online-personal-luxury-goods-market/#topicOverview (data obrashcheniia: 11.03.2024).
21. Bain and Company, Comité Colbert. LUXURY AND TECHNOLOGY. Toward the Boutique of the Future. 2023 Report [Elektronnyi resurs]. URL: bain.com/globalassets/noindex/2023/bain_report_luxury_and_technology_toward_the_boutique_of_the_future.pdf (data obrashcheniia: 11.03.2024).
22. McKinsey & Company. The consumer decision journey. 2009 [Elektronnyi resurs]. URL: mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-consumer-decision-journey (data obrashcheniia: 11.03.2024).

МАРКЕТИНГОВЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ
MARKETING TOOLS

Использование моделей атрибуции для оценки эффективности маркетинговой деятельности
Маряшина А.С., студентка 4-го курса очной формы обучения, факультет экономических и социальных наук, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация, e-mail: ans.maryashina@mail.ru
SPIN-код: 5357-3243; Author ID: 1241971
Олькова А.E., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и финансов, факультет экономических и социальных наук, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация, e-mail: olkova-ae@ranepa.ru
SPIN-код: 7375-0455; Author ID: 789620
Пискулина А.С., студентка 4-го курса очной формы обучения, факультет экономических и социальных наук, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация, e-mail: angelinapiskulina@gmail.com
SPIN-код: 5459-3575; Author ID: 1241292

В данной работе представлены результаты сравнительного анализа моделей атрибуции, построенных на основе данных цифровой страховой компании «Пульс». Проведено исследование особенностей клиентских путей и инструментария цифрового маркетинга, используемого в компании. Для анализа приводятся результаты расчета атрибуцированной ценности каналов по упрощенным моделям LastClick, FirstClick, эвристической линейной модели и алгоритмической модели цепей Маркова. На основе анализа сформулированы выводы и предложения по выбору модели атрибуции как одного из способов оценки эффективности маркетинговой деятельности.
Ключевые слова: модель атрибуции, маркетинговая аналитика, цифровой маркетинг, цепи Маркова, оценка эффективности.

Используемые источники
1. Jayawardane C.H.W., Halgamuge S.K., Kayande U. (2015). Attributing Conversion Credit in an Online Environment: An Analysis and Classification. 2015 3rd International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI), Bali, Indonesia, pp. 68–73 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.1109/ISCBI.2015.19
2. Anderl E., Becker I., Wangenheim F.V., Schumann J.H. (2014). Mapping the Customer Journey: A Graph-Based Framework for Online Attribution Modeling  [Электронный ресурс]. URL: x.doi.org/10.2139/ssrn.2343077
3. Forrester Research, Inc. (2012). Digital Attribution Comes Of Age. The Last-Click Paradigm Erodes As Marketers Turn To Fractional Attribution [Электронный ресурс]. URL: iab.com/wp-content/uploads/2015/08/DigitalAttributionComesOfAge.pdf
4. Rizvi S.M. (2019). Attribution modelling of online advertising. Master’s thesis, Tampere University [Электронный ресурс]. URL: trepo.tuni.fi/handle/10024/115941
5. Plas J.  (2018). Evaluating attribution models on predictive accuracy, interpretability, and robustness, Master Thesis Data Science: Business and Governance, Tilburg University [Электронный ресурс]. URL: arno.uvt.nl/show.cgi?fid=147278
6. Anderl E., Becker I., Wangenheim F.V., Schumann J.H. (2016). Mapping the customer journey: Lessons learned from graph-based online attribution modeling. International Journal of Research in Marketing, vol. 33, no. 3, pp. 457–474 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.03.001
7. Poutanen R. (2020). Analysis of online advertisement performance using Markov chains. Master’s thesis, Tampere University [Электронный ресурс]. URL: trepo.tuni.fi/bitstream/handle/10024/120452/PoutanenRiku.pdf
8. Wrodarczyk (2023). Markov Chain Attribution Modeling [Электронный ресурс]. URL: adequate.digital/en/markov-chain-attribution-modeling-complete-guide/

An application of attribution models for evaluating marketing performance
Mariashina A.S., 4th year full-time student of the Faculty of Economic and Social Sciences, Russian Academy of National Economy and Public Administration, Moscow, Russian Federation, e-mail: ans.maryashina@mail.ru
SPIN-code: 5357-3243; Author ID: 1241971
Olkova A.E., Associate Professor of the Department of Economics and Finance, Faculty of Economic and Social Sciences, PhD in Economics, Russian Academy of National Economy and Public Administration, Moscow, Russian Federation, e-mail: olkova-ae@ranepa.ru
SPIN-code: 7375-0455; Author ID: 789620
Piskulina A.S., 4th year full-time student of the Faculty of Economic and Social Sciences, Russian Academy of National Economy and Public Administration, Moscow, Russian Federation, e-mail: angelinapiskulina@gmail.com
SPIN-code: 5459-3575; Author ID: 1241292

This paper presents the results of a comparative analysis of data-based attribution models and a study of customer paths and digital marketing tools used in the company. For the analysis, the results of calculating the attributed value of channels using simplified models «Last Click», «First Click», heuristic linear model and Markov Chains algorithmic model are presented. Based on the analysis, suggestions for using a specific attribution model to evaluate the effectiveness of marketing are provided.
Keywords:  attribution model, marketing analytics, digital marketing, Markov chains, performance evaluation.

Sources
1. Jayawardane C.H.W., Halgamuge S.K., Kayande U. (2015). Attributing Conversion Credit in an Online Environment: An Analysis and Classification. 2015 3rd International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI), Bali, Indonesia, pp. 68–73 [Elektronnyi resurs]. URL: doi.org/10.1109/ISCBI.2015.19
2. Anderl E., Becker I., Wangenheim F.V., Schumann J.H. (2014). Mapping the Customer Journey: A Graph-Based Framework for Online Attribution Modeling  [Elektronnyi resurs]. URL: x.doi.org/10.2139/ssrn.2343077
3. Forrester Research, Inc. (2012). Digital Attribution Comes Of Age. The Last-Click Paradigm Erodes As Marketers Turn To Fractional Attribution [Elektronnyi resurs]. URL: iab.com/wp-content/uploads/2015/08/DigitalAttributionComesOfAge.pdf
4. Rizvi S.M. (2019). Attribution modelling of online advertising. Master’s thesis, Tampere University [Elektronnyi resurs]. URL: trepo.tuni.fi/handle/10024/115941
5. Plas J.  (2018). Evaluating attribution models on predictive accuracy, interpretability, and robustness, Master Thesis Data Science: Business and Governance, Tilburg University [Elektronnyi resurs]. URL: arno.uvt.nl/show.cgi?fid=147278
6. Anderl E., Becker I., Wangenheim F.V., Schumann J.H. (2016). Mapping the customer journey: Lessons learned from graph-based online attribution modeling. International Journal of Research in Marketing, vol. 33, no. 3, pp. 457–474 [Elektronnyi resurs]. URL: doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.03.001
7. Poutanen R. (2020). Analysis of online advertisement performance using Markov chains. Master’s thesis, Tampere University [Elektronnyi resurs]. URL: trepo.tuni.fi/bitstream/handle/10024/120452/PoutanenRiku.pdf
8. Wrodarczyk (2023). Markov Chain Attribution Modeling [Elektronnyi resurs]. URL: adequate.digital/en/markov-chain-attribution-modeling-complete-guide/

МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
MARKETING RESEARCH

Особенности потребительского поведения молодежи в сегменте быстрой моды
Тимохович А.Н., кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры рекламы и связей с общественностью, Государственный университет управления, e-mail: 3178720@list.ru
SPIN-код: 4619-7868; Author ID: 450887; Scopus ID: 57212621828; Researcher ID: C-8154-2015; ORCID: 0000-0001-5326-5975

В статье рассматривается проблематика потребительского поведения молодежи в сегменте быстрой моды. Быстрая мода представляет собой социальный и маркетинговый феномен, имеющий неоднозначное значение в контексте влияния на общество и окружающую среду. В статье приведены результаты эмпирического исследования с использованием количественного и качественного методов сбора первичных данных, направленного на изучение потребительских практик молодежи в сегменте быстрой моды. Исследование проведено в феврале 2024 г. Выявлено отношение молодых людей к феномену и изделиям быстрой моды, а также вовлеченность в принятие решения о покупке изделий быстрой моды. Представлены способы и характер совершения покупок изделий быстрой моды молодыми людьми; факторы, под воздействием которых молодые люди покупают изделия быстрой моды в офлайн-среде и интернет-пространстве. Сформулированы выводы на основе результатов исследования.
Ключевые слова: быстрая мода, молодые люди, потребительское поведение, продукция индустрии моды, осознанное потребление, принятие решения о покупке.

Используемые источники
1. Томас Д. Fashionopolis. Цена быстрой моды и будущее одежды. – М.: Альпина, 2022. – 352 с.
2. Талер Р. Новая поведенческая экономика. – М.: Бомбора, 2024. – 576 с.
3. Lauren B. How to Break up with Fast Fashion. A guilt-free guide to changing the way you shop for good. – L.: Headline, 2021. – 294 p.
4. Долженко И.Б. Деятельность ТНК быстрой моды в условиях меняющейся внешней среды // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2023. – № 10-1 (104). – С. 128–132.
5. Hoffmann S., Akbar P. Consumer Behaviour. Understanding Consumers – Designing Marketing Activities. – Springer Wiesbaden, 2023. – 187 p.
6. Kotler Ph., Setiawan I., Kartajaya H. Marketing 5.0: Technology for Humanity. – N.J.: Wiley, 2021. – 224 p.
7. Blackwell R., Miniard P., Engel J. Consumer Behaviour. – UK: Cengage, 2017. – 943 p.
8. Sethna Z. Consumer Behaviour. – L.: SAGE Publications Ltd., 2023. – 616 p.
9. Буржуа Э. Виртуальная жизнь: мода, самовыражение, идентичность в цифровой среде // Теория моды: одежда, тело, культура. – 2022. – № 1 (63). – С. 33–52.
10. Тимохович А.Н., Лелякова А.С., Филенко Ц.С. Влияние индустрии моды на окружающую среду: история, теория, практика. – М.: Русайнс, 2023. – 132 с.

