Теоретические основы и актуальные подходы к моделированию покупательского поведения в условиях цифровой экономики

В мире, где цифровизация трансформирует каждую сферу жизни, а конкуренция за внимание потребителя достигает беспрецедентного уровня, понимание того, как и почему люди совершают покупки, становится краеугольным камнем успешного бизнеса. Актуальность темы моделирования покупательского поведения обусловлена не только стремительным развитием технологий, но и углублением наших знаний о человеческой психологии, которая часто демонстрирует отход от идеальной рациональности. Цель данной работы — провести комплексное академическое исследование теоретических основ и актуальных подходов к моделированию покупательского поведения, интегрируя классические концепции с новейшими достижениями поведенческой экономики и цифрового маркетинга.

В центре нашего внимания будет объект — процесс покупательского поведения, и предмет — теоретические модели, описывающие этот процесс. На пути к поставленной цели мы решим ряд задач: проанализируем эволюцию классических моделей от «черного ящика» до комплексных систем, углубимся в принципы поведенческой экономики, объясняющие нерациональный выбор, а также рассмотрим влияние нейромаркетинга и искусственного интеллекта на современные подходы к моделированию, не забывая при этом об этических аспектах. Структура работы последовательно проведет читателя от фундаментальных понятий к передовым концепциям, обеспечивая глубокое понимание сложной динамики потребительского мира.

Теоретические основы моделирования покупательского поведения

В основе любого академического исследования лежит четкое определение предметной области и ее составляющих. Понимание того, что именно мы изучаем, и какие силы формируют интересующие нас явления, является первым шагом к построению надежных моделей. Не менее важно осознавать, что в динамичной цифровой среде эти основы постоянно переосмысливаются, требуя от маркетологов гибкости и глубокого анализа.

Сущность и факторы, формирующие покупательское поведение

Покупательское поведение потребителей — это совокупность признаков и показателей, характеризующих действия потребителей, включая их предпочтения, спрос, структуру потребления и способы использования доходов. Это не просто акт покупки, но сложный, многогранный процесс, включающий в себя принятие решений, поиск информации, оценку альтернатив и последующую реакцию на приобретенный товар или услугу. Модель покупательского поведения, в свою очередь, представляет собой упрощенное, но при этом достаточно точное описание этого процесса, позволяющее выявить ключевые переменные и взаимосвязи между ними.

Исторически корни изучения потребительского поведения уходят в конец XIX века, когда такие экономисты, как Альфред Маршалл, начали уделять внимание мотивам потребителей. Именно тогда были заложены основы двух ключевых подходов к анализу полезности: кардиналистского и ординалистского. Кардиналистский подход, представляемый Маршаллом, предполагал возможность количественной оценки полезности блага в условных единицах, называемых «ютилами». Например, предполагалось, что можно измерить «удовольствие» от выпитой чашки кофе в 50 ютилах, а от прочитанной книги — в 100 ютилах. В противовес этому, ординалистский подход, возникший как его альтернатива и развитый позже Вильфредо Парето и Джоном Хиксом, утверждал, что количественная оценка полезности невозможна, но потребители способны ранжировать наборы благ по степени предпочтения, то есть сказать, что набор A предпочтительнее набора B, без указания, насколько именно. Таким образом, эти ранние теории заложили основу для понимания того, как потребители принимают решения, хотя и с оговорками.

Однако «стерильность» экономической теории, ее ориентация на идеального рационального актора, игнорирующего психологические и социальные факторы, не устраивала исследователей маркетинга. Это привело к «психологизации» моделей в 1950-60-х годах, когда в фокус внимания стали попадать внутренние процессы сознания потребителя, его мотивы, восприятие и обучение. Таким образом, от чисто экономических измерений полезности акцент сместился к более сложному пониманию человеческого выбора, что подготовило почву для более детальных моделей.

Классическая модель «Черного ящика» и факторы внешней среды

Одной из наиболее простых, но при этом универсальных и фундаментальных концепций в маркетинге является модель «черного ящика» (или «побуждение-реакция»), предложенная Филипом Котлером. Эта модель рассматривает покупательское поведение как процесс, в котором внешние стимулы (побуждения) выступают в качестве входных данных, которые, проходя через некий «черный ящик» сознания покупателя, вызывают наблюдаемые ответные реакции.

