Процесс принятия решения о покупке: Сравнительный анализ моделей, нейропсихологические факторы и трансформация в условиях цифровизации российского рынка (2020-2025 гг.)

Общий объем средств физических лиц на банковских вкладах в России, согласно данным Банка России, превысил 61,2 трлн ₽ на 1 сентября 2025 года, демонстрируя рост депозитов населения на 14,8% в 2024 году. Эта колоссальная цифра отражает ключевой сдвиг в поведении российских потребителей последних лет — переход от демонстративного потребления к сберегательной модели, что делает процесс принятия решения о покупке более сложным, рационализированным и, одновременно, подверженным когнитивным искажениям в условиях экономической неопределенности.

Потребительское поведение, являясь центральным звеном в системе маркетинга, никогда не было статичным. Сегодня, на фоне беспрецедентного проникновения цифровых технологий, турбулентности макроэкономической среды и глубоких исследований человеческой психики, классические модели принятия решения о покупке претерпевают кардинальную трансформацию. Настоящая работа ставит целью провести исчерпывающий сравнительный анализ теоретических основ, определить влияние нерациональных (эмоциональных и когнитивных) факторов и проанализировать специфику современного пути покупателя в России в период 2020–2025 гг., обусловленную цифровизацией и макроэкономическими изменениями.

---

Глава 1. Теоретические основы процесса принятия решения о покупке в современном маркетинге

Краткая аннотация

Поведение потребителей представляет собой междисциплинарную область, объединяющую психологию, социологию, экономику и маркетинг для понимания механизмов принятия покупательских решений. Для современного маркетинга критически важно не просто зафиксировать факт покупки, но и понять весь комплекс мыслительных и поведенческих реакций, предшествующих ей и следующих за ней. В самом широком смысле, процесс принятия решения о покупке — это последовательность этапов, которые проходит потребитель от момента осознания потребности до оценки сделанного выбора и реакции на него.
Цель данной главы — дать строгое академическое определение ключевым понятиям и заложить теоретический фундамент, необходимый для дальнейшего аналитического разбора трансформации моделей в условиях цифровой экономики.

1.1. Классические модели: Рациональный потребитель и линейный подход

Исторически, процесс принятия решения о покупке рассматривался как строго линейная и преимущественно рациональная последовательность действий. Этот подход зародился в экономической теории, где потребитель изначально воспринимался как Homo Economicus — существо, стремящееся к максимизации полезности при минимуме затрат.

Основополагающей стала 5-ступенчатая модель, сформулированная философом Джоном Дьюи еще в 1910 году в работе «Как мы мыслим», как процесс рефлексивного мышления. В маркетинге эта модель, слегка адаптированная и расширенная, получила широкое распространение и до сих пор служит базисом для понимания покупки сложных, дорогих или редко приобретаемых товаров. И что из этого следует? Понимание этих базовых шагов является обязательным условием для любого маркетолога, поскольку даже в цифровой среде они остаются логическим скелетом поведения.

Классическая 5-ступенчатая модель процесса принятия решения:

1. Осознание потребности (Awareness): Проблема или потребность должна быть осознана (внутренним или внешним стимулом).
2. Поиск информации (Search): Сбор данных о потенциальных решениях из личных, коммерческих, публичных и эмпирических источников.
3. Оценка вариантов (Evaluation): Анализ собранной информации, сравнение продуктов по набору критериев и формирование набора выбора.
4. Решение о покупке (Purchase): Фактическое действие по приобретению.
5. Поведение после покупки (Post-purchase behavior): Оценка удовлетворенности, которая определяет дальнейшую лояльность или, напротив, когнитивный диссонанс.

Традиционные модели предполагают, что потребитель рационален, точно знает, какие потребности хочет удовлетворить, и стремится к максимизации полезности при минимуме затрат. Однако этот идеализированный взгляд игнорирует социокультурные, психологические и эмоциональные факторы, что стало причиной появления более сложных, комплексных теорий.