Features of young people's consumer behavior in the fast fashion segment
Timokhovich A.N., PhD in Psychology, Associate Professor at the Advertising and PR Department of State University of Management, e-mail: 3178720@list.ru
SPIN-code: 4619-7868; Author ID: 450887; Scopus ID: 57212621828; Researcher ID: C-8154-2015; ORCID: 0000-0001-5326-5975

The article deals with the problems of consumer behavior of young people in the segment of fast fashion. Fast fashion is a social and marketing phenomenon with controversial significance in the context of its impact on society and the environment. The article presents the results of empirical research with quantitative and qualitative methods of primary data collection aimed at studying the consumer practices of young people in the fast fashion segment. The research was conducted in February 2024. It reveals young people's attitudes towards the phenomenon and fast fashion products; their involvement in the decision to buy fast fashion products. The ways and patterns of shopping for fast fashion products by young people are presented; the factors under the influence of which young people buy fast fashion products in offline and online environments are described. Conclusions are drawn based on the results of the study.
Кeywords:  fast fashion, young people, consumer behavior, fashion industry products, conscious consumption, purchase decision making.

Sources
1. Tomas D. Fashionopolis. Tsena bystroi mody i budushchee odezhdy. – M.: Alpina, 2022. – 352 s.
2. Taler R. Novaia povedencheskaia ekonomika. – M.: Bombora, 2024. – 576 s.
3. Lauren B. How to Break up with Fast Fashion. A guilt-free guide to changing the way you shop for good. – L.: Headline, 2021. – 294 p.
4. Dolzhenko I.B. Deiatelnost TNK bystroi mody v usloviiakh meniaiushcheisia vneshnei sredy // Ekonomika i biznes: teoriia i praktika. – 2023. – № 10-1 (104). – S. 128–132.
5. Hoffmann S., Akbar P. Consumer Behaviour. Understanding Consumers – Designing Marketing Activities. – Springer Wiesbaden, 2023. – 187 p.
6. Kotler Ph., Setiawan I., Kartajaya H. Marketing 5.0: Technology for Humanity. – N.J.: Wiley, 2021. – 224 p.
7. Blackwell R., Miniard P., Engel J. Consumer Behaviour. – UK: Cengage, 2017. – 943 p.
8. Sethna Z. Consumer Behaviour. – L.: SAGE Publications Ltd., 2023. – 616 p.
9. Burzhua E. Virtualnaia zhizn: moda, samovyrazhenie, identichnost v tsifrovoi srede // Teoriia mody: odezhda, telo, kultura. – 2022. – № 1 (63). – S. 33–52.
10. Timokhovich A.N., Leliakova A.S., Filenko Ts.S. Vliianie industrii mody na okruzhaiushchuiu sredu: istoriia, teoriia, praktika. – M.: Rusains, 2023. – 132 s.

Анализ особенностей просмотра сериалов для продвижения визуального контента в России
Долгополов Д.В., кандидат экономических наук, доцент кафедры рекламы и связей с общественностью, Государственный университет управления, г. Москва, e-mail: dolgopolovguu@gmail.com
SPIN-код: 9298-9851; Author ID: 989072; Scopus Author ID: 57220954522; ORCID ID: 0000-0001-9179-0076
Маркина В.С., магистр кафедры рекламы и связей с общественностью, Государственный университет управления, г. Москва, e-mail: valeria.markina2000@yandex.ru

В статье анализируются особенности просмотра сериалов российской аудиторией на стриминговых сервисах. В рамках проведенного количественного и качественного исследования выявлены основные психологические и эмоциональные особенности, влияющие на продвижение российского сериального контента на крупных российских киностриминговых платформах. В статье сформулированы выводы по поводу продвижения сериального контента в российском сегменте киностриминговых сервисов среди молодежной аудитории.
Ключевые слова: видеоконтент, продвижение сериалов, стриминговые платформы, целевая аудитория, психологические особенности аудитории.

Используемые источники
1. ПрофиСинема подводит итоги десятилетия российской кинематографии/ProfiCinema.30.12.2020 [Электронный ресурс]. URL: proficinema.com/questions-problems/articles/detail.php?ID=315607 (дата обращения: 12.03.2024).
2. Презентация Digital Alliance/Digital Alliance. 2023 [Электронный ресурс]. URL: alliance.digital/upload/uf/a44/rehxkk4d0873powuhqn8s2tfke5mhvjv/DA-Mediakit-2023-
Shortcut-28.09.23.pdf?ysclid=lp42kazkw4577369449 (дата обращения: 18.03.2024).
3. Рейтинг сериалов «Кинопоиска» [Электронный ресурс]. URL: kinopoisk.ru/lists/movies/?b=series (дата обращения: 12.03.2024).
4. Эксперты назвали самую популярную аудиторию сериалов в России / Портал РБК [Электронный ресурс]. URL: rbc.ru/rbcfreenews/612baa709a79472d34ba009d (дата обращения: 12.03.2024).
5. Lee Sangjae  (2023). The Moderating Effects of Online Streaming Content Service Characteristics on Online Word-of-mouth for Service Performance. Applied Sciences. 13. 13274. 10.3390/app132413274.

Analysis of viewing series’ features to promote visual content in Russia
Dolgopolov D.V., PhD in Economics, Associate Professor of Chair of Advertising and PR, State University of Management, Moscow, e-mail: dolgopolovguu@gmail.com
SPIN-code: 9298-9851; Author ID: 989072; Scopus Author ID: 57220954522; ORCID ID: 0000-0001-9179-0076 
Markina V.S., Student of Chair of Advertising and PR, State University of Management, Moscow, e-mail: valeria.markina2000@yandex.ru

The article analyzes the features of watching TV series by Russian audiences on streaming services. As part of the quantitative and qualitative research, the main psychological and emotional characteristics that influence the promotion of Russian serial content on major Russian film streaming platforms have been identified. The article draws conclusions regarding the promotion of serial content in the Russian segment of film streaming services among youth audiences.
Keywords:   video content, TV series promotion, streaming platforms, target audience, psychological characteristics of the audience.

Sources
1. ProfiSinema podvodit itogi desiatiletiia rossiiskoi kinematografii/ProfiCinema.30.12.2020 [Elektronnyi resurs]. URL: proficinema.com/questions-problems/articles/detail.php?ID=315607 (data obrashcheniia: 12.03.2024).
2. Prezentatsiia Digital Alliance/Digital Alliance. 2023 [Elektronnyi resurs]. URL: alliance.digital/upload/uf/a44/rehxkk4d0873powuhqn8s2tfke5mhvjv/DA-Mediakit-2023-
Shortcut-28.09.23.pdf?ysclid=lp42kazkw4577369449 (data obrashcheniia: 18.03.2024).
3. Reiting serialov «Kinopoiska» [Elektronnyi resurs]. URL: kinopoisk.ru/lists/movies/?b=series (data obrashcheniia: 12.03.2024).
4. Eksperty nazvali samuiu populiarnuiu auditoriiu serialov v Rossii / Portal RBK [Elektronnyi resurs]. URL: rbc.ru/rbcfreenews/612baa709a79472d34ba009d (data obrashcheniia: 12.03.2024).
5. Lee Sangjae  (2023). The Moderating Effects of Online Streaming Content Service Characteristics on Online Word-of-mouth for Service Performance. Applied Sciences. 13. 13274. 10.3390/app132413274.

МАРКЕТИНГОВЫЕ КОММУНИКАЦИИ
MARKETING COMMUNICATIONS

Концептуальная модель маркетинговых коммуникаций как инструмент управления лояльностью потребителей
Кетова Н.П., доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Маркетинг и коммуникации в бизнесе», Южный федеральный университет, Россия, заслуженный деятель науки России, e-mail: nketova@sfedu.ru
ORCID: 0000-0001-6832-8174; Web Of Science: L-2937-2013; SPIN-код: 8323-7290; Author ID: 149026; Scopus: 56117462100
Варданян А.А., аспирант первого года обучения факультета управления, Южный федеральный университет, Россия, e-mail: vardanian@sfedu.ru
ORCID: 0000-0002-6547-1482; SPIN-код: 7370-1809; Author ID: 1112929

В современных динамичных рыночных условиях существует необходимость совершенствования маркетинговых коммуникаций с учетом цифровых трансформаций и формирования «электронного» потребителя. Для этого необходимо углублять теоретические знания в области маркетинговых коммуникаций, что позволит в последующем повысить их эффективность при управлении потребительской лояльностью.
Цель настоящей статьи заключается в осуществлении анализа ключевых положений в области управления потребительской лояльностью и формулировании авторской позиции касательно сущности и структуры модели маркетинговых коммуникаций как инструмента управления потребительской лояльностью. Основными методами исследования выступили анализ и обобщение. В результате проведенного исследования  сформулированы авторские выводы и ключевые определения, необходимые для понимания предложенной модели маркетинговых коммуникаций.
Полученные выводы применимы в области маркетинга и маркетинговых исследований, а также в области построения рациональной модели потребительской лояльности. Сформулировано заключение о том, что управление лояльностью потребителя направлено на максимизацию числа и стоимости покупок, приобретаемых потребителем, а также на рост дохода торговой компании, в которой эти покупки совершаются.
Ключевые слова: маркетинговые коммуникации, лояльность потребителя, потребительской опыт, управление лояльностью, каналы коммуникации, объект коммуникации, субъект коммуникации, маркетинговое сообщение.