Трёхблочная структура «черного ящика» выглядит следующим образом:

1. Внешние стимулы: Это совокупность факторов, действующих на потребителя извне. Они делятся на две основные категории:
   • Маркетинговые стимулы: Продукт, цена, каналы распределения (место), продвижение (маркетинговые «4P»).
   • Глобальные факторы внешней среды: Обобщенно их описывает аббревиатура STEP (или PEST). Эти факторы создают общий контекст, в котором потребители принимают решения:
     • Social (Социально-культурные): Демографические тенденции, ценности, нормы, образ жизни, культурные традиции. Например, растущая популярность ЗОЖ влияет на спрос на органические продукты.
     • Technological (Технологические): Скорость внедрения инноваций, степень технологического развития отрасли, доступность новых технологий. В современном мире этот фактор приобрел колоссальное значение, влияя на способы взаимодействия с брендами (мобильные приложения, онлайн-покупки) и на сами продукты (смартфоны, электромобили).
     • Economic (Экономические): Уровень доходов, покупательная способность, инфляция, процентные ставки, безработица. Экономическая нестабильность может сместить потребительские предпочтения от предметов роскоши к товарам первой необходимости.
     • Political/Legal (Политические/Правовые): Государственное регулирование, законы о защите прав потребителей, налоговая политика, политическая стабильность. Новые законы о маркировке товаров, например, напрямую влияют на выбор потребителя.
2. «Черный ящик» сознания покупателя: Это самое загадочное звено, которое не определяется чем-то одним (деньгами или информацией), а рассматривается как комплексное влияние. Он состоит из двух частей:
   • Характеристики покупателя: Культурные (ценности, традиции), социальные (семья, референтные группы, социальный статус), личные (возраст, этап жизненного цикла, профессия, экономическое положение, тип личности) и психологические (мотивация, восприятие, обучение, убеждения и отношения).
   • Процесс принятия решения: Этапы, через которые проходит потребитель от осознания потребности до послепокупочной оценки.
3. Ответные реакции покупателя: Наблюдаемые результаты воздействия стимулов, такие как:
   • Выбор товара, марки, дилера.
   • Выбор времени и суммы покупки.

Для производителей и маркетологов понимание того, как внешние стимулы трансформируются в конкретные действия внутри «черного ящика», критически важно. Это позволяет не просто оценить место и перспективы продуктов компании на рынке, но и принять эффективные управленческие и маркетинговые решения в условиях высокой конкуренции и непрерывной цифровизации, адаптируя свои стратегии к меняющимся предпочтениям и поведению потребителей. Ведь только так можно создать действительно ценностное предложение, способное выделиться на фоне множества аналогичных.

Эволюция классических моделей и системный подход

С течением времени, по мере углубления знаний в психологии, социологии и экономике, модель «черного ящика» стала восприниматься как слишком упрощенная. Исследователи стремились «заглянуть» внутрь этого таинственного ящика, чтобы понять механизмы, формирующие потребительский выбор, что привело к значительному прогрессу в этой области. Так началась эволюция классических моделей от простых схем к комплексным системам, учитывающим внутренние процессы.

Динамическая модель Ховарда-Шета (Howard-Sheth)

В 1969 году Джон Ховард и Джагиш Шет представили свою динамическую модель, которая стала значительным шагом вперед в попытке отразить целостный процесс принятия решения о покупке. Эта модель была призвана более четко представить особенности процессов, происходящих в «черном ящике» сознания потребителя, акцентируя внимание на процессе преобразования информации.

Модель Ховарда-Шета состоит из четырех основных групп переменных, которые взаимодействуют между собой, формируя конечное поведение:

1. Входящие переменные (Input Variables): Это стимулы из внешней среды, которые могут быть как маркетинговыми (цена, качество, отличительные особенности, доступность, уровень обслуживания), так и социальными (общественные нормы, мнения референтных групп). Они запускают процесс принятия решения.
2. Психологические переменные (Hypothetical Constructs): Эти внутренние, ненаблюдаемые переменные являются «сердцем» модели и отражают когнитивные и эмоциональные процессы, происходящие в сознании потребителя:
   • Восприятие: Как потребитель интерпретирует информацию.
   • Процесс обучения: Изменение поведения на основе прошлого опыта.
   • Мотивы: Внутренние движущие силы, побуждающие к действию.
   • Отношения: Устойчивые оценки и чувства к продукту или бренду.
   • Критерии выбора: Параметры, по которым потребитель сравнивает альтернативы.
3. Выходящие переменные (Output Variables): Это наблюдаемые реакции потребителя, которые являются результатом внутренних процессов. К ним относятся:
   • Намерение купить: Сформировавшееся желание приобрести продукт.
   • Покупка: Сам акт приобретения.
   • Внимание: Уровень заинтересованности информацией.
   • Отношение к марке: Общая оценка бренда.
   • Понимание: Степень осознания характеристик продукта.
4. Внешние переменные (Exogenous Variables): Факторы, которые влияют на психологические переменные, но не являются частью основных стимулов. К ним относятся: значимость покупки, финансовый статус потребителя, временные ограничения, тип личности и социальный класс.

