Маркетинг в условиях цифровой трансформации банковского сектора РФ: стратегическая роль, модель 8P и критерии эффективности (2024–2025)

Актуальность исследования, цели и задачи

Современный российский банковский сектор функционирует в условиях беспрецедентного технологического давления и макроэкономической волатильности. Если по итогам первого полугодия 2024 года чистая прибыль банковского сектора РФ сохранилась на высоком уровне (1,7 трлн рублей), то ключевой индикатор эффективности — доходность на капитал (ROE) — продемонстрировал снижение с 27,3% до 22,8%. Этот факт служит красноречивым подтверждением того, что поддержание высокой прибыльности требует не экстенсивного роста, а интенсивной оптимизации процессов, глубокой работы с клиентами и, как следствие, радикальной перестройки маркетинговой функции, ведь теперь конкурентная борьба сместилась из физических отделений в цифровые экосистемы.

Маркетинг перестал быть вспомогательной функцией, став стратегической философией, определяющей вектор развития финансового учреждения. Способность банка адекватно реагировать на изменения потребительского поведения, внедрять гиперперсонализацию через Big Data и AI, а также интегрировать новые тренды, такие как ESG-факторы и геймификация, напрямую влияет на его конкурентоспособность и долгосрочную устойчивость.

Целью данной работы является проведение исчерпывающего академического исследования теоретических основ и практической роли маркетинга в современной банковской деятельности, с акцентом на анализ актуальных трендов, цифровизации и стратегического значения функции маркетинга для повышения конкурентоспособности финансового учреждения в 2024–2025 годах.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Определить сущность и стратегическую эволюцию концепции банковского маркетинга, включая модель 8P.
2. Проанализировать влияние технологий Big Data и AI на маркетинговые коммуникации и процесс персонализации.
3. Исследовать актуальные рыночные тренды российского банковского сектора (омниканальность, ESG, геймификация), опираясь на статистику ЦБ РФ 2024 года.
4. Систематизировать критерии оценки эффективности маркетинговой деятельности (ROI, LTV, NPS) и разработать практические рекомендации по ее совершенствованию.

Структура работы включает теоретическую главу, аналитическую главу с актуальными данными и главу с практическими рекомендациями, что соответствует академическим стандартам курсовой работы.

Глава 1. Теоретические основы и эволюция концепции банковского маркетинга

Сущность и стратегическая роль банковского маркетинга в современной финансовой системе

Исторически банковский маркетинг рассматривался как набор инструментов для сбыта уже существующих финансовых продуктов. Однако в конце XX — начале XXI века, с усилением конкуренции и переходом к сервисной экономике, его роль радикально изменилась.

Современный банковский маркетинг определяется как активный поиск и использование банком наиболее выгодных рынков банковских продуктов, основанный на реальных потребностях клиентуры и ориентированный на максимизацию доходов акционеров банка. В отличие от маркетинга товаров, банковский маркетинг является разновидностью сервисного маркетинга, что накладывает специфические требования, обусловленные ключевыми характеристиками услуг: неосязаемость, неразрывность производства и потребления, изменчивость качества и невозможность хранения.

В условиях цифровой трансформации маркетинг становится не просто отделом, а стратегической философией управления. Эта философия пронизывает все бизнес-процессы и направлена на создание такой ценности для клиента, которую конкурентам будет сложно скопировать.

Среди ключевых функций современного банковского маркетинга выделяются:

• Аналитическая функция: Глубокое исследование рынка, анализ потребностей клиентов и конкурентной среды.
• Производственная функция: Разработка новых банковских продуктов и специальных отраслевых предложений, ориентированных на выявленные потребности.
• Сбытовая функция: Управление каналами распределения и продвижением, включая развитие омниканальности.
• Функция управления и контроля: Планирование, организация и оценка эффективности маркетинговых усилий.

Ключевым технологическим сдвигом в управлении является концепция Брендформанс (Brandformance). Это интегрированный маркетинговый подход, который устраняет традиционное разделение между долгосрочными инвестициями в имидж и краткосрочными, измеримыми продажами. Brandformance сочетает стратегии брендинга (формирование доверия, лояльности) с тактическими инструментами performance-маркетинга, направленными на достижение конкретных коммерческих результатов (конверсии, продажи) в краткосрочной перспективе. Это позволяет банку не только создавать положительный имидж, но и доказывать его экономическую эффективность через метрики (о чем будет сказано в Главе 3).