1.2. Эволюция моделей: От линейной воронки к циклическому и омниканальному пути покупателя

Классические 5-ступенчатые модели оказались недостаточными для описания сложного поведения, особенно при покупке товаров повседневного спроса (FMCG) или в условиях насыщенного информационного поля, что привело к появлению комплексных моделей, учитывающих влияние внешней среды, психологических установок и индивидуальных характеристик.

Сравнительный анализ ключевых теоретических моделей

Модель	Основной фокус и структура	Ключевое отличие от классики	Актуальность в цифровой среде
Модель Говарда-Шета (Howard-Sheth, 1969)	Структурная модель, основанная на теории обучения. Разделяет факторы на Входные (стимулы), Выходные (реакция) и Внутренние переменные (восприятие, мотивы, установки).	Учитывает степень новизны покупки (расширенное, ограниченное и рутинное решение), что объясняет разную длину пути.	Сохраняет актуальность в части сегментации по степени вовлеченности (когнитивные процессы).
Модель Энджела-Коллата-Блэкуэлла (EKB, 1968)	Детально проработанный процесс, включающий блоки обработки информации и принятия решения. Особое внимание уделено памяти и оценке после покупки.	Вводит блок Внешнего Окружения и выделяет роль Установок и Намерений как отдельных факторов.	Отлично описывает роль внешней среды (социальные сети, отзывы) и обратной связи.
Модель Consumer Decision Journey (CDJ, McKinsey, 2009)	Циклическая модель, пришедшая на смену линейной «воронке». Процесс начинается с Первоначального набора рассмотрения и переходит в Активную оценку и Момент покупки.	Ключевое отличие: Фокус на постпокупочном опыте и создании «Петли лояльности» (Loyalty Loop), что исключает необходимость активного поиска альтернатив при повторной покупке.	Максимально актуальна, так как учитывает динамичное влияние цифровых точек контакта и необходимость удержания клиента.

Ключевое отличие современных моделей, особенно CDJ, — это переход от линейного процесса к более сложному, циклическому и бесшовному «пути покупателя» (Customer Journey).

Петля лояльности и омниканальная среда

Модель CDJ и ее последующие модификации акцентируют внимание на формировании Петли лояльности (Loyalty Loop). Если в классической модели потребитель после покупки возвращался к первому этапу (осознание новой потребности), то в циклической модели лояльный клиент перескакивает через этапы поиска и оценки.

Петля лояльности — это идеальное состояние, при котором потребитель, довольный предыдущим опытом (постпокупочная оценка), минует стадию активной оценки альтернатив и сразу переходит к повторной покупке того же бренда.

Эта петля немыслима без омниканальной модели коммуникации. Омниканальность — это не просто наличие множества каналов, а их интеграция в единую систему для создания непрерывного, безупречного и персонализированного опыта покупателей. Какой важный нюанс здесь упускается? Суть омниканальности состоит в том, что бренд должен не просто присутствовать везде, но и уметь объединять данные из всех точек контакта для поддержания единого контекста диалога с клиентом.

В омниканальной среде потребитель может начать поиск в мобильном приложении, оценить товар, прочитав отзывы в социальных сетях, померить его в физической точке продаж и заказать доставку через веб-сайт. Грани между онлайн- и офлайн-каналами стираются, и маркетологам приходится управлять сложной сетью точек контакта (touch points), которые в современной структуре делятся на:

1. Brand-owned: Точки, принадлежащие бренду (сайт, магазин, приложение).
2. Partner-owned: Каналы партнеров (дистрибьюторы, маркетплейсы).
3. Customer-owned: Субъективные впечатления и данные, которыми делится сам покупатель (отзывы, личные посты).
4. Social/External: Независимые источники, друзья, социальные сети.

Таким образом, современные модели переходят от описания действий к управлению опытом и доверием, что требует понимания глубинных психологических механизмов.

---

Глава 2. Факторы, определяющие иррациональность потребительского выбора

Критический анализ классических моделей выявил их основной недостаток: недооценку роли эмоций и когнитивных искажений. Эта глава посвящена изучению нейропсихологических основ, доказывающих, что большинство решений о покупке далеко не так рациональны, как принято считать.

