Предмет. Алгоритмизация процессов оказывает влияние на потребительские паттерны, требует пересмотра текущих подходов к маркетинговым коммуникациям. В статье отражены особенности эволюции процесса маркетинговых коммуникаций. Цели. Разработать и описать коммуникационные маркетинговые модели, актуальные для современной среды функционирования маркетинга. Методология. Использованы методы анализа и синтеза информации, графический и табличный методы. Результаты. Проведен анализ моделей маркетинговых коммуникаций и тенденций развития маркетинговой среды. Описана эволюция актуальных моделей маркетинговых коммуникаций. Предложена и раскрыта суть предиктивной модели маркетинговых коммуникаций. Результаты исследования могут быть использованы субъектами рынка для повышения эффективности маркетинговых коммуникаций. Выводы. Технологии за последнее десятилетие и особенно за 2022–2024 гг. совершили значимый скачок. Методологии и модели маркетинговых коммуникаций необходимо пересматривать. Все чаще информировать, интриговать, стимулировать, мотивировать потенциального потребителя важно с помощью алгоритмов и инфраструктуры искусственного интеллекта, которые сейчас строятся в цифровой среде. В маркетинговых коммуникациях происходит переход от классических к целевым и предиктивным моделям.
Ключевые слова: коммуникационные модели, предиктивная модель маркетинговой коммуникации, технологии коммуникации
Список литературы:
Lasswell H.D. The Structure and Function of Communication in Society. In: L. Bryson (ed.) The Communication of Ideas. New York, Institute for Religious and Social Studies, 1948, pp. 37–51.
Shannon C.E., Weaver W. The Mathematical Theory of Communication. University of Illinois Press, 1949, 125 p.
Berlo D.K. The Process of Communication: An Introduction to Theory and Practice. New York, Holt, Rinehart and Winston, 1960, 318 p.
DeFleur M.L., Ball-Rokeach S. Theories of mass communication. New York, D. McKay Company, 1970, 288 p.
Почепцов Г.Г. Теория коммуникации. М.: Рефл-бук, 2001. 656 с.
Tan A.S. Mass communication theories and research. New York, Macmillan, 1986, 400 p.
Мелентьева Н.И. Межсубъектные коммуникации в системах маркетинга. СПб.: СПбГЭУ, 2006. 128 с.
Ruan L., Dias M.P.I., Wong E. Achieving Low-Latency Human-to-Machine (H2M) Applications: An Understanding of H2M Traffic for AI-Facilitated Bandwidth Allocation. IEEE Internet of Things Journal, 2021, vol. 8, iss. 1, pp. 626–635. URL: Link
Obaidat M.S., Nayak P., Ray N.K. Intelligent Computing on IoT 2.0, Big Data Analytics, and Block Chain Technology. New York, Chapman and Hall/CRC, 2024, 418 p.
Sharma S.K., Xianbin Wang. Towards Massive Machine Type Communications in Ultra-Dense Cellular IoT Networks: Current Issues and Machine Learning-Assisted Solutions. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2017, vol. 22, iss. 1, pp. 426–471. URL: Link
Chandrasekar P., Dutta A. Recent developments in near field communication: A study. Wireless Personal Communications, 2021, vol. 116, pp. 2913–2932. URL: Link
Vazquez-Briseno M., Hirata F.I., Sanchez-Lopez J. et al. Using RFID/NFC and QR-code in mobile phones to link the physical and the digital world. In: Interactive Multimedia, 2012, pp. 219–242. URL: Link
Кузнецов К.А., Мутханна А.С.А., Кучерявый А.Е. Тактильный Интернет и его приложения // Информационные технологии и телекоммуникации. 2019. Т. 7. № 2. URL: Link
Tychola K.A., Voulgaridis K., Lagkas T. Tactile IoT and 5G & beyond schemes as key enabling technologies for the future metaverse. Telecommunication Systems, 2023, vol. 84, iss. 3, pp. 363–385. URL: Link
Bibri S.E., Jagatheesaperumal S.K. Harnessing the potential of the metaverse and artificial intelligence for the internet of city things: Cost-effective XReality and synergistic AIoT technologies. Smart Cities, 2023, vol. 6, iss. 5, pp. 2397–2429. URL: Link
Горлевская Л.Э., Секерин В.Д. Развитие концепции smart-маркетинга // Маркетинг в России и за рубежом. 2019. № 2. С. 27–32.