Расширенная модель Маркетинг-микс (8P) и ее элементы в банковской сфере

Для комплексного анализа, разработки и оценки маркетинговой стратегии в банковском секторе традиционно применяется расширенная модель «Маркетинг-микс 7Р», которая эволюционировала из классической 4Р, учитывая особенности сервисной сферы. В контексте банковских услуг эта модель часто расширяется до 8P, что позволяет максимально полно охватить все критически важные аспекты.

Элемент	Название	Применение в банковском маркетинге
1P	Product (Продукт)	Разработка новых услуг (карты, кредиты, депозиты, инвестиционные продукты), которые максимально персонализированы под целевые сегменты (B2B, B2C, VIP).
2P	Price (Цена)	Формирование конкурентных процентных ставок, тарифов, комиссий и бонусов. Гибкое ценообразование, основанное на данных о риске и LTV клиента.
3P	Place (Место)	Развитие омниканальной сети: физические отделения, интернет-банкинг, мобильные приложения, сеть банкоматов/терминалов. Обеспечение бесшовного перехода клиента между каналами.
4P	Promotion (Продвижение)	Использование интегрированных маркетинговых коммуникаций: digital-маркетинг, контент-маркетинг, таргетированная реклама, PR, программы лояльности.
5P	People (Люди)	Ключевой элемент сервисного маркетинга. Профессионализм, обучение и мотивация персонала, участвующего в процессе предоставления услуги. Качество человеческого взаимодействия как фактор удержания клиента.
6P	Process (Процесс)	Оптимизация и автоматизация всех бизнес-процессов (выдача кредитов, эквайринг, обслуживание карт). Внедрение виртуализации для повышения операционной эффективности и скорости.
7P	Physical Evidence (Физическое доказательство)	Все материальные свидетельства качества услуги: дизайн отделений, фирменный стиль, внешний вид банковских карт, интерфейсы (UX/UI) цифровых каналов и мобильных приложений.
8P	Productivity (and Quality) (Продуктивность и Качество)	Критически важный элемент. Отражает стратегическую необходимость непрерывного повышения эффективности внутренних процессов (например, благодаря роботизации и AI) при одновременном поддержании стабильно высокого качества предоставляемых услуг.

Критический акцент на 8P: В условиях цифровой трансформации элемент Productivity (and Quality) приобретает решающее стратегическое значение. Быстрота, точность и надежность предоставления услуги, достигнутые благодаря автоматизации, становятся ключевыми конкурентными преимуществами. Например, способность банка мгновенно принять решение по кредитной заявке или обеспечить безошибочную работу платежных систем — это прямое следствие высокой продуктивности процессов, а не только качества фронт-офиса. Таким образом, 8P связывает маркетинг с операционным менеджментом, ориентируя банк на повышение операционной эффективности как фактора клиентской удовлетворенности.

Цифровая трансформация как основа современного банковского маркетинга

Цифровая трансформация — это не просто автоматизация, а глубокое преобразование бизнес-модели, в центре которой находится клиентский опыт, а движущей силой служат данные. В банковской сфере эта трансформация проявляется в трех ключевых аспектах:

1. Технологическая основа: Ключевой технологической основой является внедрение современных, часто импортозамещенных, core-систем и модернизация периферийных устройств (банкоматы, терминалы). В эти системы встраиваются более интеллектуальные функции, расширенные средства аутентификации и предиктивная аналитика.
2. Переход к Digital-маркетингу: Это смещение фокуса на онлайн-каналы продвижения, мобильные приложения и интернет-банкинг. Цифровая трансформация повышает доступность услуг, позволяя клиентам совершать большинство операций 24/7, не посещая офиса. Доля клиентов, использующих цифровые каналы обслуживания, в крупнейших банках РФ уже в 2020 году превышала 60% (например, Сбербанк — 72,8%, ВТБ — 60,0%), и этот показатель продолжает расти.
3. Глобальные тенденции и вызовы: Современный банковский маркетинг обязан учитывать глобальные тренды, такие как:
   • Использование искусственного интеллекта (AI) для оптимизации принятия решений и создания персонализированных финансовых ассистентов.
   • Конкуренция с финтех-компаниями и другими небанковскими игроками, которые предлагают узкоспециализированные, но высокоэффективные сервисы.
   • Обеспечение кибербезопасности, поскольку доверие клиентов к цифровым каналам напрямую зависит от надежности защиты данных.
   • Улучшение имиджа через социальные и экологические инициативы (ESG).