2.1. Нейропсихологические механизмы принятия решений: Эмоции vs. Рациональность

Современные исследования, особенно в области нейромаркетинга, подтверждают: до 95% решений о покупке принимаются эмоционально, а рациональные аргументы служат лишь для подтверждения уже сделанного эмоционального выбора.

Эта идея блестяще иллюстрируется концепцией двух систем мышления, разработанной лауреатом Нобелевской премии Дэниелом Канеманом:

Система мышления	Характеристики (Система 1)	Характеристики (Система 2)
Скорость	Быстрая, автоматическая	Медленная, требующая усилий
Природа	Интуитивная, эмоциональная	Логическая, аналитическая
Ресурсы	Работает без усилий (по умолчанию)	Требует внимания, может быть истощена
Роль в покупке	Формирует первое впечатление, мгновенное желание, иррациональный выбор.	Используется для оценки сложных параметров, сравнения цен, составления рационального обоснования (оправдания).

Поскольку Системе 2 требуется слишком много энергии, большинство людей полагаются на Систему 1. Нейробиолог Антонио Дамасио, проводя исследования пациентов с повреждением области мозга, отвечающей за эмоции, пришел к выводу, что эмоции не только не мешают рациональности, но и лежат в ее основе. У людей с нарушенным эмоциональным восприятием пропадала способность принимать даже самые простые решения. Дамасио сформулировал идею: люди принимают решения сердцем, а оправдывают их разумом. Маркетинговые коммуникации должны быть направлены в первую очередь на Систему 1, вызывая доверие, радость или ощущение социальной принадлежности, и лишь затем предоставлять рациональные данные, которые «закроют» Систему 2.

2.2. Когнитивные искажения и их влияние на стадии выбора

Когнитивные искажения — это систематические ошибки в мышлении или шаблоны отклонения от нормы или рациональности в суждении, которые оказывают значительное влияние на принятие решений потребителями, особенно на стадиях поиска информации и оценки вариантов.

Эффект толпы (Bandwagon Effect)

Это искажение основано на фундаментальном страхе человека оказаться неправым или быть исключенным из социальной группы. Потребитель принимает решение о покупке или выборе бренда не на основе объективных характеристик, а потому, что так делает большинство.
Пример: Массовая скупка определенного товара в начале пандемии, вызванная не реальной необходимостью, а страхом пропустить «выгодное» или «правильное» действие, навязанное социальными сетями или СМИ. Разве не стоит брендам использовать это стремление к социальному одобрению в своих кампаниях?

Эффект фрейминга (Framing Effect)

Эффект фрейминга демонстрирует, что одна и та же объективная информация может привести к совершенно разным выводам и решениям, в зависимости от того, как она представлена (сформулирована).

Кейс-стади: Классический эксперимент Канемана и Тверски (1981)

Данный эксперимент является фундаментальным доказательством влияния фрейминга. Исследователи предложили группе испытуемых выбрать одну из двух программ борьбы с эпидемией, которая предположительно должна была убить 600 человек.

Сценарий А (Позитивный фрейминг):

• Программа 1: Будет спасено 200 человек.
• Программа 2: С вероятностью 1/3 будут спасены 600 человек, и с вероятностью 2/3 не будет спасен никто.

Результат: Программу 1 (гарантированный выигрыш) выбрали 72% респондентов.

Сценарий Б (Негативный фрейминг, эквивалентный по смыслу):

• Программа 3: Погибнет 400 человек.
• Программа 4: С вероятностью 1/3 никто не погибнет, и с вероятностью 2/3 погибнут 600 человек.

Результат: Программу 3 (гарантированный проигрыш) выбрали только 22% респондентов.