Важной особенностью модели Ховарда-Шета является выделение трех уровней (состояний) знаний потребителя, которые определяют сложность процесса принятия решений:

• Незначительные знания (Extensive Problem Solving): Когда потребитель впервые сталкивается с новой категорией продукта или брендом. Здесь широкий простор для разрешения проблемы, активно идет поиск информации, оценка множества альтернатив.
• Ограниченное поле деятельности (Limited Problem Solving): Потребитель имеет некоторый опыт или частично обозначенные предпочтения, но все еще нуждается в дополнительной информации для уточнения выбора.
• Рутинное принятие решения (Routinized Response Behavior): Повторяющиеся решения по выбору марки, основанные на устоявшихся предпочтениях и прошлом опыте. Поиск информации минимален, процесс автоматизирован.

Модель Никосии и модель Энгеля-Коллата-Блэквелла (EKB)

Параллельно с моделью Ховарда-Шета развивались и другие концепции, стремящиеся дать более полное представление о покупательском поведении.

Модель Никосии (Nicosia, 1966)
Франческо Никосия сосредоточился на отношениях, устанавливаемых между фирмой и ее будущими клиентами. Его модель рассматривает покупательское поведение не просто как результат воздействия, а скорее как циклический процесс двусторонней коммуникации и обратной связи. Она структурирована как последовательность из четырех основных «полей»:

1. Поле 1: Атрибуты фирмы и Сообщение (From the Source to the Consumer’s Attitude): Отражает воздействие маркетинговых сообщений фирмы на потребителя. Включает атрибуты бренда и рекламные сообщения. Результатом этого поля является формирование начального отношения потребителя к сообщению.
2. Поле 2: Поиск и Оценка (Consumer’s Search and Evaluation): Потребитель активно ищет информацию о продукте, сравнивает альтернативы и оценивает их. Здесь формируется отношение к товару на основе полученной информации и существующих предпочтений.
3. Поле 3: Действие покупки (The Act of Purchase): Кульминация процесса, сам акт покупки, когда потребитель принимает решение и совершает приобретение.
4. Поле 4: Обратная связь (Feedback): Результат покупки (удовлетворенность или неудовлетворенность) влияет на атрибуты фирмы, ее будущие сообщения и, самое главное, на будущие решения потребителя, создавая цикл. Удовлетворенный клиент может стать лояльным, а неудовлетворенный – перестать рассматривать бренд.

Модель Энгеля-Коллата-Блэквелла (EKB)
Модель EKB (Engel, Kollat, Blackwell), впервые представленная в 1968 году и многократно дорабатывавшаяся, представляет собой один из наиболее детализированных подходов к описанию процесса принятия решения о покупке. Она включает такие переменные, как восприятие и обучение, и разграничивает процесс в зависимости от уровня вовлеченности потребителя.

Модель EKB описывает процесс принятия решения как последовательность из пяти ключевых стадий:

1. Осознание потребности (Need Recognition): Потребитель осознает разницу между текущим состоянием и желаемым, что порождает потребность. Это может быть вызвано как внутренними (голод), так и внешними стимулами (реклама).
2. Поиск информации (Information Search): В зависимости от вовлеченности, потребитель может искать информацию внутри (из памяти) или из внешних источников (друзья, интернет, реклама).
3. Оценка альтернатив (Alternative Evaluation): На основе собранной информации потребитель сравнивает доступные варианты, используя определенные критерии и формируя предпочтения.
4. Решение о покупке (Purchase Decision): Выбор конкретного товара или услуги. Важно отметить, что на этом этапе на решение могут повлиять ситуационные факторы (например, отсутствие нужного товара на складе) или мнения других людей.
5. Оценка результатов покупки (Post-Purchase Behavior): После покупки потребитель оценивает свой выбор. Удовлетворенность ведет к повторным покупкам и формированию лояльности, неудовлетворенность — к когнитивному диссонансу и поиску новых альтернатив.

Эти классические модели заложили фундамент для современного понимания покупательского поведения, но их общим недостатком была некоторая идеализация потребителя как рационального актора. Развитие поведенческой экономики позволило взглянуть на процесс принятия решений под новым углом.

Поведенческая экономика как основа современных моделей нерационального выбора

В традиционной экономической теории потребитель всегда рассматривался как «Homo economicus» – полностью рациональное существо, стремящееся максимизировать свою полезность. Однако реальная жизнь показывает, что люди часто принимают решения, которые кажутся нелогичными или даже иррациональными с этой точки зрения. Поведенческая экономика – это область исследования, которая целенаправленно изучает, как люди принимают решения, фокусируясь на психологических, поведенческих, эмоциональных и социальных факторах, отходя от предположения о полной рациональности потребителя. Это стало прорывом, позволившим глубже понять механизмы, скрывающиеся за «черным ящиком».

Теория перспектив (Prospect Theory) Д. Канемана и А. Тверски

Одной из самых влиятельных и новаторских концепций в поведенческой экономике стала Теория перспектив (Prospect Theory), разработанная психологами Даниэлем Канеманом и Амосом Тверски в 1979 году. Эта теория не описывает, как люди должны принимать решения (как нормативные теории), а объясняет, как они реально это делают, особенно в условиях неопределенности и риска, используя определенные эвристики.