Используемые источники
1. Федосенко А.А. Лояльность потребителя: маркетинговый аспект / А.А. Федосенко // Век качества. – 2022. – № 2. – С. 100–111.
2. Загорская А.И. Управление лояльностью потребителей в сфере торговли / А.И. Загорская // Маркетинг и ценовая политика. – 2022. – № 4 (35). – С. 9–17.
3. Кетова Н.П., Варданян А.А. Учет факторов и критериев лояльности потребителей продовольственных товаров при управлении их покупательскими предпочтениями // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – Т. 13. – № 6. – С. 1865–1876. – DOI: 10.18334/epp.13.6.117789
4. Горшенёва Е.В. Формирование предложения как составляющей маркетинговых коммуникаций / Е.В. Горшенёва // Известия Урал. фед. ун-та. Сер. 1: Проблемы образования, науки и культуры. – 2017. – Т. 170. – № 2. – С. 94–104.
5. Курочкина А.Ю. Программы лояльности потребителей: уйти нельзя остаться: монография // Маркетинг России. Научно-педагогическая школа «Маркетинг взаимодействия» / под науч. ред. Г.Л. Багиева, В.Г. Шубаевой, О.У. Юлдашевой. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2022. – С. 126–131.
6. Юлдашева О.У., Шубаева В.Г., Горянская Е.Д. Влияние покупательского опыта в сетевом ретейле на удовлетворенность и лояльность потребителей: монография // Маркетинг сотворчества и глобальные коммуникации доверия / под науч. ред. Г.Л. Багиева, О.У. Юлдашевой. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2020. – С. 385–416.
7. Щеголева Н.В. Влияние программ лояльности на поведение потребителей / Н.В. Щеголева // Вестник Иван. гос. ун-та. Сер.: Экономика. – 2021. – Т. 25. – № 4. – С. 912–921.
8. Абдуллаева Ш.Х. Психология потребителей и клиентов в современном маркетинге / Ш.Х. Абдуллаева // Моя профессиональная карьера. – 2022. – Т. 2. – № 36. – С. 15–22.
9. Иванов С.Д. Развитие лояльности потребителей в системе маркетинговых коммуникаций / С.Д. Иванов // Вестник Моск. гос. ун-та печати. – 2024 – Т. 9. – № 4 (34). – С. 110–115.
10. Графенкова Е.Б. Формирование лояльности потребителей как ключевая цель в системе маркетинговой деятельности / Е.Б. Графенкова // Вестник Харьк. нац. техн. ун-та сел. хоз-ва имени Петра Васильенка. – 2021. – Вып. 226. – С. 66–77.
11. Атаев Ч. Понятие маркетинговых коммуникаций и их сущность / Ч. Атаев, Ч. Алланазарова // Символ науки: междунар. науч. журнал. – 2024. – № 1-1. – С. 47–48.

Conceptual model of marketing communications as a tool for consumer personality management
Ketova N.P., Ph. D., Professor, Head of the Department of Marketing and Communications in Business, Southern Federal University, Russia., e-mail: nketova@sfedu.ru
ORCID: 0000-0001-6832-8174; Web Of Science: L-2937-2013; SPIN-code: 8323-7290; Author ID: 149026; Scopus: 56117462100
Vardanyan A.A., the first year PhD degree student at the faculty of Management, Southern Federal University, Russia. e-mail: vardanian@sfedu.ru
ORCID: 0000-0002-6547-1482; SPIN-code: 7370-1809; Author ID: 1112929

The article highlights the relevance of studying the process of managing consumer loyalty and using marketing communications as a tool to manage it. In modern dynamic market conditions, there is a need to improve marketing communications, taking into account digital transformations and the formation of the electronic consumer. To achieve this, it is necessary to deepen theoretical knowledge in the field of marketing communications, which will ultimately increase their effectiveness in managing consumer loyalty. The aim of this article is to analyze key points in the field of consumer loyalty management and to formulate an author's position on the essence and structure of the marketing communications model as a tool for managing consumer loyalty. The main methods of research were analysis and synthesis. As a result of the study, author's conclusions and key definitions necessary for understanding the proposed marketing communications model were formulated. The findings are applicable in the field of marketing and marketing research, as well as in the construction of a rational model of consumer loyalty. In the conclusions of the study, a conclusion is formulated that consumer loyalty management is aimed at maximizing the number and value of purchases made by the consumer, as well as the growth of income of the retail company in which these purchases are made.
Keywords: marketing communications, consumer loyalty, consumer experience, loyalty management, communication channels, object of communication, subject of communication, marketing message.

Sources
1. Fedosenko A.A. Loialnost potrebitelia: marketingovyi aspekt / A.A. Fedosenko // Vek kachestva. – 2022. – № 2. – S. 100–111.
2. Zagorskaia A.I. Upravlenie loialnostiu potrebitelei v sfere torgovli / A.I. Zagorskaia // Marketing i tsenovaia politika. – 2022. – № 4 (35). – S. 9–17.
3. Ketova N.P., Vardanian A.A. Uchet faktorov i kriteriev loialnosti potrebitelei prodovolstvennykh tovarov pri upravlenii ikh pokupatelskimi predpochteniiami // Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. – 2023. – T. 13. – № 6. – S. 1865–1876. – DOI: 10.18334/epp.13.6.117789
4. Gorsheneva E.V. Formirovanie predlozheniia kak sostavliaiushchei marketingovykh kommunikatsii / E.V. Gorsheneva // Izvestiia Ural. fed. un-ta. Ser. 1: Problemy obrazovaniia, nauki i kultury. – 2017. – T. 170. – № 2. – S. 94–104.
5. Kurochkina A.Iu. Programmy loialnosti potrebitelei: uiti nelzia ostatsia: monografiia // Marketing Rossii. Nauchno-pedagogicheskaia shkola «Marketing vzaimodeistviia» / pod nauch. red. G.L. Bagieva, V.G. Shubaevoi, O.U. Iuldashevoi. – SPb.: Izd-vo SPbGEU, 2022. – S. 126–131.
6. Iuldasheva O.U., Shubaeva V.G., Gorianskaia E.D. Vliianie pokupatelskogo opyta v setevom reteile na udovletvorennost i loialnost potrebitelei: monografiia // Marketing sotvorchestva i globalnye kommunikatsii doveriia / pod nauch. red. G.L. Bagieva, O.U. Iuldashevoi. – SPb.: Izd-vo SPbGEU, 2020. – S. 385–416.
7. Shchegoleva N.V. Vliianie programm loialnosti na povedenie potrebitelei / N.V. Shchegoleva // Vestnik Ivan. gos. un-ta. Ser.: Ekonomika. – 2021. – T. 25. – № 4. – S. 912–921.
8. Abdullaeva Sh.Kh. Psikhologiia potrebitelei i klientov v sovremennom marketinge / Sh.Kh. Abdullaeva // Moia professionalnaia karera. – 2022. – T. 2. – № 36. – S. 15–22.
9. Ivanov S.D. Razvitie loialnosti potrebitelei v sisteme marketingovykh kommunikatsii / S.D. Ivanov // Vestnik Mosk. gos. un-ta pechati. – 2024 – T. 9. – № 4 (34). – S. 110–115.
10. Grafenkova E.B. Formirovanie loialnosti potrebitelei kak kliuchevaia tsel v sisteme marketingovoi deiatelnosti / E.B. Grafenkova // Vestnik Khark. nats. tekhn. un-ta sel. khoz-va imeni Petra Vasilenka. – 2021. – Vyp. 226. – S. 66–77.
11. Ataev Ch. Poniatie marketingovykh kommunikatsii i ikh sushchnost / Ch. Ataev, Ch. Allanazarova // Simvol nauki: mezhdunar. nauch. zhurnal. – 2024. – № 1-1. – S. 47–48.

МАРКЕТИНГ В НЕПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СФЕРЕ
MARKETING FOR NON-PRODUCTIVE SPHERE

Стратегическое планирование маркетинга на примере продвижения приложения по ведению бюджета
Державина А.Д., кандидат технических наук, доцент кафедры бизнес-информатики и менеджмента, Институт технологий предпринимательства и права, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, e-mail: derzhavina.a.d@mail.ru
SPIN-код: 5767-9996; Author ID: 1093374; ORCID: 0000-0003-4741-8714
Курманалиев Э.Р., студент, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, e-mail: eduard.kurmanaliyev@mail.ru
ORCID: 0009-0005-5880-4970

В данной статье представлены определение стратегического планирования, его строение и значение, особенности продвижения приложения на B2C-рынке. Авторами проведен анализ конкурентных приложений и на основе собранных данных составлен стратегический план на примере приложения по ведению бюджета.
Ключевые слова: маркетинг, маркетинговый план, стратегический маркетинг, приложения по ведению бюджета.

Используемые источники
1. Котлер Ф., Келлер К.Л. Маркетинг менеджмент. – 15-е изд. – СПб.: Питер, 2018. – 848 с.
2. Ламбен Ж.Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. – СПб.: Наука, 1996. – 589 с.
3. Каталог телефонов Samsung, выпущенных в 2015 году [Электронный ресурс]. URL: kharakteristiki.ru/samsung/2015/ (дата обращения: 14.10.2023).
4. Котлер Ф. Основы маркетинга. Краткий курс. – СПб.: ООО «Диалектика», 2020. – 496 с.
5. Грязнов С.А. Маркетинговые стратегии B2B и B2C // Тенденции развития науки и образования. – 2020. – № 68–5. – С. 33–36.
6. Алфеева В.Р. Особенности продвижения на рынке B2C // Наука XXI века: актуальные направления развития. – 2021. – № 1–1. – С. 274–278.
7. Харитонов Алексей. Эффективные маркетинговые приемы – 12 проверенных фишек [Электронный ресурс]. URL: marketingup.ru/blog/effektivnye-marketingovye-priemy-12-proverennyh-fishek (дата обращения: 29.09.2023).
8. Быкова И.В. Методика комплексной оценки эффективности деятельности предприятия [Текст] / И.В. Быкова // Финансовый менеджмент. – 2016. – № 1. – С. 10–17.
9. Ansoff H. Igor. Strategies for Diversification // Harvard Business Review. – 1957. – No. 10. – Pp. 113 –124.

Strategic marketing planning using the example of promotion of a budgeting application
Derzhavina A.D., Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of Business Informatics and Management, Institute Entrepreneurship Technologies and Law St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, e-mail: derzhavina. a.d@mail.ru
SPIN-code: 5767-9996; Author ID: 1093374; ORCID: 0000-0003-4741-8714
Kurmanaliev E.R., student of the St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, e-mail: eduard.kurmanaliyev@mail.ru
ORCID: 0009-0005-5880-4970

This article presents the definition of strategic planning, its structure and meaning, features of promoting an application in the B2C market, an analysis of competitive applications is carried out and, based on the collected data, a strategic plan is drawn up using the example of a budgeting application.
Keywords: marketing, marketing plan, strategic marketing, budgeting applications.