Вывод: Хотя Программа 1 и Программа 3 математически эквивалентны (если спасено 200 из 600, то погибло 400), формулировка в терминах спасения (выигрыш) вызвала сильное неприятие риска и выбор гарантированного результата. Формулировка в терминах потери (смерти) привела к рискованному поведению. Маркетологи используют этот эффект, представляя скидки в виде процента выгоды («Сэкономьте 30%»), а не в виде цены, которую нужно заплатить.

Игнорирование когнитивных искажений делает маркетинговые стратегии неэффективными, в то время как учет этих факторов позволяет точечно влиять на потребителя, сокращая путь от осознания потребности до покупки.

---

Глава 3. Анализ современного потребительского поведения в России: Макроэкономический контекст и цифровые технологии

Современный российский рынок является уникальной лабораторией для изучения потребительского поведения, поскольку за последние пять лет оно подверглось влиянию двух мощнейших стрессовых факторов: пандемии COVID-19 и геополитической турбулентности с последующими санкциями (2022 г.).

3.1. Макроэкономические тенденции и потребительская модель в России (2020–2025 гг.)

Ключевой трансформацией стало формирование сберегательной и рациональной модели потребления. Уход международных брендов, рост инфляции, логистические сложности и общая макроэкономическая неопределенность привели к следующим трендам:

1. Стремление к рациональному потреблению: Потребители более тщательно сравнивают цены, ищут акции и скидки, повышается лояльность к частным маркам (Private Labels) и дискаунтерам. Отказ от демонстративного потребления становится нормой.
2. Рост лояльности к отечественным брендам: Происходит замещение импортной продукции, что сопровождается повышением доверия к локальным производителям, особенно в сегментах FMCG и одежды.
3. Сберегательная модель: Несмотря на положительную динамику доходов, население предпочитает откладывать крупные покупки, направляя средства на банковские вклады.

Анализ динамики доходов и сбережений (2024–2025 гг.)

Данные Росстата и Банка России подтверждают парадокс: рост реальных доходов не конвертируется в соразмерный рост потребления товаров длительного пользования.

Показатель	Динамика (2024 г.)	Динамика (I полугодие 2025 г.)	Источник
Рост реальных располагаемых доходов	+8,4% (по итогам года)	+7,8%	Росстат
Объем средств физлиц на банковских вкладах	Рост на 14,8%	Превысил 61,2 трлн ₽ (на 01.09.2025)	Банк России
Динамика розничного товарооборота (общая)	+7,7% (за 2024 г.)	Замедление до +2,1% (за 7 мес. 2025 г.)	Росстат
Динамика непродовольственных товаров	Рост +12% (за 2024 г.)	Резкое замедление до +2% (за 7 мес. 2025 г.)	Аналитика

Вывод: Значительный рост реальных располагаемых доходов в 2024-2025 гг. сопровождается не менее значительным ростом сбережений. Этот факт прямо указывает на высокий уровень макроэкономической неопределенности и преобладание сберегательной модели поведения. Потребители, имея финансовую возможность, предпочитают не тратить ее на товары длительного пользования (что видно по резкому замедлению розничного товарооборота в непродовольственном сегменте), а создавать финансовую подушку безопасности. Для маркетологов это означает необходимость усилить акцент на ценностном предложении, долгосрочной надежности и, прежде всего, на преодолении психологического барьера нежелания расставаться со сбережениями.

3.2. Роль искусственного интеллекта и Big Data в изменении этапов принятия решения

Цифровые технологии — ИИ (Искусственный Интеллект) и Big Data — полностью переформатировали стадии поиска информации и оценки альтернатив, сделав процесс принятия решения высокоперсонализированным и проактивным.

Масштаб внедрения ИИ в российский маркетинг

Российский рынок ИИ демонстрирует ускоренный рост. По оценке Центра компетенций «Искусственный интеллект» МФТИ, объем российского рынка ИИ-технологий составил 900 млрд ₽ по итогам 2023 года, увеличившись за год на 37%.