Ключевые положения Теории перспектив:

1. Относительность точки отсчета: Люди оценивают результаты (выигрыши и потери) не по их абсолютному значению, а относительно некой точки отсчета (референтной точки), которая может быть текущим состоянием, ожидаемым результатом или неким нормативным уровнем.
2. S-образная функция ценности: В отличие от традиционной теории полезности, которая предполагает линейную или вогнутую функцию полезности для выигрышей и потерь, функция ценности в Теории перспектив имеет характерный S-образный вид и асимметрична.
   • Вогнутость в области выигрышей: Это означает, что для выигрышей функция полезности демонстрирует убывающую предельную полезность. Например, прирост от 100 до 200 рублей ощущается более значимым, чем от 1000 до 1100 рублей, хотя абсолютный прирост одинаков. Это отражает неприятие риска в области выигрышей. Человек скорее выберет гарантированные 500 рублей, чем 50% ша��с получить 1000 рублей.
   • Выпуклость в области потерь: Для потерь функция полезности демонстрирует убывающую предельную неполезность. Это означает, что боль от потери 100 рублей ощущается сильнее, чем боль от потери 1000 рублей, но разница между потерей 1000 и 1100 рублей воспринимается менее остро, чем между 0 и 100. Это отражает склонность к риску в области потерь. Столкнувшись с выбором между гарантированной потерей 500 рублей и 50% шансом потерять 1000 рублей, многие выберут риск.
3. Неприятие потерь (Loss Aversion): Это, пожалуй, самое важное положение теории. Согласно ему, человек воспринимает потерю как значительно более значимую и болезненную, чем эквивалентную по размеру выгоду. Исследования, лежащие в основе концепции «неприятия потерь», показывают, что негативная эмоциональная реакция на потерю воспринимается индивидом как примерно в два раза более сильная, чем положительная реакция на эквивалентный по размеру выигрыш (соотношение 2:1). Поэтому люди склонны избегать потерь даже ценой отказа от потенциальной, но менее значимой выгоды. Маркетологи активно используют этот эффект, подчеркивая, что потребитель потеряет, если не купит товар сейчас («Не упустите возможность!», «Предложение ограничено!»).

Когнитивные искажения: Эффект привязки и Эффект владения

Теория перспектив является основой для понимания многих когнитивных искажений, которые регулярно влияют на покупательское поведение. Когнитивные искажения – это систематические ошибки в мышлении, отклонения от рациональности, которые приводят к неоптимальным решениям.

Эффект привязки (Anchoring Effect)
Эффект привязки – это когнитивное искажение, при котором потребитель чрезмерно полагается на первую полученную часть информации («якорь») при принятии решений, и эта информация влияет на все последующие суждения о ценности, даже если она нерелевантна. «Якорь» может быть случайным числом, ценой, характеристикой продукта или любой другой информацией, появившейся первой.

Классический эксперимент Канемана и Тверски по эффекту привязки (1974) ярко иллюстрирует его влияние. Участникам эксперимента предлагалось покрутить колесо рулетки, которое случайным образом выдавало числа 10 или 65. Затем их просили оценить долю африканских стран в ООН. Удивительно, но случайное число, выпавшее на рулетке, оказало значительное влияние на последующую оценку: медианная оценка у тех, кто видел «10», составила 25%, а у тех, кто видел «65», – 45%. Это показывает, как даже совершенно нерелевантная цифра может стать «якорем», искажающим последующие суждения, что имеет колоссальные последствия для ценообразования и восприятия ценности.

В маркетинге эффект привязки повсеместен:

• Высокая первоначальная цена: Изначально завышенная «рекомендованная» цена (якорь), на фоне которой цена со скидкой кажется очень выгодной.
• «Лимит в 5 штук на одного покупателя»: Даже если человек планировал купить 1-2 товара, установленный лимит в 5 может стать якорем, побуждающим к большей покупке.
• Сравнение с премиальными аналогами: Представление дорогого продукта рядом с более дешевым может сделать последний более привлекательным, так как дорогой продукт служит якорем.

Эффект владения (Endowment Effect)
Эффект владения тесно связан с концепцией неприятия потерь из Теории перспектив. Он проявляется в том, что люди склонны оценивать вещь, которой они уже владеют, значительно выше, чем ту же вещь, которой они еще не владеют. Проще говоря, продажа или потеря уже имеющегося товара вызывает недовольство и завышенную оценку его стоимости по сравнению с тем, сколько человек был бы готов заплатить за его приобретение, если бы он им не владел.

Пример: Если вы дали человеку чашку и спросили, за сколько он готов ее продать, а другому человеку показали ту же чашку и спросили, за сколько он готов ее купить, то цена продажи у владельца, как правило, будет выше цены покупки у потенциального покупателя. Это происходит потому, что продажа собственной чашки воспринимается как потеря, а приобретение чужой – как выгода, и потери ощущаются сильнее, чем выгоды. Что это значит для бизнеса? Компании могут использовать пробные периоды или бесплатные образцы, чтобы дать потребителю «почувствовать себя владельцем», тем самым повышая воспринимаемую ценность продукта.