Sources
1. Kotler F., Keller K.L. Marketing menedzhment. – 15-e izd. – SPb.: Piter, 2018. – 848 s.
2. Lamben Zh.Zh. Strategicheskii marketing. Evropeiskaia perspektiva. – SPb.: Nauka, 1996. – 589 s.
3. Katalog telefonov Samsung, vypushchennykh v 2015 godu [Elektronnyi resurs]. URL: kharakteristiki.ru/samsung/2015/ (data obrashcheniia: 14.10.2023).
4. Kotler F. Osnovy marketinga. Kratkii kurs. – SPb.: OOO «Dialektika», 2020. – 496 s.
5. Griaznov S.A. Marketingovye strategii B2B i B2C // Tendentsii razvitiia nauki i obrazovaniia. – 2020. – № 68–5. – S. 33–36.
6. Alfeeva V.R. Osobennosti prodvizheniia na rynke B2C // Nauka XXI veka: aktualnye napravleniia razvitiia. – 2021. – № 1–1. – S. 274–278.
7. Kharitonov Aleksei. Effektivnye marketingovye priemy – 12 proverennykh fishek [Elektronnyi resurs]. URL: marketingup.ru/blog/effektivnye-marketingovye-priemy-12-proverennyh-fishek (data obrashcheniia: 29.09.2023).
8. Bykova I.V. Metodika kompleksnoi otsenki effektivnosti deiatelnosti predpriiatiia [Tekst] / I.V. Bykova // Finansovyi menedzhment. – 2016. – № 1. – S. 10–17.
9. Ansoff H. Igor. Strategies for Diversification // Harvard Business Review. – 1957. – No. 10. – Pp. 113 –124.

Развитие хобби онлайн-школ в России
Ларичева Е.А., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры отраслевой экономики и управления, Брянский государственный технический университет, e-mail: helenette@yandex.ru
SPIN-код: 5799-3065; Author ID: 210622; ID РИНЦ: 210622; ORCID ID: 0000-0002-3246-7823

В статье приводится динамика развития рынка онлайн-образования в России, описывается работа хобби онлайн-школ на примере обучения созданию украшений. Анализируются мотивы учениц данных школ, плюсы для создателей таких школ и их обучающихся; рассматриваются этапы эволюции работы хобби онлайн-школы в целом, а также на примере школы бренда «Ваша брошка».
Ключевые слова: рынок онлайн-школ, хобби онлайн-школа, эволюция хобби онлайн-школы в России.

Используемые источники
1. Шейнин Э.Я. Онлайн-школы как новый сектор экономики образования / Э.Я. Шейнин, А.А. Агаджанян, О.Н. Галенко // Вестник МГПУ. Сер.: Экономика. – 2022. – № 1. – С. 60–77. – ISSN 2312-6647.
2. Исследование российского рынка онлайн-образования: построение EdTech-экосистем, усиление роли государства, выход на международный рынок [Электронный ресурс]. URL: netology.ru/blog/06–2022-edtech-research (дата обращения: 09.03.2024).
3. Мамиконян О. Общий оборот рынка онлайн-школ в 2023 г. вырос почти на 50 млрд рублей/О. Мамиконян [Электронный ресурс]. URL: forbes.ru/forbeslife/500232-obsij-oborot-rynka-onlajn-skol-v-2023-godu-vyros-pocti-na-50-mlrd-rublej (дата обращения: 06.03.2024).
4. Игнатьева Светлана. ВАША БРОШКА, БРОШЕЛЕДИ [Электронный ресурс]. URL: vk.com/broshmk (дата обращения: 09.03.2024).
5. Аналитик рынка онлайн-школ: прибыльные ниши, трафик, конверсии и звездные проекты [Электронный ресурс]. URL: vc.ru/marketing/735724-analitik-rynka-onlayn-shkol-pribylnye-nishi-trafik-konversii-i-zvezdnye-proekty (дата обращения: 07.03.2024).
6. Васильева Е.В. Воронка онлайн-продаж как аналитический инструмент управления эффективностью бизнеса / Е.В. Васильева, В.В. Лосева // Управление. – 2019. – № 3. – С. 63–67.
7. Румянцев Д. 8 воронок продаж для образовательной платформы / Д. Румянцев [Электронный ресурс]. URL: netology.ru/blog/06–2022-edmarket-sales-process (дата обращения: 24.04.2024).
8. Швецова Т. Как создать воронку продаж для онлайн-курсов [Электронный ресурс]. URL: unisender.com/ru/blog/voronka-prodazh-dlya-onlajn-shkoly (дата обращения: 24.04.2024).
9. Ключникова Л.В. Преимущества онлайн-обучения / Л.В. Ключникова // Система ценностей современного общества. – 2015. – № 40. – С. 166–168.
10. Сидорова Л.В. Плюсы, минусы и перспективы онлайн-образования / Л.В. Сидорова, Ю.В. Крупская // Профессиональное образование и рынок труда. – 2020. – № 2. – С. 87–88.
11. Тамбиева С.И. Преимущества и недостатки онлайн-образования / С.И. Тамбиева, А.А. Салпагарова // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. – 2021. – №  1. – С. 352–355. – ISSN 1994-4683.

The development of hobby online schools in Russia
Laricheva E. A., Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, associate Professor of the Department of Industrial Economics and Management of Bryansk State Technical University, e-mail: helenette@yandex.ru
SPIN-code: 5799-3065; Author ID: 210622; RSCI ID: 210622; ORCID ID: 0000-0002-3246-7823

The article presents the dynamics of the development of the online education market in Russia, describes the work of hobby online schools using the example of learning how to create jewelry. The motives of the students of these schools are analyzed, the advantages for the creators of such a school and its students, the stages of the evolution of the work of the hobby online school as a whole are considered, as well as the example of the school of the brand «Your brooch».
Keywords: online school market, hobby online school, evolution of hobby online schools in Russia.

Sources
1. Sheinin E.Ia. Onlain-shkoly kak novyi sektor ekonomiki obrazovaniia / E.Ia. Sheinin, A.A. Agadzhanian, O.N. Galenko // Vestnik MGPU. Ser.: Ekonomika. – 2022. – № 1. – S. 60–77. – ISSN 2312-6647.
2. Issledovanie rossiiskogo rynka onlain-obrazovaniia: postroenie EdTech-ekosistem, usilenie roli gosudarstva, vykhod na mezhdunarodnyi rynok [Elektronnyi resurs]. URL: netology.ru/blog/06–2022-edtech-research (data obrashcheniia: 09.03.2024).
3. Mamikonian O. Obshchii oborot rynka onlain-shkol v 2023 g. vyros pochti na 50 mlrd rublei/O. Mamikonian [Elektronnyi resurs]. URL: forbes.ru/forbeslife/500232-obsij-oborot-rynka-onlajn-skol-v-2023-godu-vyros-pocti-na-50-mlrd-rublej (data obrashcheniia: 06.03.2024).
4. Ignateva Svetlana. VAShA BROShKA, BROShELEDI [Elektronnyi resurs]. URL: vk.com/broshmk (data obrashcheniia: 09.03.2024).
5. Analitik rynka onlain-shkol: pribylnye nishi, trafik, konversii i zvezdnye proekty [Elektronnyi resurs]. URL: vc.ru/marketing/735724-analitik-rynka-onlayn-shkol-pribylnye-nishi-trafik-konversii-i-zvezdnye-proekty (data obrashcheniia: 07.03.2024).
6. Vasileva E.V. Voronka onlain-prodazh kak analiticheskii instrument upravleniia effektivnostiu biznesa / E.V. Vasileva, V.V. Loseva // Upravlenie. – 2019. – № 3. – S. 63–67.
7. Rumiantsev D. 8 voronok prodazh dlia obrazovatelnoi platformy / D. Rumiantsev [Elektronnyi resurs]. URL: netology.ru/blog/06–2022-edmarket-sales-process (data obrashcheniia: 24.04.2024).
8. Shvetsova T. Kak sozdat voronku prodazh dlia onlain-kursov [Elektronnyi resurs]. URL: unisender.com/ru/blog/voronka-prodazh-dlya-onlajn-shkoly (data obrashcheniia: 24.04.2024).
9. Kliuchnikova L.V. Preimushchestva onlain-obucheniia / L.V. Kliuchnikova // Sistema tsennostei sovremennogo obshchestva. – 2015. – № 40. – S. 166–168.
10. Sidorova L.V. Pliusy, minusy i perspektivy onlain-obrazovaniia / L.V. Sidorova, Iu.V. Krupskaia // Professionalnoe obrazovanie i rynok truda. – 2020. – № 2. – S. 87–88.
11. Tambieva S.I. Preimushchestva i nedostatki onlain-obrazovaniia / S.I. Tambieva, A.A. Salpagarova // Uchenye zapiski universiteta im. P.F. Lesgafta. – 2021. – № 1. – S. 352–355. – ISSN 1994-4683.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МАРКЕТИНГЕ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MARKETING

Влияние искусственного интеллекта на маркетинговое образование
Сидорчук Р.Р., доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры маркетинга, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова», почетный работник сферы образования Российской Федерации, e-mail: Sidorchuk.RR@rea.ru
SPIN-код: 5776-9216; Author ID: 435077; Scopus Author ID: 56426297800; ORCID ID: 0000-0002-4033-2937; Researcher ID (WoS): D-4239-2009

В данной статье рассматриваются применение искусственного интеллекта (ИИ) в маркетинге и его последствия для преподавателей маркетинга. На сегодняшний день преподаватели маркетинга сосредоточились на техническом применении ИИ в маркетинговой практике. Но поскольку ИИ нацеливает на дальнейшее развитие маркетингового образования и профессиональный рост как менеджеров по маркетингу, так и преподавателей маркетинга, обсуждение в этой статье сосредоточено вокруг данного вопроса.
Ключевые слова: образование, искусственный интеллект, маркетинг, генеративный искусственный интеллект, маркетинговое образование.