Ключевыми сегментами рынка, напрямую влияющими на потребительское поведение, являются:

Сегмент ИИ-рынка	Доля в 2023 г.	Маркетинговое применение	Влияние на процесс покупки
Обработка естественного языка (NLP)	61,3%	Чат-боты, голосовые помощники, анализ тональности отзывов, автоматическая генерация контента.	Ускорение поиска информации, повышение качества постпокупочной поддержки.
Анализ данных (Big Data Analytics)	33,6%	Прогнозирование спроса, персонализация рекомендаций, сегментация, управление ценообразованием.	Сокращение этапа оценки альтернатив, проактивное формирование потребности.

80% российских маркетологов в 2025 году ожидают, что ИИ обеспечит более точное прогнозирование потребительского поведения. Персонализация взаимодействия, осуществляемая ИИ, стала нормой: 40% компаний в российском ритейле используют ИИ для этих целей.

Изменение этапов: От поиска к проактивному предложению

В классической модели потребитель самостоятельно инициировал поиск информации. В цифровой среде этот этап радикально меняется:

1. Этап поиска информации сокращается: Рекомендательные системы (на базе Machine Learning) используют Big Data (историю покупок, просмотров, геолокацию) для прогнозирования потребностей и предлагают релевантный продукт до того, как потребитель осознает необходимость активного поиска.
2. Этап оценки альтернатив упрощается: Алгоритмы ИИ могут автоматически сравнивать тысячи товаров, представляя потребителю уже отфильтрованный, оптимальный набор выбора, основанный на его индивидуальном профиле (тем самым, ИИ борется с «информационной перегрузкой»).
3. Переход к «петле лояльности» ускоряется: Использование предиктивной аналитики позволяет автоматически предложить повторную покупку или сопутствующий товар в идеальный момент времени (например, замена картриджа, покупка расходников), что минимизирует вероятность обращения к конкурентам.

Таким образом, цифровые технологии превращают маркетинг из реактивного в проактивный, делая путь покупателя более быстрым и, с точки зрения бренда, более контролируемым. Ускоряет ли это процесс принятия решения о покупке, или лишь переносит фокус внимания потребителя с поиска на эмоциональное доверие к рекомендации?

---

Глава 4. Методы исследования и оценка долгосрочной лояльности потребителей (Практический аспект)

Для успешного управления потребительским поведением необходимо не только понимать, как принимается решение о покупке, но и уметь измерять долгосрочную реакцию потребителя — его лояльность, которая является основой конкурентного преимущества.

4.1. Концепция и типы потребительской лояльности

Потребительская лояльность — это позитивное отношение, доверие к бренду и готовность совершать дополнительные, повторные покупки, несмотря на маркетинговые усилия конкурентов. Это показатель долгосрочных, устойчивых отношений между компанией и клиентом.

Академический анализ выделяет два фундаментальных типа лояльности, которые должны измеряться комплексно:

1. Трансакционная (Поведенческая) Лояльность: Основана на фактах повторной покупки. Это наблюдаемое поведение, измеряемое частотой, объемом и регулярностью транзакций. Компания, имеющая высокую поведенческую лояльность, может, тем не менее, не иметь эмоциональной связи с клиентом (например, клиент покупает только из-за монополии или удобства).
2. Перцепционная (Эмоциональная) Лояльность: Основана на субъективных мнениях, доверии, заинтересованности и чувстве привязанности. Это психологический аспект, который обеспечивает устойчивость к предложениям конкурентов и формирует готовность рекомендовать бренд.

Истинная, долгосрочная лояльность возникает только при высоком уровне обеих составляющих.

4.2. Ключевые количественные метрики оценки лояльности и удовлетворенности

Для количественной оценки лояльности и удовлетворенности используются стандартизированные метрики, применимые в практической части курсовой работы. Подробное изучение этих метрик поможет понять, как именно формируется Петля лояльности.

1. Net Promoter Score (NPS)

NPS измеряет готовность клиента рекомендовать компанию или продукт, что является прямым отражением эмоциональной лояльности и удовлетворенности.