Таким образом, маркетинговая деятельность банка сегодня представляет собой интегрированный комплекс, где стратегия (8P, Brandformance) реализуется через высокотехнологичные каналы (цифровизация, AI), обеспечивающие как измеримый коммерческий результат, так и высокий уровень клиентского доверия.

Глава 2. Анализ влияния Big Data, AI и актуальных трендов на маркетинговые коммуникации (2024–2025 гг.)

Роль Big Data и искусственного интеллекта (AI) в гиперперсонализации

В эпоху доминирования данных банковский маркетинг превратился из массового вещания в диалог, основанный на анализе поведения каждого клиента. Big Data (большие данные) и Искусственный интеллект (AI) являются основными катализаторами этой трансформации.

В российской банковской сфере наблюдается стремительный рост инвестиций в эти технологии. Объем российского рынка AI-решений по итогам 2024 года оценивается в 300–320 млрд рублей. Это свидетельствует о том, что технологии AI и машинного обучения перешли из разряда экспериментальных в категорию критически важных инструментов конкурентной борьбы.

Наиболее популярными сценариями применения AI, напрямую связанными с маркетингом, являются:

1. Обработка и анализ больших данных (47,8% компаний): Включает анализ транзакционных данных, геопозиции, истории обращений и взаимодействия с цифровыми каналами.
2. Разработка рекомендательных систем (32,8%): AI позволяет создавать модели, которые предсказывают вероятность оттока клиента, его потребность в конкретном продукте (например, рефинансировании или инвестиционном счете) и оптимальный момент для коммуникации.

Благодаря анализу Big Data, банки перешли от простой персонализации к гиперперсонализации, которая подразумевает максимальную кастомизацию не только продукта, но и всего клиентского пути в цифровых каналах. Анализ транзакционных данных позволяет банку:

• Предлагать кредитные продукты с процентной ставкой, идеально соответствующей текущему финансовому положению клиента.
• Автоматически формировать инвестиционный портфель, основываясь на уровне риска, который клиент демонстрирует в повседневных финансовых операциях.
• Использовать AI для создания персонализированных финансовых ассистентов и чат-ботов, способных обрабатывать сложные запросы и имитировать человеческое общение, что снижает нагрузку на контакт-центры и повышает удовлетворенность.

Внедрение регуляторных механизмов, таких как экспериментальные правовые режимы и «регуляторная песочница» Банка России, в 2024 году легализовало тестирование и внедрение прорывных технологий, включая AI и удаленную идентификацию, что ускоряет их интеграцию в маркетинговые процессы. Разве это не та основа, на которой строится финансовая устойчивость в будущем?

Развитие омниканальности и цифровых каналов обслуживания в РФ

Омниканальность — это стратегия, обеспечивающая бесшовное, интегрированное взаимодействие клиента с банком по всем доступным каналам: от физического отделения до мобильного приложения. Качественная омниканальность является прямым отражением реализации элемента Place в модели 8P.

Анализ динамики каналов обслуживания в РФ показывает устойчивый тренд на цифровизацию и смещение предпочтений клиентов:

• Доля телефонных звонков в контактный центр продолжает снижаться и в I квартале 2024 года составила около 52% от общего числа обращений.
• Одновременно, доля онлайн-диалогов в чатах банка и мессенджерах выросла до 46% от общего числа обращений.

Это означает, что банк должен фокусировать маркетинговые усилия на текстовых и автоматизированных коммуникациях, где важны скорость ответа и точность информации, предоставляемой чат-ботами или AI-ассистентами.