Используемые источники
1. CrittendenV.L.  The (R)evolution of Marketing Education // Journal of Marketing Education. – 2023. – No. 45 (1) – Pp. 3–4 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.1177/02734753221146713
2. Qureshi Zia  and Cheonsik Woo, eds. Shifting Paradigms: Growth, Finance, Jobs, and Inequality in the Digital Economy. – Brookings Institution Press, 2022. – 297 p.
3. Малхорта Нэреш. Маркетинговые исследования. Практическое руководство: пер. с англ. – 3-е изд. – М.: Изд. дом «Вильяме», 2002. – 960 с.
4. Harambašić Sven. The past, present and digital future of marketing education // Proceedings of FEB Zagreb International Odyssey Conference on Economics and Business; Zagreb, t. 5, v. 1: University of Zagreb, Faculty of Economics and Business. – June 2023. – Pp. 204–215.
5. Maynard H.H. Marketing courses prior to 1910 // Journal of Marketing. – 1941. – No. 5 (4). – Pp. 382–384.
6. Осипов В.Г. Система образования и научно-техническая революция (социально-философский аспект) дис. … канд. филос. наук: 09.00.01. – М.: РГБ, 1984. – 178 с. [Электронный ресурс]. URL: rusneb.ru/catalog/000199_ 000009_003427360/ (дата обращения: 24.02.2024).
7. Что такое цифровая экономика [Электронный ресурс]. URL: fingramota.org/teoriya-finansov/item/2198-chto-takoe-tsifrovaya-ekonomika (дата обращения: 24.02.2024).
8. Как искусственный интеллект может улучшить образование?//ЮНЕСКО. 13.02.2019 [Электронный ресурс]. URL: unesco.org/ru/articles/kak-iskusstvennyy-intellekt-mozhet-uluchshit-obrazovanie (дата обращения: 24.02.2024).
9. Nvidia CEO Jensen Huang's message to kids: generative AI means you don't need to learn coding [Электронный ресурс]. URL: www-techspot-com.translate.goog/news/102020-nvidia-boss-jensen-huang-children-shouldnt-learn-code.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp (дата обращения: 24.02.2024).
10. Влияние искусственного интеллекта на образование. АНО «Цифровая экономика» [Электронный ресурс]. URL: ai.gov.ru/knowledgebase/obrazovanie-i-kadry-ii/2024_vliyanie_iskusstvennogo_intellekta_na_obrazovanie_ano_cifrovaya_ekonomika_ (дата обращения: 24.02.2024).
11. Сидорчук Р.Р. Теоретические и практические аспекты применения ChatGPT в маркетинге//Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием. – 2023. – Т. 14. – № 1.  – С. 4–25.
12. AI-generated bug reports are becoming a big waste of time for developers [Электронный ресурс]. URL: techspot.com/news/101440-ai-generated-bug-reports-waste-time-developers.html (дата обращения: 24.02.2024).
13. Tools A., Liu J., Tang X., Li L. & Chen P. ChatGPT vs. Stack Overflow: An Exploratory Comparison of Programming [Электронный ресурс]. URL: arxiv.org/abs/2308.02312 (дата обращения: 24.02.2024).
14. Павлова Е.В. Мотивация научной деятельности: классификация и факторы развития // ВЭПС. – 2022. – № 4 [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru/article/n/motivatsiya-nauchnoy-deyatelnosti-klassifikatsiya-i-faktory-razvitiya (дата обращения: 02.03.2024).
15. Вебер М. Избранные произведения: пер. с нем. / сост., общ. ред. и авт. послесл. Ю.Н. Давыдова; авт. предисл. П.П. Гайденко. – М.: Прогресс, 1990. – 808 с.

The impact of artificial intelligence on marketing education
Sidorchuk R.R., Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Marketing Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, e-mail: Sidorchuk.RR@rea.ru
SPIN-соde: 5776-9216; Author ID: 435077; Scopus Author ID: 56426297800; Researcher ID (WoS): D-4239-2009; ORCID ID: 0000-0002-4033-2937

This article examines the application of AI in marketing and the implications AI has for marketing educators. To date, marketing educators have focused on the technical application of AI in marketing practice. But since AI raises important questions for the future development of marketing education and career prospects for both marketing managers and marketing educators, the discussion in this article will focus on this issue.
Keywords: education, artificial intelligence, marketing, generative artificial intelligence, marketing education.

Sources
1. Crittenden V.L.  The (R)evolution of Marketing Education // Journal of Marketing Education. – 2023. – No. 45 (1) – Pp. 3–4 [Elektronnyi resurs]. URL: doi.org/10.1177/02734753221146713
2. Qureshi Zia  and Cheonsik Woo, eds. Shifting Paradigms: Growth, Finance, Jobs, and Inequality in the Digital Economy. – Brookings Institution Press, 2022. – 297 p.
3. Malkhorta Neresh. Marketingovye issledovaniia. Prakticheskoe rukovodstvo: per. s angl. – 3-e izd. – M.: Izd. dom «Viliame», 2002. – 960 s.
4. Harambašić Sven. The past, present and digital future of marketing education // Proceedings of FEB Zagreb International Odyssey Conference on Economics and Business; Zagreb, t. 5, v. 1: University of Zagreb, Faculty of Economics and Business. – June 2023. – Pp. 204–215.
5. Maynard H.H. Marketing courses prior to 1910 // Journal of Marketing. – 1941. – No. 5 (4). – Pp. 382–384.
6. Osipov V.G. Sistema obrazovaniia i nauchno-tekhnicheskaia revoliutsiia (sotsialno-filosofskii aspekt) dis. … kand. filos. nauk: 09.00.01. – M.: RGB, 1984. – 178 s. [Elektronnyi resurs]. URL: rusneb.ru/catalog/000199_ 000009_003427360/ (data obrashcheniia: 24.02.2024).
7. Chto takoe tsifrovaia ekonomika [Elektronnyi resurs]. URL: fingramota.org/teoriya-finansov/item/2198-chto-takoe-tsifrovaya-ekonomika (data obrashcheniia: 24.02.2024).
8. Kak iskusstvennyi intellekt mozhet uluchshit obrazovanie?//IuNESKO. 13.02.2019 [Elektronnyi resurs]. URL: unesco.org/ru/articles/kak-iskusstvennyy-intellekt-mozhet-uluchshit-obrazovanie (data obrashcheniia: 24.02.2024).
9. Nvidia CEO Jensen Huang's message to kids: generative AI means you don't need to learn coding [Elektronnyi resurs]. URL: www-techspot-com.translate.goog/news/102020-nvidia-boss-jensen-huang-children-shouldnt-learn-code.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp (data obrashcheniia: 24.02.2024).
10. Vliianie iskusstvennogo intellekta na obrazovanie. ANO «Tsifrovaia ekonomika» [Elektronnyi resurs]. URL: ai.gov.ru/knowledgebase/obrazovanie-i-kadry-ii/2024_vliyanie_iskusstvennogo_intellekta_na_obrazovanie_ano_cifrovaya_ekonomika_ (data obrashcheniia: 24.02.2024).
11. Sidorchuk R.R. Teoreticheskie i prakticheskie aspekty primeneniia ChatGPT v marketinge//Marketing MBA. Marketingovoe upravlenie predpriiatiem. – 2023. – T. 14. – № 1.  – S. 4–25.
12. AI-generated bug reports are becoming a big waste of time for developers [Elektronnyi resurs]. URL: techspot.com/news/101440-ai-generated-bug-reports-waste-time-developers.html (data obrashcheniia: 24.02.2024).
13. Tools A., Liu J., Tang X., Li L. & Chen P. ChatGPT vs. Stack Overflow: An Exploratory Comparison of Programming [Elektronnyi resurs]. URL: arxiv.org/abs/2308.02312 (data obrashcheniia: 24.02.2024).
14. Pavlova E.V. Motivatsiia nauchnoi deiatelnosti: klassifikatsiia i faktory razvitiia // VEPS. – 2022. – № 4 [Elektronnyi resurs]. URL: cyberleninka.ru/article/n/motivatsiya-nauchnoy-deyatelnosti-klassifikatsiya-i-faktory-razvitiya (data obrashcheniia: 02.03.2024).
15. Veber M. Izbrannye proizvedeniia: per. s nem. / sost., obshch. red. i avt. poslesl. Iu.N. Davydova; avt. predisl. P.P. Gaidenko. – M.: Progress, 1990. – 808 s.

Прогнозирование пожизненной ценности клиента в розничной торговле с использованием методов машинного обучения
Ламанов М.Ю., магистр менеджмента, экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, e-mail: mhllmnv122@gmail.com
Дейнекин Т.В., кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга, экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, e-mail: tihon@deynekin.ru
IstinaResearcher ID (IRID): 153716097; SPIN-код: 5534-4372; Author ID: 493064

Пожизненная ценность клиента – показатель, который уже стал одним из основных показателей, отслеживаемых в маркетинговой деятельности. Исследователей интересует не только прибыль, получаемая компанией от клиентов в момент покупки, но и вся прибыль, как уже полученная, так и потенциальная, за весь срок жизни клиента. В работе проводится анализ существующих подходов к определению понятия «пожизненная ценность клиента», формул для ее вычисления; систематизируется практика использования машинного обучения для ее прогнозирования.
Ключевые слова: пожизненная ценность клиента, LTV, CLV, искусственный интеллект, машинное обучение.