Поведенческая экономика, таким образом, предоставляет мощный инструментарий для объяснения и прогнозирования отклонений от рационального поведения, что стало фундаментальной основой для развития современных маркетинговых стратегий.

Современные вызовы: Нейромаркетинг, ИИ и этические аспекты моделирования

В XXI веке моделирование покупательского поведения сталкивается с новыми, беспрецедентными вызовами и возможностями. Развитие нейронауки, цифровых технологий и искусственного интеллекта не только обогащает наше понимание потребителя, но и поднимает острые этические вопросы.

Нейромаркетинг: от «экономики внимания» к «экономике эмоций»

Нейромаркетинг является современным направлением, соединяющим изучение потребительского поведения с нейробиологией, и активно развивается с начала 2000-х годов. Это междисциплинарная область, которая использует методы нейронауки для изучения реакций мозга на маркетинговые стимулы, часто на подсознательном уровне, которые невозможно выявить традиционными опросами или фокус-группами.

С начала 2000-х годов в нейромаркетинге активно используются технологии нейровизуализации, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и электроэнцефалография (ЭЭГ), а также биометрические методы, включая айтрекинг (отслеживание движения глаз) и регистрацию кожно-гальванической реакции (КГР), измеряющей уровень эмоционального возбуждения. фМРТ позволяет увидеть, какие области мозга активизируются в ответ на рекламу или продукт, а ЭЭГ измеряет электрическую активность мозга, отражая внимание, эмоции и когнитивную нагрузку.

Ранние исследования показали огромный потенциал нейромаркетинга. Например, эксперимент 2004 года Университета Эмори с Coca-Cola и Pepsi, с использованием фМРТ, продемонстрировал, что знание бренда существенно меняет восприятие вкуса. В ходе «слепой» дегустации участники предпочитали Pepsi. Однако, когда им сообщали, какой напиток они пьют, у большинства активизировались лимбические структуры мозга (ответственные за эмоции, память и вознаграждение), и они сообщали, что вкус Coca-Cola им нравится больше. Это стало ярким доказательством того, что эмоциональная привязанность и узнаваемость бренда могут перевешивать даже непосредственные вкусовые ощущения, что радикально меняет подход к разработке продуктов и рекламных кампаний.

Нейромаркетинг дает возможность для глубокого изучения целевой аудитории, понимания ее истинных, часто нерациональных, желаний и мотивов, данные о которых затем используются в сегментации и маркетинговой стратегии. Он позволяет выявить, какие элементы рекламы действительно привлекают внимание, вызывают доверие или стимулируют к покупке на подсознательном уровне. Применение нейронауки отражает тренд перехода в маркетинге от «экономики внимания» (где главное было привлечь внимание) к «экономике эмоций», поскольку покупка зачастую является эмоциональным решением потребителя, и для успеха бренду важно «завоевать сердца» клиентов. Методы нейромаркетинга могут быть использованы для:

• Создания чувства удовольствия и удовлетворенности.
• Формирования доверия к бренду.
• Вызова определенных эмоций (например, страха потери для стимулирования срочной покупки).
• Мотивации к немедленному действию или стимулирования возникновения потребности.

Искусственный интеллект и предиктивное моделирование

Если нейромаркетинг позволяет понять «почему» люди покупают, то искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение отвечают на вопрос «что» и «когда» они купят, а также «как» предложить им именно то, что нужно. Одним из ключевых трендов в развитии моделей покупательского поведения является переход к гиперперсонализации (AI-Personalization), которая использует сбор огромных массивов данных (Big Data) и алгоритмы машинного обучения для формирования точных, индивидуальных предложений в реальном времени, создавая уникальный опыт «one-to-one».

Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют проводить предиктивную аналитику, выявляя скрытые паттерны потребительского поведения и прогнозируя будущие действия клиентов с высокой точностью. Это включает предсказание оттока клиентов, определение наиболее подходящих товаров для кросс-продаж и апселла, а также оптимизацию ценовых стратегий.

В российском ритейле ИИ уже активно применяется, демонстрируя впечатляющие результаты:

• Ozon использует ИИ для персонализации контента, рекомендаций товаров и рекламных предложений, что привело к увеличению конверсии на 20%. Алгоритмы анализируют историю просмотров, покупок и даже движение курсора по странице, чтобы сформировать максимально релевантное предложение.
• Сбербанк внедрил ИИ-аналитику для предсказания поведения клиентов, позволяя выявлять риски оттока пользователей и предпринимать превентивные меры, что снизило отток на 15%.
• В 2025 году в сети «ВкусВилл» использование чат-бота «пИИрожок» (на базе GPT-4 и YandexGPT) для подбора блюд и напоминаний о приеме пищи способствовало росту среднего чека на 1178 рублей. Этот пример демонстрирует применение генеративного ИИ для повышения пользовательского опыта и прямой монетизации.
• «Яндекс Маркет» роботизировал супер-склады с использованием ИИ-решений, что позволило вдвое увеличить скорость сборки палет. Это не только повышает операционную эффективность, но и сокращает время доставки, напрямую влияя на удовлетворенность потребителя.