Ключевым драйвером развития омниканальных экосистем и синергии между банками и финтех-компаниями является концепция Open API (Открытый банковский интерфейс). Хотя срок обязательного внедрения Open API для крупнейших российских банков был перенесен с 2026 года, пилотные интеграции уже активно запущены между лидерами рынка (Сбер, Т-Банк, ВТБ, Альфа-Банк). Open API позволяет сторонним разработчикам безопасно интегрировать банковские сервисы в свои приложения, создавая для клиентов сервисы «одного окна». Это кардинально меняет маркетинговую стратегию, поскольку банк начинает продвигать не только свои продукты, но и свою платформу как основу для широкой экосистемы услуг. Это обеспечивает банку долгосрочное конкурентное преимущество, становясь не просто поставщиком услуг, а ключевым элементом финансовой инфраструктуры.

Стратегические тренды: ESG-факторы и геймификация

Современный маркетинг выходит за рамки традиционного продвижения, интегрируя в свою стратегию социальные и игровые аспекты, которые формируют лояльность и доверие.

ESG-факторы как инструмент доверия

ESG (Environmental, Social, Governance) — факторы устойчивого развития — стали неотъемлемой частью корпоративной стратегии. В банковском маркетинге ESG выступают маркером зрелости и помогают завоевывать доверие клиентов, особенно молодых поколений.

• Статистическое подтверждение: Совокупный объем ESG-портфеля российского банковского сектора на конец 2023 года достиг внушительных 4,4 трлн рублей.
• Маркетинговое значение: Основной вклад банков в ESG-повестку реализуется через предоставление ESG-услуг корпоративным клиентам. При этом 53% ESG-портфеля приходится на кредиты, условия которых привязаны к выполнению заемщиком условий устойчивого развития (ESG-ковенанты). Продвижение таких продуктов и публичное освещение экологических и социальных инициатив банка (например, финансирование «зеленых» проектов) — это мощный маркетинговый инструмент, повышающий индекс чистой поддержки (NPS) и долгосрочную лояльность.

Геймификация как инструмент вовлечения

Геймификация — применение игровых механик в неигровых контекстах — стала эффективным инструментом digital-маркетинга. Она используется для повышения вовлеченности, стимулирования транзакционной активности и финансового образования клиентов.

• Кейс-стади: Крупнейшие российские банки активно используют геймификацию. Например, Альфа-Банк с квестом «Миллиолето» добился роста активности клиентов в приложении на 31%. Т-Банк применял голосовой AI для создания «Пушкин-квеста».
• Эффективность: Геймификация не только развлекает, но и меняет поведение. Статистика подтверждает, что 54% пользователей геймифицированных решений со временем меняют свои финансовые привычки, снижая импульсивные покупки и повышая финансовую грамотность. Таким образом, геймификация интегрируется с Brandformance, обеспечивая как рост лояльности, так и измеримые коммерческие результаты.

Глава 3. Система оценки эффективности и направления совершенствования маркетинговой стра��егии

Финансовые и клиентские метрики: ROI, LTV и NPS

Оценка эффективности маркетинговой деятельности является ключевым этапом стратегического управления, обеспечивающим прозрачность инвестиций и возможность своевременной корректировки стратегии. В банковском секторе используется комплекс финансовых и клиентских метрик.

1. ROI (Return on Investment) маркетинговой кампании

ROI позволяет оценить финансовую отдачу от маркетинговых инвестиций и определить, какая кампания или канал приносят наибольшую прибыль.

Формула в общем виде:

ROI = (Доходы - Затраты) / Затраты * 100%

В академическом контексте банковского маркетинга ‘Доход’ — это чистая процентная или комиссионная прибыль, полученная от привлеченных или удержанных клиентов в результате конкретной маркетинговой инициативы. Высокий ROI свидетельствует об эффективности маркетингового бюджета.

2. LTV (Customer Lifetime Value) — Пожизненная ценность клиента

LTV — это общая прогнозируемая чистая прибыль, которую банк может получить за весь период взаимоотношений с клиентом.

В банковском секторе LTV имеет критическое значение, поскольку затраты на привлечение клиента (CAC) могут быть высоки (например, при выдаче ипотеки или привлечении VIP-клиента). LTV позволяет стратегически оправдать эти высокие CAC, если прогнозируемая прибыль от клиента в долгосрочной перспективе перекрывает первоначальные инвестиции. Успешный маркетинг направлен на максимизацию LTV через перекрестные продажи, удержание и повышение лояльности.