Используемые источники
1. Современный маркетинг: учебник / под ред. В.В. Герасименко. – М.: Экон. фак. МГУ имени М.В. Ломоносова, 2023.
2. Шет Д.Н., Парватияр А., Синха М. Концептуальные основы маркетинга взаимоотношений: обзор и синтез // Рос. журнал менеджмента. – 2013. – Т. 11. – № 1. – С. 63–94.
3. Global Customer Loyalty Report 2024 // Antavo [Электронный ресурс]. URL: antavo.com/reports/global-customer-loyalty-report-2024/(дата обращения: 25.03.2024).
4. The 8th Edition State of Marketing Report // Salesforce [Электронный ресурс]. URL: salesforce.com/resources/research-reports/state-of-marketing/(дата обращения: 10.03.2024).
5. Исследование в области клиентской аналитики: Развитие и применение методологии LTV в России и СНГ в 2021–2022 // Coffee Analytics [Электронный ресурс]. URL: coffee-analytics.ru/ltv-in-cis (дата обращения: 26.03.2024).
6. Котлер Ф., Келлер К.Л. Маркетинг-менеджмент. Экспресс-курс. – 3-е изд. – СПб.: Питер, 2010.
7. Gupta S. et al. Modeling customer lifetime value // Journal of service research. – 2006. – Vol. 9. – No. 2. – Pp. 139–155.
8. Джеффри М. Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.
9. Дворяшина М.М. Клиентские активы компании: интерфейс «маркетинг-финансы» // Journal of new economy. – 2017. – № 2 (70). – С. 54.
10. Что такое LTV в маркетинге и как ее считать // Yandex [Электронный ресурс]. URL: yandex.ru/adv/edu/materials/ltv (дата обращения: 04.04.2024).
11. Customer lifetime value: The customer compass // McKinsey [Электронный ресурс]. URL: mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/customer-lifetime-value-the-customer-compass (дата обращения: 02.04.2024).
12. Kumar V., Venkatesan R., Bohling T., Beckmann D. The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM // Marketing Science. – 2008. – Vol. 27. – No. 4. – Pp. 585–599.
13. Jonker J.J., Piersma N., Van den Poel D. Joint optimization of customer segmentation and marketing policy to maximize long-term profitability // Expert Systems with Applications. – 2004. – Vol. 27. – No. 2. – Pp. 159–168.
14. Chang W., Chang C., Li Q. Customer lifetime value: A review // Social Behavior and Personality: an international journal. – 2012. – Vol. 40. – No. 7. – Pp. 1057–1064.
15. Mulhern F.J. Customer profitability analysis: Measurement, concentration, and research directions // Journal of interactive marketing. – 1999. – Vol. 13. – No. 1. – Pp. 25–40.
16. Ekinci Y. et al. Analysis of customer lifetime value and marketing expenditure decisions through a Markovian-based model // European journal of operational research. – 2014. – Vol. 237. – No. 1. – Pp. 278–288.
17. Karvanen J., Rantanen A., Luoma L. Survey data and Bayesian analysis: a cost-efficient way to estimate customer equity // Quantitative Marketing and Economics. – 2014. – Vol. 12. – Pp. 305–329.
18. Pepe M. et al. Customer lifetime value: A vital marketing/financial concept for businesses // Journal of Business & Economics Research (JBER). – 2012. – Vol. 10. – No. 1. – Pp. 1–10.
19. Rozek J., Karlícek M. Customer Lifetime Value as the 21st Century Marketing Strategy Approach // Central European Business Review. – 2014. – Vol. 3. – No. 2. – P. 28.
20. Gupta S., Lehmann D.R. Customers as assets // Journal of Interactive Marketing. – 2023. – No 17. – Pp. 9–24.
21. Jain D., Singh S.S. Customer lifetime value research in marketing: A review and future directions // Journal of interactive marketing. – 2002. – Vol. 16. – No. 2. – Pp. 34–46.
22. Gupta S., Lehmann D.R., Stuart J.A. Valuing Customers // Journal of Marketing Research. – 2004. – No. 41 (1). – Pp. 7–18.
23. Использование ML для прогнозирования CLTV // Блог компании «Билайн» на платформе «Хабр» [Электронный ресурс]. URL: habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/771246/ (дата обращения: 01.03.2024).
24. Красильников Д.Е. Обзор литературы по корреляционно-регрессионному анализу с момента возникновения по настоящее время // Математика в высшем образовании. – 2010. – № 8. – С. 53.
25. Wu J., Coggeshall S. Foundations of predictive analytics. – Бока-Ратон CRC Press, 2012.
26. Aeron H., Kumar A., Janakiraman M. Application of data mining techniques for customer lifetime value parameters: a review // International Journal of Business Information Systems. – 2010. – Vol. 6. – No. 4. – Pp. 514–529.
27. Chen S. Estimating customer lifetime value using machine learning techniques // Data mining. – IntechOpen, 2018. – Vol. 17.
28. Rathi T., Ravi V. Customer lifetime value measurement using machine learning techniques // Artificial Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. – IGI Global, 2017. – Pp. 3013–3022.
29. Gerde M. Predicting Customer Churn and Customer Lifetime Value (CLV) using Machine Learning (Master’s Theses). – Lund: Lund University, 2023.
30. Chamberlain B.P. et al. Customer lifetime value prediction using embeddings // Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. – 2017. – Pp. 1753–1762.
31. Sun Y.  et al. Profitable retail customer identification based on a combined prediction
strategy of customer lifetime value // Midwest Social Sciences Journal. – 2021. – Vol. 24. – No. 1. – P. 10.
32. Kuijt C. Prediction of customer lifetime value in e-commerce fashion retail: дис. – Vrije Universiteit Amsterdam, 2022.
33. Fahim S.F., Khan M.M.I. Customer Lifetime Value Prediction Using The Regression Model // International Research Journal of Modernization in Engineering, Technology and Science. – 2023. – Pp. 3445–3452.
34. Chen P.P. et al. Customer lifetime value in video games using deep learning and parametric models // 2018 IEEE international conference on big data (big data). – N.J.: IEEE, 2018. – Pp. 2134–2140.
35. Все, что Вы хотели знать об LTV, но боялись спросить: расчет, анализ, применение // Coffee Analytics [Электронный ресурс]. URL: coffee-analytics.ru/ltv-book (дата обращения: 25.03.2024).

Predicting customer lifetime value in retail using machine learning methods
Lamanov M.Yu., Master of Management, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, e-mail: mhllmnv122@gmail.com
Deinekin T.V., Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Department of Marketing, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, e-mail: tihon@deynekin.ru
IstinaResearcher ID (IRID): 153716097; SPIN-code: 5534-4372; Author ID: 493064

Customer lifetime value is a metric that has already become one of the main metrics tracked in marketing activities. Researchers are interested not only in the profit received by the company from clients at the time of purchase, but also in all profits, both already received and potential over the entire “life” of the client. The work analyzes existing approaches to defining the concept of “customer lifetime value”, formulas for calculating it, systematizes the practice of using machine learning to predict it.
Keywords: customer lifetime value, LTV, CLV, artificial intelligence, machine learning.

Sources
1. Sovremennyi marketing: uchebnik / pod red. V.V. Gerasimenko. – M.: Ekon. fak. MGU imeni M.V. Lomonosova, 2023.
2. Shet D.N., Parvatiiar A., Sinkha M. Kontseptualnye osnovy marketinga vzaimootnoshenii: obzor i sintez // Ros. zhurnal menedzhmenta. – 2013. – T. 11. – № 1. – S. 63–94.
3. Global Customer Loyalty Report 2024 // Antavo [Elektronnyi resurs]. URL: antavo.com/reports/global-customer-loyalty-report-2024/( data obrashcheniia: 25.03.2024).
4. The 8th Edition State of Marketing Report // Salesforce [Elektronnyi resurs]. URL: salesforce.com/resources/research-reports/state-of-marketing/( data obrashcheniia: 10.03.2024).
5. Issledovanie v oblasti klientskoi analitiki: Razvitie i primenenie metodologii LTV v Rossii i SNG v 2021–2022 // Coffee Analytics [Elektronnyi resurs]. URL: coffee-analytics.ru/ltv-in-cis (data obrashcheniia: 26.03.2024).
6. Kotler F., Keller K.L. Marketing-menedzhment. Ekspress-kurs. – 3-e izd. – SPb.: Piter, 2010.
7. Gupta S. et al. Modeling customer lifetime value // Journal of service research. – 2006. – Vol. 9. – No. 2. – Pp. 139–155.
8. Dzheffri M. Marketing, osnovannyi na dannykh. 15 pokazatelei, kotorye dolzhen znat kazhdyi. – M.: Mann, Ivanov i Ferber, 2013.
9. Dvoriashina M.M. Klientskie aktivy kompanii: interfeis «marketing-finansy» // Journal of new economy. – 2017. – № 2 (70). – S. 54.
10. Chto takoe LTV v marketinge i kak ee schitat // Yandex [Elektronnyi resurs]. URL: yandex.ru/adv/edu/materials/ltv (data obrashcheniia: 04.04.2024).
11. Customer lifetime value: The customer compass // McKinsey [Elektronnyi resurs]. URL: mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/customer-lifetime-value-the-customer-compass (data obrashcheniia: 02.04.2024).
12. Kumar V., Venkatesan R., Bohling T., Beckmann D. The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM // Marketing Science. – 2008. – Vol. 27. – No. 4. – Pp. 585–599.
13. Jonker J.J., Piersma N., Van den Poel D. Joint optimization of customer segmentation and marketing policy to maximize long-term profitability // Expert Systems with Applications. – 2004. – Vol. 27. – No. 2. – Pp. 159–168.
14. Chang W., Chang C., Li Q. Customer lifetime value: A review // Social Behavior and Personality: an international journal. – 2012. – Vol. 40. – No. 7. – Pp. 1057–1064.
15. Mulhern F.J. Customer profitability analysis: Measurement, concentration, and research directions // Journal of interactive marketing. – 1999. – Vol. 13. – No. 1. – Pp. 25–40.
16. Ekinci Y. et al. Analysis of customer lifetime value and marketing expenditure decisions through a Markovian-based model // European journal of operational research. – 2014. – Vol. 237. – No. 1. – Pp. 278–288.
17. Karvanen J., Rantanen A., Luoma L. Survey data and Bayesian analysis: a cost-efficient way to estimate customer equity // Quantitative Marketing and Economics. – 2014. – Vol. 12. – Pp. 305–329.
18. Pepe M. et al. Customer lifetime value: A vital marketing/financial concept for businesses // Journal of Business & Economics Research (JBER). – 2012. – Vol. 10. – No. 1. – Pp. 1–10.
19. Rozek J., Karlícek M. Customer Lifetime Value as the 21st Century Marketing Strategy Approach // Central European Business Review. – 2014. – Vol. 3. – No. 2. – P. 28.
20. Gupta S., Lehmann D.R. Customers as assets // Journal of Interactive Marketing. – 2023. – No 17. – Pp. 9–24.
21. Jain D., Singh S.S. Customer lifetime value research in marketing: A review and future directions // Journal of interactive marketing. – 2002. – Vol. 16. – No. 2. – Pp. 34–46.
22. Gupta S., Lehmann D.R., Stuart J.A. Valuing Customers // Journal of Marketing Research. – 2004. – No. 41 (1). – Pp. 7–18.
23. Ispolzovanie ML dlia prognozirovaniia CLTV // Blog kompanii «Bilain» na platforme «Khabr» [Elektronnyi resurs]. URL: habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/771246/ (data obrashcheniia: 01.03.2024).
24. Krasilnikov D.E. Obzor literatury po korreliatsionno-regressionnomu analizu s momenta vozniknoveniia po nastoiashchee vremia // Matematika v vysshem obrazovanii. – 2010. – № 8. – S. 53.
25. Wu J., Coggeshall S. Foundations of predictive analytics. – Бока-Ратон CRC Press, 2012.
26. Aeron H., Kumar A., Janakiraman M. Application of data mining techniques for customer lifetime value parameters: a review // International Journal of Business Information Systems. – 2010. – Vol. 6. – No. 4. – Pp. 514–529.
27. Chen S. Estimating customer lifetime value using machine learning techniques // Data mining. – IntechOpen, 2018. – Vol. 17.
28. Rathi T., Ravi V. Customer lifetime value measurement using machine learning techniques // Artificial Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. – IGI Global, 2017. – Pp. 3013–3022.
29. Gerde M. Predicting Customer Churn and Customer Lifetime Value (CLV) using Machine Learning (Master’s Theses). – Lund: Lund University, 2023.
30. Chamberlain B.P. et al. Customer lifetime value prediction using embeddings // Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. – 2017. – Pp. 1753–1762.
31. Sun Y.  et al. Profitable retail customer identification based on a combined prediction
strategy of customer lifetime value // Midwest Social Sciences Journal. – 2021. – Vol. 24. – No. 1. – P. 10.
32. Kuijt C. Prediction of customer lifetime value in e-commerce fashion retail: дис. – Vrije Universiteit Amsterdam, 2022.
33. Fahim S.F., Khan M.M.I. Customer Lifetime Value Prediction Using The Regression Model // International Research Journal of Modernization in Engineering, Technology and Science. – 2023. – Pp. 3445–3452.
34. Chen P.P. et al. Customer lifetime value in video games using deep learning and parametric models // 2018 IEEE international conference on big data (big data). – N.J.: IEEE, 2018. – Pp. 2134–2140.
35. Vse, chto Vy khoteli znat ob LTV, no boialis sprosit: raschet, analiz, primenenie // Coffee Analytics [Elektronnyi resurs]. URL: coffee-analytics.ru/ltv-book (data obrashcheniia: 25.03.2024).