Платформы на базе ИИ, предназначенные для предиктивной аналитики, становятся все более доступными, интегрируясь в различные бизнес-функции (от маркетинга до управления запасами) и для малого/среднего бизнеса. По прогнозам на 2024 год, до 77% российских ритейлеров используют или планируют внедрить технологии на основе искусственного интеллекта в ближайшие 5 лет, что подтверждает тренд на его повсеместное проникновение в отрасль. К 2025 году персонализированные рекомендации и виртуальные примерочные перестают быть экспериментами и становятся нормой для ритейла; при этом до 92% маркетологов в ритейле уже применяют ИИ для персонализации.

Актуальные вызовы и тренды определяют будущие направления развития моделей: помимо гиперперсонализации и ИИ, это развитие голосовых ассистентов, «умных» цепочек поставок (Smart Supply Chains), а также повышение доверия к алгоритмам, что подводит нас к этическим аспектам.

Этика и защита данных в современных моделях

Экспоненциальный рост возможностей нейромаркетинга и искусственного интеллекта, однако, сопряжен с серьезными этическими дилеммами. Использование данных о когнитивных искажениях и подсознательных реакциях для манипуляции поведением потребителей поднимает серьезные вопросы о потенциале для эксплуатации.

Примеры этических проблем:

• Манипуляция через «якоря»: Если компания осознанно устанавливает неоправданно высокую «якорную» цену на товар, чтобы затем предложить «скидку», которая на самом деле является стандартной ценой, это может быть расценено как манипуляция. Злоупотребление эффектом привязки может привести к тому, что потребители переплачивают, основываясь на ложном ощущении выгоды.
• Эксплуатация эмоциональных уязвимостей: Нейромаркетинг позволяет выявлять скрытые страхи, желания и эмоциональные «триггеры» потребителей. Использование этой информации для создания рекламы, которая вызывает иррациональные эмоции или формирует ложные потребности, может быть признано неэтичным.
• Сбор и использование персональных данных: Для гиперперсонализации и предиктивного моделирования требуются огромные объемы данных о потребителях. Вопросы конфиденциальности, безопасности данных, прозрачности их использования и согласия потребителя становятся критически важными. Нарушение этих принципов может привести к потере доверия, судебным искам и серьезному репутационному ущербу.
• «Теневые» паттерны и дискриминация: Алгоритмы ИИ могут непреднамеренно выявлять и использовать «теневые» паттерны, которые могут привести к дискриминации по неочевидным признакам (например, предлагая разные цены разным группам потребителей, не обосновывая это объективными экономическими факторами).

Общество и законодатели все больше внимания уделяют этим вопросам. Разработка этических принципов для ИИ, усиление законов о защите персональных данных (например, GDPR в Европе, или аналогичные нормы в РФ) и повышение прозрачности алгоритмов становятся необходимыми условиями для устойчивого развития моделей покупательского поведения. Компании, которые смогут продемонстрировать ответственное и этичное использование этих мощных инструментов, будут иметь значительное конкурентное преимущество и доверие потребителей. Но достаточно ли этого для полного устранения рисков? Этот вопрос остается открытым.

Заключение

Путешествие в мир моделирования покупательского поведения — это история непрерывной эволюции: от первых попыток экономистов конца XIX века понять рациональные мотивы потребителей до современных междисциплинарных подходов, интегрирующих психологию, нейронауку и искусственный интеллект. Мы начали с классической, но универсальной модели «черного ящика», которая, несмотря на свою простоту, заложила фундамент для понимания внешних стимулов и их влияния на потребителя. Затем мы углубились в более сложные системные модели, такие как Ховарда-Шета, Никосии и EKB, которые стремились «открыть» этот «черный ящик», детализируя внутренние процессы восприятия, обучения и принятия решений.

Ключевым прорывом в понимании потребительского выбора стало развитие поведенческой экономики, которая убедительно доказала отклонение людей от идеальной рациональности. Теория перспектив Д. Канемана и А. Тверски с её S-образной функцией ценности и феноменом «неприятия потерь» (соотношение 2:1), а также такие когнитивные искажения, как эффект привязки (иллюстрируемый экспериментом с рулеткой 10/65) и эффект владения, стали краеугольными камнями для объяснения, почему потребители часто принимают неоптимальные решения.