3. NPS (Net Promoter Score) — Индекс чистой поддержки (лояльности) клиентов

NPS — это метрика для оценки готовности клиентов рекомендовать банк, которая является прямым индикатором качества клиентского опыта (CX).

Расчет:

NPS = Доля сторонников (%) - Доля критиков (%)

• Сторонники (Promoters): Оценивают вероятность рекомендации на 9–10 баллов.
• Нейтралы (Passives): Оценивают на 7–8 баллов.
• Критики (Detractors): Оценивают на 0–6 баллов.

NPS напрямую коррелирует с LTV: чем выше лояльность (NPS), тем дольше клиент остается с банком, увеличивая свою пожизненную ценность.

Интеграция метрик вовлеченности в концепцию Brandformance

Для эффективного управления в цифровой среде традиционных метрик ROI и NPS недостаточно. Маркетинг-микс должен включать метрики, отражающие мгновенную реакцию аудитории и качество контента. В рамках концепции Brandformance эти метрики интегрируются для обеспечения синергии между имиджем и продажами.

Ключевые метрики вовлеченности:

• CTR (Click-Through Rate): Показатель кликабельности, отражающий, насколько релевантно объявление или контент целевой аудитории.
• CR (Conversion Rate): Показатель конверсии, отражающий долю пользователей, совершивших целевое действие (например, оставивших заявку или оформивших карту).
• CPL (Cost per Lead): Стоимость привлечения лида.

Интеграция: Brandformance требует, чтобы эти метрики вовлеченности постоянно анализировались с помощью аналитики Big Data и использовались для оптимизации контента, форматов и каналов продвижения. Например, если CTR высок, но CR низка, это указывает на проблему в процессе (Process), что прямо связывает Brandformance с элементом 8P (Productivity).

Успешная маркетинговая стратегия — это постоянный цикл оптимизации:

1. Сбор данных: Анализ транзакций, кликов, диалогов (Big Data).
2. Прогноз: Использование AI для предсказания LTV и NPS.
3. Оптимизация: Корректировка маркетинговых кампаний на основе ROI, CTR и CR.

Практические рекомендации по повышению эффективности маркетинга на 2025-2026 гг.

На основе проведенного анализа и выявленных трендов, а также с учетом необходимости повышения ROE в условиях жесткой конкуренции, предлагаются следующие стратегические рекомендации для современного российского банка на 2025–2026 годы:

1. Приоритет голосовым AI-сервисам нового поколения: Инвестиции должны быть направлены на внедрение AI, способного мгновенно анализировать содержание разговора и контекст клиента. Голосовые AI-сервисы должны быть не просто чат-ботами, а полноценными финансовыми ассистентами, способными самостоятельно решать до 70% типовых запросов, что напрямую повысит Productivity (8P) и снизит операционные затраты.
2. Активное использование регуляторной песочницы ЦБ РФ: Банкам рекомендуется использовать экспериментальные правовые режимы для легального тестирования прорывных технологий (удаленная идентификация, блокчейн-решения). Это позволит быстро выводить на рынок новые продукты с высокой степенью кастомизации, минуя длительные регуляторные процедуры, что обеспечит конкурентное преимущество.
3. Интеграция ESG-метрики в LTV: Маркетинговые программы лояльности должны включать стимулирование экологически и социально ответственного поведения клиентов (например, кешбэк за покупку у «зеленых» партнеров или повышенный процент на «социальные» депозиты). Это позволяет не только повышать лояльность и NPS, но и увеличивать LTV за счет привлечения клиентов, ориентированных на ценности, делая ESG частью Brandformance.
4. Оптимизация процессов на основе принципа 8P: Необходимо проводить ежеквартальный аудит внутренних процессов (Process) с точки зрения их влияния на клиентский опыт. Например, если время ответа в чате превышает 30 секунд, это негативно влияет на Physical Evidence (цифровой интерфейс) и NPS. Оптимизация должна быть направлена на автоматизацию внутренних «узких мест» (например, скоринга или обработки жалоб), что является прямым применением элемента Productivity для улучшения качества услуги.
5. Развитие геймификации для финансового образования: Банкам следует расширять применение геймификации не только для сбыта, но и для повышения финансовой грамотности. Создание обучающих игровых модулей с использованием AI (например, симуляторов инвестирования) подтвержденно меняет финансовые привычки клиентов (54% эффективность), что в долгосрочной перспективе снижает риски для банка и увеличивает LTV.