• Метод расчета: Клиенту задается один вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию/продукт другу или коллеге?» (по шкале от 0 до 10).
• Сегментация:
  • Промоутеры (9–10 баллов): Лояльные и восторженные клиенты.
  • Пассивы (7–8 баллов): Удовлетворены, но уязвимы перед предложениями конкурентов.
  • Критики (0–6 баллов): Недовольны, могут нанести ущерб репутации.
• Формула: NPS = Доля Промоутеров (%) – Доля Критиков (%)

2. Repeat Purchase Rate (RPR)

RPR измеряет поведенческую лояльность, показывая процент покупателей, совершающих повторную покупку за определенный период.

• Формула: RPR = (Количество повторных покупок / Общее количество покупателей) * 100%

3. Customer Satisfaction Index (CSI)

CSI — это индекс удовлетворенности потребителей, который измеряет общее отношение клиента к продукту или услуге, базируясь на взвешенной оценке ключевых параметров опыта (качество, сервис, цена, удобство). В отличие от NPS, который фокусируется на рекомендации, CSI дает более детальную картину по конкретным точкам взаимодействия.

4. Lifetime Value (LTV)

LTV, или пожизненная ценность клиента, является ключевым финансовым показателем, отражающим долгосрочную ценность лояльности. Этот показатель демонстрирует суммарную прибыль, которую компания получает от одного клиента за все время взаимодействия с ним.

Расчет LTV может быть осуществлен по простейшему методу, основанному на ключевых поведенческих метриках:

LTV = AOV × RPR × ACL

Где:

• AOV (Average Order Value) — Средний чек.
• RPR (Repeat Purchase Rate) — Частота покупок (или количество покупок в год).
• ACL (Average Customer Lifespan) — Среднее время жизни клиента (в годах).

Использование этих метрик позволяет маркетологам не только отслеживать текущую лояльность, но и прогнозировать будущие доходы, оправдывая инвестиции в программы удержания и управления потребительским опытом. Следовательно, измерив LTV, компания получает точное представление о максимальной стоимости привлечения клиента, которую она может себе позволить.

---

Заключение

Процесс принятия решения о покупке в современном маркетинге представляет собой сложный динамический феномен, который невозможно описать исключительно в рамках классических, линейных моделей.

В ходе анализа было установлено, что классическая 5-ступенчатая модель, разработанная на основе рационального подхода (Дьюи), послужила фундаментом, однако она была существенно дополнена и трансформирована в циклические (CDJ) и омниканальные модели. Современный путь покупателя не является линейной воронкой, а представляет собой сложный цикл, где ключевую роль играет Петля лояльности (Loyalty Loop), возникающая в результате положительного постпокупочного опыта и интеграции всех каналов взаимодействия.

Критически важным аспектом, опровергающим традиционную рациональность, является преобладание эмоциональных и когнитивных факторов (Система 1 по Канеману), которые, согласно нейромаркетинговым исследованиям, определяют до 95% решений. Изучение когнитивных искажений, таких как эффект фрейминга и эффект толпы, дает понимание механизмов, через которые маркетологи могут проактивно влиять на выбор потребителя.

Анализ современного российского рынка (2020–2025 гг.) выявил доминирование сберегательной модели поведения, подтвержденной актуальной статистикой Росстата и ЦБ РФ: рост реальных располагаемых доходов (на 8,4% в 2024 г.) сопровождается рекордным ростом объемов банковских вкладов (более 61,2 трлн ₽ на 01.09.2025 г.) и замедлением товарооборота в непродовольственном сегменте. Этот контекст требует от бизнеса максимальной прозрачности и ориентации на ценность.

Наконец, цифровизация, движимая ИИ и Big Data, кардинально изменила этапы процесса принятия решения. Искусственный интеллект, объем рынка которого в России достиг 900 млрд ₽ в 2023 году (с преобладанием NLP и анализа данных), позволяет персонализировать предложения, прогнозировать спрос и сокращать путь покупателя, тем самым ускоряя переход к лояльности.