Современная эпоха принесла новые, революционные подходы. Нейромаркетинг, используя фМРТ и ЭЭГ, позволил заглянуть в самые глубины подсознания, доказав, что эмоции и неосознанные реакции играют решающую роль (как в кейсе Coca-Cola/Pepsi 2004 года). Искусственный интеллект и машинное обучение, в свою очередь, трансформировали маркетинговые стратегии, обеспечивая гиперперсонализацию и предиктивное моделирование. Актуальные российские кейсы — от роста конверсии Ozon на 20% до увеличения среднего чека «ВкусВилл» на 1178 рублей благодаря «пИИрожку» и удвоения скорости сборки палет на «Яндекс Маркете» — ярко демонстрируют практическую эффективность этих технологий.

Тем не менее, этот прогресс неизбежно порождает и серьезные этические вопросы, касающиеся манипуляции сознанием потребителей и защиты персональных данных. Будущие исследования должны будут сосредоточиться на разработке моделей, которые не только эффективно прогнозируют поведение, но и строго соблюдают этические нормы, обеспечивая прозрачность и справедливость. Перспективы для дальнейших исследований лежат в области создания «этичного AI», развития более тонких методов измерения эмоциональных реакций и интеграции моделей поведения с концепциями устойчивого потребления.

Таким образом, мы видим, что моделирование покупательского поведения прошло путь от простой схемы до комплексной, динамичной системы, которая постоянно адаптируется к новым технологическим возможностям и углубленному пониманию человеческой психологии, все более подтверждая переход к нерациональным и цифровым моделям как к основной парадигме современного маркетинга.