Заключение и выводы

Современный маркетинг в российском банковском секторе претерпел фундаментальную трансформацию, став центральным элементом стратегического управления, а не просто функцией сбыта. Цель работы — глубокое академическое исследование этой роли — была достигнута через анализ теоретических основ, актуальных технологических трендов и системы оценки эффективности.

Ключевые выводы исследования:

1. Эволюция маркетинга: Банковский маркетинг окончательно закрепился как стратегическая философия, основанная на принципах сервисного маркетинга. Его современное стратегическое выражение находит отражение в концепции Brandformance, которая требует совмещения долгосрочного имиджевого брендинга с измеримыми краткосрочными коммерческими результатами.
2. Доминирование 8P: Для анализа и построения стратегии наиболее релевантна расширенная модель 8P, где критическое значение приобретает элемент Productivity (and Quality). В условиях снижения доходности (ROE до 22,8% в 2024 году) именно оптимизация внутренних процессов через автоматизацию и AI является залогом конкурентного преимущества.
3. Технологическая основа успеха: Движущей силой маркетинга стала синергия Big Data и AI. Инвестиции в AI-решения (объем рынка 300–320 млрд руб.) направлены на достижение гиперперсонализации, которая позволяет кастомизировать клиентский путь в омниканальной среде, где доля онлайн-диалогов (46%) почти сравнялась с долей телефонных звонков.
4. Новые стратегические факторы: Влияние на лояльность и доверие оказывают не только традиционные рекламные кампании, но и интеграция ESG-факторов (ESG-портфель 4,4 трлн руб.) и геймификации. Эти инструменты эффективно повышают вовлеченность (кейс Альфа-Банка) и меняют финансовое поведение потребителей.
5. Комплексная оценка эффективности: Система оценки эффективности должна быть комплексной, интегрирующей финансовые метрики (ROI, LTV) с клиентскими (NPS) и метриками вовлеченности (CTR, CR). Эта интеграция позволяет в рамках Brandformance постоянно оптимизировать контент и каналы, обеспечивая прозрачность маркетинговых инвестиций.