В заключение, успех современного бизнеса зависит от способности маркетологов сочетать академическое понимание классических моделей с гибким применением нейропсихологических знаний и актуальных цифровых инструментов. Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на оценке эффективности конкретных ИИ-решений в преодолении когнитивных искажений и укреплении долгосрочной (трансакционной и перцепционной) лояльности, измеряемой метриками NPS, CSI и LTV.

Список использованной литературы

1. Меликян, О. М. Поведение потребителей : учебное пособие. Москва : Дашков и К*, 2006. 260 с.
2. Алексунин, В. А. Маркетинг: Краткий курс : учебное пособие. 2-е изд. Москва : Издательский дом “Дашков и Ко”, 2007. 191 с.
3. Алешина, И. В. Поведение потребителей : учебник для студ. вузов. Москва : Экономистъ, 2006. 525 с.
4. Анурин, В. И., Муромкина Е., Евтушенко Е. Маркетинговые исследования потребительского рынка. Санкт-Петербург : Питер, 2007. 270 с.
5. Арташина, И. А. Поведение потребителей. Москва, 2006. 104 с.
6. Басовский, Л. Е. Маркетинг: Курс лекций. Москва : ИНФРА-М, 2008. 219 с.
7. Белявский, И. К. Маркетинговые исследования. Москва : МЭСИ, 2006. 414 с.
8. Блэкуэлл, Р., Миниард П., Энджел Д. Поведение потребителей : учебник для студ. вузов. 10-е изд. Санкт-Петербург : Питер, 2007. 944 с. (Пер. с англ.).
9. Борисова, С. Г., Теребило Г. И. Основы маркетинга. Новосибирск : Сибпринт, 2006. 208 с.
10. Дейан, А. Изучение рынка. Санкт-Петербург : Нева, 2007. 118 с.
11. Котлер, Ф. Основы маркетинга. 2-е европ. изд. Москва : Вильямс, 2007. 944 с. (Пер. с англ.).
12. Разумовская, А., Янченко В. Маркетинг услуг. Настольная книга российского маркетолога практика. Москва, 2006. 257 с.
13. Генкин, Б. М. Структура потребностей человека. 2006. URL: http://www.elitarium.ru/2006/11/21/struktura_potrebnostejj_cheloveka.html (дата обращения: 24.10.2025).
14. Павлова, Е. Н. Особенности услуги и ее маркетинга. 2009. URL: http://www.elitarium.ru/2009/01/23/osobennosti_marketinga_uslugi.html (дата обращения: 24.10.2025).
15. Хруцкий, В. Е. Методы прогнозирования нужд и запросов потребителей. 2008. URL: http://www.elitarium.ru/2008/06/04/prognozirovanije_potrebitelejj.html (дата обращения: 24.10.2025).
16. Исследование и прогнозирование рынка мебели. 28.08.2008. URL: http://www.shatura.com/about/news/detail.php?ID=323948 (дата обращения: 24.10.2025).
17. Маркетинговые исследования и анализ потребителя рынка услуг. URL: http://www.rb-edu.ru/library/articles/articles_5960.html (дата обращения: 24.10.2025).
18. Маркетинг-журнал. URL: http://www.4p.ru/main/ (дата обращения: 24.10.2025).
19. Мебельное производство: мебельный вопрос. 11.04.2008. URL: http://www.ksonline.ru/b2b_services/analytics/-/id/50/ (дата обращения: 24.10.2025).
20. Мягкая мель в Новосибирской области. URL: http://masmeb.ru/54sofa.htm (дата обращения: 24.10.2025).
21. Специфика потребительского поведения в современной России. URL: https://guu.ru/files/assets/docs/nauka/izdan/vu/2023/vu_9_2023_133-139.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
22. ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ В ИЗМЕНЕНИИ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ К 2023 ГОДУ В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-trendy-v-izmenenii-povedeniya-potrebiteley-k-2023-godu-v-sovremennoy-rossii (дата обращения: 24.10.2025).
23. Основные понятия и методы измерения лояльности. 2003. URL: https://www.dis.ru/library/market/archive/2003/2/3143.html (дата обращения: 24.10.2025).
24. Лояльность клиентов: что это и как её увеличить. URL: https://kompas.kontur.ru/articles/1230 (дата обращения: 24.10.2025).