Как искусственный интеллект меняет подход к взаимодействию с клиентами и созданию персонализированных предложений
Денисова Е.В., старший преподаватель, Калужский филиал Финуниверситета, e-mail: evdenisova@fa.ru
SPIN-код: 8398-7889; ORCID: 0000-0002-3454-2380
Филимонова А.А., бакалавр 4-го курса, Калужский филиал Финуниверситета, e-mail: anastasiya.fil1monova@yandex.ru

В статье рассматривается влияние искусственного интеллекта на подход к взаимодействию с клиентами в современном бизнесе. Раскрыты способы создания персонализированных предложений с помощью нейросетей и новые возможности, которые открываются для компаний в области улучшения клиентского опыта.
Ключевые слова: искусственный интеллект, взаимодействие с клиентами, персонализированные предложения, бизнес, клиентский опыт, технологии, AI, эффективное взаимодействие, трансформация бизнеса.

Используемые источники
1. Дубров Е.Н., Дроздов Д.М. Практический курс по созданию нейронных сетей. – СПб.: БХВ-Петербург, 2020.
2. Морозов В.С., Чернов В.Ф. Большие данные и искусственный интеллект. – М.: Феникс, 2018.
3. Daily Mail. ChatGPT diagnosis rare condition [Электронный ресурс]. – Режим доступа: dailymail.co.uk/health/article-12509111/ChatGPT-diagnosis-rare-condition.html
4. AI.gov.ru. Авито выяснила, для чего россияне используют нейросети [Электронный ресурс]. – Режим доступа: ai.gov.ru/mediacenter/avito-vyyasnila-dlya-chego-rossiyane-ispolzuyut-neyroseti/?pageStart=29
5. Иванов И.И. Яков и Партнеры. Будущее искусственного интеллекта: прогнозы и реализация [Электронный ресурс]. – Режим доступа: yakov.partners/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_future.pdf
6. Магнит: официальный сайт. Магнит создал лабораторию искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. – Режим доступа: magnit.com/ru/media/press-releases/magnit-sozdal-laboratoriyu-iskusstvennogo-intellekta/
7. Бурцев А.Г., Гудкова И.А. Искусственный интеллект в бизнесе и экономике. – М.: Книж. дом «ЛИБРОКОМ», 2019.
8. Голубева И.Д. Технологии искусственного интеллекта в современном маркетинге // Маркетинг в России. – 2020. – № 2 (34). – С. 60–70.
9. Гузоленко В.А., Рындин Ю.А. Искусственный интеллект. Правовые и нравственные аспекты. – М.: Дашков и Ко, 2020.
10. Горохов Ф.А. Применение нейронных сетей в бизнесе. – М.: НИОКР, 2021.

How artificial intelligence is changing the approach to interacting with customers and creating personalized offers
Denisova E.V., senior teacher of the Kaluga branch of the Financial University, e-mail: evdenisova@fa.ru
SPIN-code: 8398-7889; ORCID: 0000-0002-3454-2380
Filimonova A.A., 4th year bachelor of the Kaluga branch of the Financial University, e-mail: anastasiya.fil1monova@yandex.ru

The article examines the influence of artificial intelligence on the approach to interaction with clients in modern business. The authors reveal ways to create personalized offers using AI and new opportunities that open up for companies in improving customer experience.
Keywords: Artificial intelligence, customer interaction, personalized offers, business, customer experience, technology, artificial intelligence, effective interaction, business transformation.

Sources
1. Dubrov E.N., Drozdov D.M. Prakticheskii kurs po sozdaniiu neironnykh setei. – SPb.: BKhV-Peterburg, 2020.
2. Morozov V.S., Chernov V.F. Bolshie dannye i iskusstvennyi intellekt. – M.: Feniks, 2018.
3. Daily Mail. ChatGPT diagnosis rare condition [Elektronnyi resurs]. – Режим доступа: dailymail.co.uk/health/article-12509111/ChatGPT-diagnosis-rare-condition.html
4. AI.gov.ru. Авито выяснила, для чего россияне используют нейросети [Elektronnyi resurs]. – Режим доступа: ai.gov.ru/mediacenter/avito-vyyasnila-dlya-chego-rossiyane-ispolzuyut-neyroseti/?pageStart=29
5. Ivanov I.I. Iakov i Partnery. Budushchee iskusstvennogo intellekta: prognozy i realizatsiia [Elektronnyi resurs].– Rezhim dostupa: yakov.partners/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_future.pdf
6. Magnit: ofitsialnyi sait. Magnit sozdal laboratoriiu iskusstvennogo intellekta [Elektronnyi resurs]. – Rezhim dostupa: magnit.com/ru/media/press-releases/magnit-sozdal-laboratoriyu-iskusstvennogo-intellekta/
7. Burtsev A.G., Gudkova I.A. Iskusstvennyi intellekt v biznese i ekonomike. – M.: Knizh. dom «LIBROKOM», 2019.
8. Golubeva I.D. Tekhnologii iskusstvennogo intellekta v sovremennom marketinge // Marketing v Rossii. – 2020. – № 2 (34). – S. 60–70.
9. Guzolenko V.A., Ryndin Iu.A. Iskusstvennyi intellekt. Pravovye i nravstvennye aspekty. – M.: Dashkov i Ko, 2020.
10. Gorokhov F.A. Primenenie neironnykh setei v biznese. – M.: NIOKR, 2021.

ДИСКУССИОННЫЙ КЛУБ
DISCUSSION CLUB

Анализ перспектив применения технологий искусственного интеллекта для подготовки маркетологов
Токарев Б.Е., доктор экономических наук, профессор кафедры маркетинга, Государственный университет управления, e-mail: tokarevboris@gmail.com
SPIN-код: 3331-1295; Author ID: 636624; Scopus ID: 57220963086; ORCID: 0000-0001-6057-8451

В работе обсуждаются результаты исследования применения студентами высших учебных заведений технологий искусственного интеллекта (ИИ) при прохождении обучения. Определены факторы, оказывающие влияние на применение таких технологий. Показаны риски, сопутствующие внедрению и использованию искусственного интеллекта в различных областях. Проанализированы состояние и перспективы использования технологий искусственного интеллекта в подготовке маркетологов. На реальных примерах показано, каким образом в настоящее время студенты используют эти технологии. Приведены результаты опроса студентов, в котором получены данные об их готовности использовать технологии ИИ для выполнения различных учебных заданий. Опрос показал, что уровень использования ИИ студентами с учебными целями составляет свыше 80%. Исследованы задачи, при работе над которыми ИИ является актуальным. Показаны проблемные места применения ИИ в подготовке маркетологов. Проанализированы основные направления разработок пакетов программ для легального применения в учебном процессе.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, высшее образование, маркетинг, студент.