Список использованной литературы

1. Гражданский Кодекс РФ (часть 1) : Федер. закон РФ от 30.11.1994 // Собрание законодательства РФ. – 1994. – № 32.
2. Международный кодекс «О маркетинговых исследованиях».
3. О защите прав потребителей : Федер. закон РФ от 19.12.1995 // Российская газета. – 1995. – 22 дек.
4. Аакер, Д. Стратегическое рыночное управление / Д. Аакер. – Санкт-Петербург : Питер, 2009.
5. Академия рынка. Маркетинг. – Москва : Экономика, 2008.
6. Акулич, И. Л. Маркетинг – философия предпринимательства, ориентированного на рынок / И. Л. Акулич. – Рига : Экономическая литература, 2008.
7. Баркан, А. Д. Управление маркетингом на предприятии / А. Д. Баркан. – Москва : Юнити, 2009.
8. Березин, И. С. Маркетинговый анализ : Учебник / И. С. Березин. – Москва : Новый век, 2008.
9. Брендинг в управлении маркетинговой активностью : Учебное пособие / Н. К. Моисеева, И. М. Иванов, А. И. Панков. – Москва : Омега, 2009.
10. Васильев, Г. А. Поведение потребителей : Учебное пособие / Г. А. Васильев. – Москва : ВЗФЭИ, 2009.
11. Годин, А. М. Маркетинг : Учебник / А. М. Годин. – Москва : Дашков и К, 2009.
12. Кожекин, Г. Я. Маркетинг предприятия : Учебник / Г. Я. Кожекин. – Москва : Миссанта, 2009.
13. Котлер, Ф. Основы маркетинга : Учебник / Ф. Котлер. – Москва : Прогресс, 2008.
14. Котлер, Ф. Маркетинг от А до Я: 80 концепций, которые должен знать каждый менеджер : Учебник / Ф. Котлер. – Санкт-Петербург : Нева, 2009.
15. Котлер, Ф. Новые маркетинговые технологии. Методики создания новых идей : Учебное пособие / Ф. Котлер. – Санкт-Петербург : Нева, 2009.
16. Крылова, Г. Д. Маркетинг: теория и практика : Учебное пособие / Г. Д. Крылова. – Москва : Юнити-Дана, 2008.
17. Манн, И. Маркетинг на 100% / И. Манн. – Санкт-Петербург : Питер, 2009.
18. Нагапетьянц, Н. А. Прикладной маркетинг / Н. А. Нагапетьянц. – Москва : Юнити-Дана, 2009.
19. Осмаловский, В. В. Планирование и организация предпринимательской деятельности / В. В. Осмаловский. – Санкт-Петербург : Питер, 2009.
20. Панкрухин, А. П. Маркетинг предприятия / А. П. Панкрухин. – Москва : РАГС, 2008.
21. Пилдич, Дж. Путь к покупателю : Учебное пособие / Дж. Пилдич. – Москва : Прогресс, 2008.
22. Попов, Е. В. Продвижение товаров и услуг / Е. В. Попов. – Москва : Финансы и статистика, 2009.
23. Романов, А. Н. Маркетинг : Учебник / А. Н. Романов. – Москва : Биржи и банки, 2008.
24. Уорд, М. 50 методик маркетинга : Учебное пособие / М. Уорд. – Москва : Финансы и статистика, 2009.
25. Уткин, Э. А. Маркетинг : Учебное пособие / Э. А. Уткин. – Москва : Тандем, 2008.
26. Федько, В. П. Основы маркетинга / В. П. Федько, И. Д. Федько. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2009.
27. Феоктистова, Е. М. Маркетинг: теория и практика / Е. М. Феоктистова. – Москва : Высшая школа, 2008.
28. Хейс, Дж. Управление маркетингом: опыт и проблемы : Учебное пособие / Дж. Хейс. – Москва : Новое знание, 2009.
29. Швальбе, Х. Практика маркетинга для малых и средних предприятий : Учебное пособие / Х. Швальбе. – Москва : Республика, 2009.
30. Эванс, Дж. Маркетинг : Учебник / Дж. Эванс, Б. Берман. – Москва : Экономика, 2008.
31. «Якоря» и «рамки»: как «эффект привязки» и фрейминг влияют на принятие решений // econs.online. URL: https://econs.online/articles/opinions/yakorya-i-ramki-kak-effekt-privyazki-i-freyming-vliyayut-na-prinyatie-resheniy/ (дата обращения: 07.10.2025).
32. Принципы поведенческой экономики и как их применить в дизайне продукта // vc.ru. URL: https://vc.ru/design/536100-principy-povedencheskoy-ekonomiki-i-kak-ih-primenit-v-dizayne-produkta (дата обращения: 07.10.2025).
33. Персонализация AI: Как искусственный интеллект меняет маркетинг // colobridge.net. URL: https://colobridge.net/blog/personalyzatsyja-ai-kak-yskusstvennyy-yntellekt-menjaet-marketyng/ (дата обращения: 07.10.2025).
34. Поведенческая экономика: Теория перспектив Каменема и Тверского // tbank.ru. URL: https://www.tbank.ru/journal/longreads/povedencheskaya-ekonomika-teoriya-perspektiv-kahnemana-i-tverskogo/ (дата обращения: 07.10.2025).
35. Модели покупательского поведения: Задача Маркетинга // vuzlit.com. URL: https://vuzlit.com/492576/modeli_pokupatelskogo_povedeniya_zadacha_marketinga (дата обращения: 07.10.2025).
36. Как AI помогает анализировать поведение клиентов и повышать продажи // yagla.ru. URL: https://yagla.ru/blog/kak-ai-pomogaet-analizirovat-povedenie-klientov-i-povyshat-prodazhi/ (дата обращения: 07.10.2025).
37. Модели поведения потребителей на рынке товаров и услуг // polessu.by. URL: https://www.polessu.by/sites/default/files/article/2021-01/14.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
38. Сравнительный анализ моделей пути потребителя в реальной и цифровой средах // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-modeley-puti-potrebitelya-v-realnoy-i-tsifrovoy-sredah/viewer (дата обращения: 07.10.2025).
39. Нейромаркетинг: как влиять на подсознание клиентов // getcompass.ru. URL: https://getcompass.ru/blog/neyromarketing-kak-vliyat-na-podsoznanie-klientov/ (дата обращения: 07.10.2025).
40. Нейромаркетинг: что такое и как влияет на подсознание потребителей // markway.ru. URL: https://markway.ru/neyromarketing-chto-eto-takoe-i-kak-vliyaet-na-podsoznanie-potrebiteley/ (дата обращения: 07.10.2025).
41. Кох, И. А. Современные тенденции применения проективных методик и нейромаркетинга в исследовании поведения потребителей / И. А. Кох, В. А. Шелгинская // cyberleninka.ru. – 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-tendentsii-primeneniya-proektivnyh-metodik-i-neyromarketinga-v-issledovanii-povedeniya-potrebiteley (дата обращения: 07.10.2025).
42. Современные тренды взаимодействия с потребителями в маркетинге // i-bteu.by. – 2022. URL: https://www.i-bteu.by/sites/default/files/konference/2022/marketing_i_menedzhment/01_2022_marketing.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
43. 5 моделей потребительского поведения // greensmm.ru. URL: https://greensmm.ru/blog/5-modeley-potrebitelskogo-povedeniya/ (дата обращения: 07.10.2025).
44. Эволюция теорий поведения потребителя // bstudy.net. URL: https://bstudy.net/studpages/ekonomika-i-finansy/marketing/evolyuciya-teorij-povedeniya-potrebitelya- (дата обращения: 07.10.2025).
45. Эффект привязки: раскрытие силы привязки в поведенческой экономике // fastercapital.com. URL: https://fastercapital.com/ru/content/———-:———-.html (дата обращения: 07.10.2025).
46. Тренды ИИ в ритейле 2025: нарратив рынка и кейсы применения // generation-ai.ru. URL: https://generation-ai.ru/blog/trendy-ii-v-ritejle-2025-narrativ-rynka-i-kejjsy-primeneniya (дата обращения: 07.10.2025).
47. Медведева, О. С. Основные модели потребительского поведения в современных условиях / О. С. Медведева // vaael.ru. – 2019. URL: https://vaael.ru/sites/default/files/articles/2019/2/02_006.pdf (дата обращения: 07.10.2025).