Таким образом, современный банковский маркетинг в РФ — это сложная, высокотехнологичная система, которая в условиях цифровой трансформации и макроэкономической волатильности выступает главным фактором, обеспечивающим устойчивое развитие и конкурентоспособность финансового учреждения.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Москва: Гном-Пресс, 1997.
2. О рекламе : Федеральный закон от 13.03.2006 № 38-ФЗ (с изм. от 18.06.2006).
3. Банковский менеджмент : учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / под ред. Е.Ф. Жукова, Н.Д. Эриашвили. 4-е изд., перераб. и доп. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2013.
4. Беляевский, И.К. Маркетинговое исследование: Учебное пособие. Руководство по изучению дисциплины. Практикум по курсу.
5. Васильев, Г.А. Основы маркетинга. Москва: ЮНИТИ, 2011.
6. Васильев, Г.А., Поляков, В.А. Основы рекламной деятельности. Москва: ЮНИТИ, 2004.
7. Васильев, Г.А., Эриашвили, Н.Д., Нагапетьянц, Н.А. и др. Основы маркетинга: учеб. пособие для вузов / под. ред. Г.А. Васильева. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
8. Владиславлев, Д.Н. Энциклопедия банковского маркетинга и менеджмента. Москва: Ось-89, 2012.
9. Каменева, Н.Г., Поляков, В.А. Маркетинговые исследования: Учебное пособие. Москва: Вузовский учебник; ВЗФЭИ, 2011.
10. Коротков, А.В. Маркетинговые исследования: Учебное пособие для вузов. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
11. Котлер, Ф. Маркетинг, менеджмент экспресс курс. Санкт-Петербург: Питер, 2007.
12. Кулибанова, В.В. Маркетинг: сервисная деятельность. Санкт-Петербург: Питер, 2000.
13. Максютов, А.А. Банковский менеджмент. Москва: Альфа-Пресс, 2007.
14. Маркетинг / Под ред. А.Н. Романова. Москва: ЮНИТИ; Банки и биржи, 1996.
15. Маркетинг PR и рекламы: учебник для студентов вузов / [И.М. Синяева и др.]; под ред. И.М. Синяевой. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2012.
16. Маркетинг: общий курс: учеб. пособие для студентов вузов / под ред. Н.Я. Калюжновой, А.Я. Якобсона. 5-е изд., стер. Москва: Омега-Л, 2012.
17. Овчинникова, О.В. Опыт создания аналитической службы маркетинга и продаж // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2010.
18. Основы маркетинга: Учебник для ВУЗов / Под ред. Васильева Г.А. Москва: ЮНИТИ, 2011.
19. Парамонова, Т., Бикулов, В. Составляющие элементы системы маркетинговых коммуникаций // Маркетинг. 2011. № 2(81).
20. Пилипенко, Н.Н., Татарский, Е.Л. Основы маркетинга. Москва: Данилов и К, 2010.
21. Синяева, И.М. Коммерческая деятельность в сфере товарного обращения. Москва: ЮНИТИ, 2011.
22. Синяева, И.М., Земляк, С.В., Синяев, И.М. Маркетинговые коммуникации: Учебник. Москва: Дашков и К, 2011.
23. Синяева, И.М., Земляк, С.В., Синяев, В.В. Маркетинг в сфере малого бизнеса. Москва: ЮНИТИ, 2010.
24. Синяева, И.М., Земляк, С.В., Синяев, В.В. Практикум по маркетингу. Москва: Дашков и К, 2010.
25. Черчилль, Г. Маркетинговые исследования. Санкт-Петербург: Питер, 2000.
26. Aaker, D.A. The Lure of Global Branding // Harvard Business Rev. 2010. №6. С.137.
27. Badoc, M. Trois defis pour la banque de demain // Banque magazine. P., 2010. № 605. С. 20-23.
28. Bitner, M. J. Service capes. The impact of Physical Surrounding on Customer and Employees // Journal of Marketing. 2013. №56. С.56-62.
29. Le prix optimal // Banque magazine. P., 2010. № 605. С. 28-29.
30. Актуальные направления развития банковского маркетинга в современных условиях. URL: https://naukaru.ru (дата обращения: 25.10.2025).
31. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР. Банк России. URL: https://cbr.ru (дата обращения: 25.10.2025).
32. Влияние Big Data на банковский сектор в России // European Scientific Journal. URL: https://esj.today (дата обращения: 25.10.2025).
33. Диджитал-маркетинг как инструмент выстраивания взаимоотношений с потребителем в банковской сфере // 1economic.ru. URL: https://1economic.ru (дата обращения: 25.10.2025).
34. Итоги II квартала 2024 года в банковском секторе РФ. URL: https://expertnw.com (дата обращения: 25.10.2025).
35. КОНКУРЕНТНЫЙ АНАЛИЗ ИНСТРУМЕНТОВ ЦИФРОВОГО МАРКЕТИНГА В БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 25.10.2025).
36. Особенности банковского маркетинга как разновидности финансового маркетинга // elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru (дата обращения: 25.10.2025).
37. Российский рынок цифровизации банков. Обзор TAdviser 2025. URL: https://tadviser.ru (дата обращения: 25.10.2025).
38. Статистика. Банк России. URL: https://cbr.ru (дата обращения: 25.10.2025).
39. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты // 1economic.ru. URL: https://1economic.ru (дата обращения: 25.10.2025).
40. Тренды финтеха в 2025 году. URL: https://delovoymir.biz (дата обращения: 25.10.2025).
41. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БАНКОВСКОГО МАРКЕТИНГА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 25.10.2025).
42. Big Data и AI в digital-маркетинге: новые возможности для B2B-компаний в FinTech // European Scientific Journal. URL: https://esj.today (дата обращения: 25.10.2025).
43. www.unicreditbank.ru – официальный сайт ЮниКредит Банка. URL: https://www.unicreditbank.ru (дата обращения: 25.10.2025).