25. Поведение потребителей: как управлять выбором клиентов для роста прибыли. URL: https://moscow.mba/articles/povedenie-potrebiteley-faktory-etapy-i-analiz-pokupok (дата обращения: 24.10.2025).
26. Как измерить лояльность потребителей. URL: https://scanmarket.ru/publikatsii/izmerenie-loyalnosti-potrebitelej (дата обращения: 24.10.2025).
27. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ ПОКУПАТЕЛЕЙ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-metody-otsenki-udovletvorennosti-pokupateley-v-sovremennyh-usloviyah (дата обращения: 24.10.2025).
28. Лояльность клиентов: что это такое, типы и как повысить. URL: https://www.gd.ru/articles/10577-loyalnost-klientov (дата обращения: 24.10.2025).
29. Поведение потребителей 2020-2023: вызовы и возможности. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povedenie-potrebiteley-2020-2023-vyzovy-i-vozmozhnosti (дата обращения: 24.10.2025).
30. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1946 (дата обращения: 24.10.2025).
31. Когнитивные искажения в процессе принятия решений: научная проблема и гуманитарная технология. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitivnye-iskazheniya-v-protsesse-prinyatiya-resheniy-nauchnaya-problema-i-gumanitarnaya-tehnologiya (дата обращения: 24.10.2025).
32. Психология принятия решений в B2B продажах: как когнитивные искажения влияют на коммерческие решения. URL: https://vc.ru/u/1083984-sergey-beloglazov/828230-psihologiya-prinyatiya-resheniy-v-b2b-prodazhah-kak-kognitivnye-iskazheniya-vliyayut-na-kommercheskie-resheniya (дата обращения: 24.10.2025).
33. ВЛИЯНИЕ КОГНИТИВНЫХ ИСКАЖЕНИЙ НА ПОВЕДЕНИЕ ИНДИВИДА В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-kognitivnyh-iskazheniy-na-povedenie-individa-v-protsesse-prinyatiya-resheniy-v-sovremennom-mire (дата обращения: 24.10.2025).
34. Российское исследование потребительского поведения. URL: https://www.tedo.ru/publications/rossiyskoe-issledovanie-potrebitelskogo-povedeniya (дата обращения: 24.10.2025).
35. Процесс принятия решения о покупке. URL: https://depositphotos.com/blog/psihologiya-prodazh.html (дата обращения: 24.10.2025).
36. МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МАРКЕТИНГОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ. URL: https://www.belstu.by/static/book/book/pages/21.html (дата обращения: 24.10.2025).
37. Тренды потребительского поведения 2024—2025. 2024. URL: https://sber.pro/publications/trendy-potrebitelskogo-povedeniya-2024-2025-analiz-i-prognozy (дата обращения: 24.10.2025).
38. ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ ОМНИКАНАЛЬНЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-modeli-povedeniya-omnikanalnyh-potrebiteley (дата обращения: 24.10.2025).
39. Применение омниканальной модели коммуникации для взаимодействия с клиентами сетевых торговых предприятий. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-omnikanalnoy-modeli-kommunikatsii-dlya-vzaimodeystviya-s-klientami-setevyh-torgovyh-predpriyatiy (дата обращения: 24.10.2025).
40. Омниканальность в управлении покупательским опытом. 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/330996847_Omnikanalnost_v_upravlenii_pokupatelskim_opytom (дата обращения: 24.10.2025).
41. Искусственный интеллект (мировой рынок). URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(мировой_рынок) (дата обращения: 24.10.2025).
42. Искусственный интеллект (рынок России). URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(рынок_России) (дата обращения: 24.10.2025).
43. Российский рынок ИИ в маркетинге 2025 года: масштабное исследование показывает ускорение внедрения технологий искусственного интеллекта. 2025. URL: https://lpmotor.ru/blog/ai-marketing-2025-research/ (дата обращения: 24.10.2025).