Используемые источники
1. Who is leading in AI? An analysis of industry AI research [Электронный ресурс]. URL: epochai.org/blog/who-is-leading-in-ai-an-analysis-of-industry-ai-research (дата обращения: 01.03.2024).
2. В Британии принята международная декларация о безопасном использовании ИИ [Электронный ресурс]. URL: iz.ru/1598615/2023–11–01/v-britanii-priniata-mezhdunarodnaia-deklaratciia-o-bezopasnom-ispolzovanii-ii (дата обращения: 01.03.2024).
3. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490  «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.) [Электронный ресурс]. URL: static.kremlin.ru/media/events/files/ru/AH4x6HgKWANwVtMOfPDhcbRpvd1HCCsv.pdf
4. Что такое машинное обучение? [Электронный ресурс]. URL: trends.rbc.ru/trends/industry/60c85c599a7947f5776ad409 (дата обращения: 01.03.2024).
5. Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы. – М., 2023. – 80 с. – Яков и Партнеры; Яндекс [Электронный ресурс]. URL: yakov.partners/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_future.pdf (дата обращения: 01.03.2024).
6. Cooper R.G., McCausland T. AI and New Product Development // Research-Technology management. – 2024. – No. 67 (1). – Pp.70–75. – DOI:10.1080/08956308.2024.2280485
7. Искусственный интеллект в креативной индустрии: замена людей или помощник [Электронный ресурс]. URL: trends.rbc.ru/trends/futurology/63ff13a19a794752e03aeab5?from=copy
8. EdTech, MedTech и не только tech: какие рынки будут расти в 2022 году [Электронный ресурс]. URL: trends.rbc.ru/trends/innovation/61efb1cf9a79476fb776b604 (дата обращения: 01.03.2024).
9. Написанный с помощью ChatGPT диплом студента РГГУ проверит руководство вуза [Электронный ресурс]. URL: kommersant.ru/doc/5798331 (дата обращения: 01.03.2024).
10. Американских студентов лишили дипломов из-за использования ChatGPT [Электронный ресурс]. URL: forklog.com/news/ai/amerikanskih-studentov-lishili-diplomov-iz-za-ispolzovaniya-chatgpt (дата обращения: 01.03.2024).
11. Купи-сдай: теневой оборот на рынке студенческих работ может достигать 10 млрд рублей [Электронный ресурс]. URL: iz.ru/1650895/dmitrii-alekseev/kupi-sdai-tenevoi-oborot-na-rynke-studencheskikh-rabot-mozhet-dostigat-10-mlrd-rublei (дата обращения: 01.03.2024).
12. МакФарланд А. 10 лучших инструментов искусственного интеллекта для образования [Электронный ресурс]. URL: unite.ai/ru/10-лучших-инструментов-искусственного-интеллекта-для-образования. – 20 ноября 2023 (дата обращения: 01.03.2024).
13. Давронова Ф. Топ-10 нейросетей для учебы студентов и школьников [Электронный ресурс]. URL: dzen.ru/a/ZGHRs0KuRktFOa02 (дата обращения: 01.03.2024).
14. Подборка полезных нейросетей для студентов [Электронный ресурс]. URL:
disshelp.ru/blog/podborka-poleznyh-nejrosetej-dlya-studentov/(дата обращения: 01.03.2024).
15. Как ИИ помогает студентам в российских вузах [Электронный ресурс]. URL: dzen.ru/a/ZPXmpRCaNG8O0wSL (дата обращения: 01.03.2024).
16. Нейросети для учебы: обзор нейросетей для студентов и школьников [Электронный ресурс]. URL: neuroseti.ru/neyroseti-dlya-uchyoby-obzor-neyrosetey-dlya-studentov-i-shkolnikov/ (дата обращения: 01.03.2024).
17. Нейросеть для учебы в вузе [Электронный ресурс]. URL: kampus.ai/gpt-bot/neiroset-dlia-uchebyi-v-vuze (дата обращения: 01.03.2024).
18. Искусственный интеллект в образовании: изменение темпов обучения. Аналитическая записка ИИТО ЮНЕСКО/Стивен Даггэн; ред. С.Ю. Князева; пер. с англ.: А.В. Паршакова. – М.: Ин-т ЮНЕСКО по информ. технологиям в образовании, 2020. – 45 с. [Электронный ресурс]. URL: iite.unesco.org/wp-content/uploads/2020/12/Steven_Duggan_AI-in-Education_2020_RUS.pdf
19. AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас? // EduTech. – 2022. – № 4. – 60 с. [Электронный ресурс]. URL: lib.tsu.ru/sp/assets/users/_smirnov/EduTech_49_web.pdf; (дата обращения: 01.03.2024).
20. Ущеко А.В. Искусственный интеллект в образовании. Применение искусственного интеллекта для обеспечения адаптивности образования // Вестник науки. – 2023. – № 6 (63). – Т. 4.  – С. 859–866  [Электронный ресурс]. URL: вестник-науки.рф/article/9284 (дата обращения: 27.02.2024).
21. Смаракова А. Будущее уже здесь. Как искусственный интеллект меняет образование [Электронный ресурс]. URL: theoryandpractice.ru/posts/20442-budushchee-uzhe-zdes-kak-iskusstvennyy-intellekt-menyaet-obrazovanie?ysclid=lj6sgvx2wk834757252 (дата обращения: 20.06.2023).
22. Линч М. Искусственный интеллект в образовании: семь вариантов применения [Электронный ресурс]. URL: the-accel.ru/iskusstvennyiy-intellekt-v-obrazovanii-sem-variantov-primeneniya/?ysclid=ljbd0y2j5n134996491 (дата обращения: 01.03.2024).

Analysis of the use prospects of artificial intelligence technologies for marketers training
Tokarev B.E., Doctor of Economics, Professor, State University of management, e-mail: tokarevboris@gmail.com
SPIN-code: 3331-1295; Author ID: 636624; Scopus ID: 57220963086; ORCID: 0000-0001-6057-8451

The paper discusses the results of a study artificial intelligence (AI) technologies use by students of higher educational institutions during their studies. The factors influencing the use of such technologies have been identified. The risks associated with the introduction and use of artificial intelligence in various fields are shown. The state and prospects of using artificial intelligence technologies in the training of marketers are analyzed. Real-world cases show how students are currently using these technologies. The results of a survey of students are presented, which provides data on their willingness to use AI technologies to perform various educational tasks. The survey showed that the level of use of AI by students for educational purposes is over 80%. The tasks on which AI is relevant are investigated. The problematic areas of AI application in the training of marketers are shown. The main directions of the development of software packages for legal use in the educational process are analyzed.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, higher education, marketing, student.

Sources
1. Who is leading in AI? An analysis of industry AI research [Elektronnyi resurs]. URL: epochai.org/blog/who-is-leading-in-ai-an-analysis-of-industry-ai-research (data obrashcheniia: 01.03.2024).
2. V Britanii priniata mezhdunarodnaia deklaratsiia o bezopasnom ispolzovanii II [Elektronnyi resurs]. URL: iz.ru/1598615/2023–11–01/v-britanii-priniata-mezhdunarodnaia-deklaratciia-o-bezopasnom-ispolzovanii-ii (data obrashcheniia: 01.03.2024).
3. Ukaz Prezidenta RF ot 10.10.2019 № 490  «O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossiiskoi Federatsii» (vmeste s Natsionalnoi strategiei razvitiia iskusstvennogo intellekta na period do 2030 g.) [Elektronnyi resurs]. URL: static.kremlin.ru/media/events/files/ru/AH4x6HgKWANwVtMOfPDhcbRpvd1HCCsv.pdf
4. Chto takoe mashinnoe obuchenie? [Elektronnyi resurs]. URL: trends.rbc.ru/trends/industry/60c85c599a7947f5776ad409 (data obrashcheniia: 01.03.2024).
5. Iskusstvennyi intellekt v Rossii – 2023: trendy i perspektivy. – M., 2023. – 80 s. – Iakov i Partnery; Iandeks [Elektronnyi resurs]. URL: yakov.partners/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_future.pdf (data obrashcheniia: 01.03.2024).
6. Cooper R.G., McCausland T. AI and New Product Development // Research-Technology management. – 2024. – No. 67 (1). – Pp.70–75. – DOI:10.1080/08956308.2024.2280485
7. Iskusstvennyi intellekt v kreativnoi industrii: zamena liudei ili pomoshchnik [Elektronnyi resurs]. URL: trends.rbc.ru/trends/futurology/63ff13a19a794752e03aeab5?from=copy
8. EdTech, MedTech i ne tolko tech: kakie rynki budut rasti v 2022 godu [Elektronnyi resurs]. URL: trends.rbc.ru/trends/innovation/61efb1cf9a79476fb776b604 (data obrashcheniia: 01.03.2024).
9. Napisannyi s pomoshchiu ChatGPT diplom studenta RGGU proverit rukovodstvo vuza [Elektronnyi resurs]. URL: kommersant.ru/doc/5798331 (data obrashcheniia: 01.03.2024).
10. Amerikanskikh studentov lishili diplomov iz-za ispolzovaniia ChatGPT [Elektronnyi resurs]. URL: forklog.com/news/ai/amerikanskih-studentov-lishili-diplomov-iz-za-ispolzovaniya-chatgpt (data obrashcheniia: 01.03.2024).
11. Kupi-sdai: tenevoi oborot na rynke studencheskikh rabot mozhet dostigat 10 mlrd rublei [Elektronnyi resurs]. URL: iz.ru/1650895/dmitrii-alekseev/kupi-sdai-tenevoi-oborot-na-rynke-studencheskikh-rabot-mozhet-dostigat-10-mlrd-rublei (data obrashcheniia: 01.03.2024).
12. MakFarland A. 10 luchshikh instrumentov iskusstvennogo intellekta dlia obrazovaniia [Elektronnyi resurs]. URL: unite.ai/ru/10-luchshikh-instrumentov-iskusstvennogo-intellekta-dlia-obrazovaniia. – 20 noiabria 2023 (data obrashcheniia: 01.03.2024).
13. Davronova F. Top-10 neirosetei dlia ucheby studentov i shkolnikov [Elektronnyi resurs]. URL: dzen.ru/a/ZGHRs0KuRktFOa02 (data obrashcheniia: 01.03.2024).
14. Podborka poleznykh neirosetei dlia studentov [Elektronnyi resurs]. URL: disshelp.ru/blog/podborka-poleznyh-nejrosetej-dlya-studentov/(data obrashcheniia: 01.03.2024).
15. Kak II pomogaet studentam v rossiiskikh vuzakh [Elektronnyi resurs]. URL: dzen.ru/a/ZPXmpRCaNG8O0wSL (data obrashcheniia: 01.03.2024).
16. Neiroseti dlia ucheby: obzor neirosetei dlia studentov i shkolnikov [Elektronnyi resurs]. URL: neuroseti.ru/neyroseti-dlya-uchyoby-obzor-neyrosetey-dlya-studentov-i-shkolnikov/ (data obrashcheniia: 01.03.2024).
17. Neiroset dlia ucheby v vuze [Elektronnyi resurs]. URL: kampus.ai/gpt-bot/neiroset-dlia-uchebyi-v-vuze (data obrashcheniia: 01.03.2024).
18. Iskusstvennyi intellekt v obrazovanii: izmenenie tempov obucheniia. Analiticheskaia zapiska IITO IuNESKO/Stiven Daggen; red. S.Iu. Kniazeva; per. s angl.: A.V. Parshakova. – M.: In-t IuNESKO po inform. tekhnologiiam v obrazovanii, 2020. – 45 s. [Elektronnyi resurs]. URL: iite.unesco.org/wp-content/uploads/2020/12/Steven_Duggan_AI-in-Education_2020_RUS.pdf
19. AI v obuchenii: na chto sposobny tekhnologii uzhe seichas? // EduTech. – 2022. – № 4. – 60 s. [Elektronnyi resurs]. URL: lib.tsu.ru/sp/assets/users/_smirnov/EduTech_49_web.pdf; (data obrashcheniia: 01.03.2024).
20. Ushcheko A.V. Iskusstvennyi intellekt v obrazovanii. Primenenie iskusstvennogo intellekta dlia obespecheniia adaptivnosti obrazovaniia // Vestnik nauki. – 2023. – № 6 (63). – T. 4.  – S. 859–866  [Elektronnyi resurs]. URL: vestnik-nauki.rf/article/9284 (data obrashcheniia: 27.02.2024).
21. Smarakova A. Budushchee uzhe zdes. Kak iskusstvennyi intellekt meniaet obrazovanie [Elektronnyi resurs]. URL: theoryandpractice.ru/posts/20442-budushchee-uzhe-zdes-kak-iskusstvennyy-intellekt-menyaet-obrazovanie?ysclid=lj6sgvx2wk834757252 (data obrashcheniia: 20.06.2023).
22. Linch M. Iskusstvennyi intellekt v obrazovanii: sem variantov primeneniia [Elektronnyi resurs]. URL: the-accel.ru/iskusstvennyiy-intellekt-v-obrazovanii-sem-variantov-primeneniya/?ysclid=ljbd0y2j5n134996491 (data obrashcheniia: 01.03.2024).