Управление рекламной деятельностью в условиях цифровой трансформации: информационные технологии как фактор повышения конкурентоспособности и практический анализ на примере российского рынка

В эпоху стремительной цифровой трансформации, когда каждый клик и каждая транзакция оставляют за собой цифровой след, рекламная деятельность перестала быть интуитивным искусством. Она превратилась в науку, основанную на данных, алгоритмах и инновационных технологиях. Сегодня, когда объем российского рынка интернет-рекламы в 2023 году достиг ошеломляющих 695 млрд рублей, продемонстрировав рост на 30% по сравнению с предыдущим годом, игнорировать влияние информационных технологий на рекламные процессы означает добровольно отказываться от конкурентных преимуществ.

Это исследование посвящено глубокому анализу того, как информационные технологии (ИТ) не просто дополняют, но кардинально переосмысливают управление рекламной деятельностью, превращаясь в ключевой фактор повышения конкурентоспособности организаций.

Целью данной курсовой работы является разработка исчерпывающего, структурированного исследования по теме управления рекламной деятельностью организации с использованием информационных технологий, направленного на повышение ее конкурентоспособности. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи: раскрыть теоретические основы управления рекламной деятельностью в цифровой среде; детально рассмотреть ключевые информационные технологии, такие как Programmatic Buying, Искусственный Интеллект, Big Data и CRM-системы; проанализировать их влияние на конкурентоспособность и методы оценки эффективности; выявить проблемы, вызовы и актуальные аспекты правового регулирования; обозначить перспективные направления развития ИТ в рекламе; а также провести практический анализ применения этих технологий на примере одной из ведущих российских компаний — МТС. Структура работы последовательно раскрывает эти аспекты, двигаясь от теоретических концепций к практическим кейсам и будущим трендам.

Теоретические основы и современные концепции управления рекламной деятельностью в цифровой среде

Управление рекламной деятельностью в XXI веке — это уже не просто размещение объявлений, а сложная система стратегического планирования, реализации и оценки, которая находится в постоянной синергии с информационными технологиями. Цифровая трансформация не просто изменила инструменты, но и перестроила саму философию взаимодействия компаний с потребителями, сделав акцент на персонализацию, скорость и измеримость.

Понятие и сущность рекламной деятельности в контексте цифровой трансформации

Традиционно рекламная деятельность определялась как комплекс мероприятий, направленных на распространение информации о товарах, услугах или идеях с целью их популяризации и стимулирования спроса. Однако в условиях цифровой трансформации это понятие приобретает новые грани. Теперь это динамический, многоканальный процесс, интегрирующий онлайн и офлайн-коммуникации, основанный на глубоком анализе данных о потребителях. Цифровая трансформация, в свою очередь, представляет собой процесс перехода организации на принципиально новые модели бизнеса, управления и взаимодействия, опирающиеся на сквозные цифровые технологии.

Ключевая особенность современного этапа заключается в том, что информационные технологии перестали быть просто вспомогательным инструментом, превратившись в движущую силу, способную увеличить конкурентоспособность предприятия до 30-40%. Этот рост достигается за счет тотальной оптимизации внутренних процессов — от автоматизации рутинных операций до предиктивной аналитики спроса — и кардинального улучшения взаимодействия с внешней средой, где каждый клиент становится центром персонализированной коммуникации. ИТ позволяют не только сократить издержки, но и повысить качество сервиса, скорость реакции на изменения рынка и, главное, точность попадания рекламных сообщений в целевую аудиторию, что напрямую влияет на рост прибыли и удержание клиентов.

Место и роль интернет-маркетинга в современной рекламной стратегии

В современных условиях продвижение товаров и услуг с помощью электронных средств маркетинговых коммуникаций, инструментов интернет-маркетинга и интернет-технологий является наиболее перспективным направлением. Интернет-маркетинг не просто качественно превосходит, но и органично дополняет традиционные методы, расширяя все его элементы и составляющие. Он открывает новые горизонты для таргетинга, сегментации и измерения эффективности.

Объем российского рынка интернет-рекламы в 2023 году достиг колоссальных 695 млрд рублей, что на 30% превышает показатели 2022 года. Эта цифра красноречиво свидетельствует о доминирующей роли цифровых каналов в современной рекламной индустрии. Интернет-технологии служат не просто инструментом для распространения информации, но мощной платформой для удовлетворения информационных потребностей и создания эффективной системы взаимоотношений предприятий с потребителями и внешней средой. Они позволяют компаниям собирать обширные данные о поведении потребителей, их предпочтениях и потребностях, что становится основой для формирования более персонализированных предложений. Результат — повышение эффективности коммуникаций и снижение стоимости привлечения клиента до 60% по сравнению с традиционными методами, что в конечном итоге обеспечивает устойчивый рост и лояльность клиентов.

Методы и показатели оценки эффективности рекламной деятельности

Измерение эффективности рекламной деятельности — это краеугольный камень стратегического управления маркетингом. Без четких метрик и адекватных методов оценки невозможно понять, насколько результативны вложенные средства и усилия. Традиционно методы оценки эффективности рекламы делятся на:

• Оценочные (прямые или косвенные): Измеряют непосредственную реакцию или опосредованное влияние на продажи и поведение потребителей.
• Аналитические (учитывающие или не учитывающие изменение внешних условий): Позволяют глубже проанализировать факторы, влияющие на результаты, и их взаимосвязь.

Совокупность этих методов применяется для оценки различных аспектов рекламного воздействия:

1. Психологическая эффективность: Отражает изменения в сознании потребителя — повышение уровня знания марки, интереса к марке, привлекательность рекламы, понятность идеи. Для её оценки часто используются опросы потребителей, фокус-группы и методы айтрекинга (отслеживание движения глаз), позволяющие измерить внимание к рекламному сообщению.
2. Коммуникативная эффективность: Оценивает, насколько успешно рекламное сообщение было донесено до целевой аудитории и вызвало желаемую реакцию (например, клик, переход на сайт).
3. Социальная эффективность: Анализирует влияние рекламы на общество, формирование ценностей, культурные аспекты.
4. Экономическая эффективность: Самый востребованный показатель, определяющий влияние рекламы на продажи, прибыль и окупаемость инвестиций.

В контексте интернет-рекламы спектр ключевых показателей эффективности (KPI) значительно расширяется и детализируется:

• CTR (Click-through Rate): Процент кликов по рекламному объявлению от общего числа показов.
• CPC (Cost per Click): Стоимость одного клика по рекламному объявлению.
• Цена конверсии: Стоимость одного целевого действия (например, покупка, регистрация, заполнение формы).
• Прибыль от конверсий: Общая прибыль, полученная от целевых действий, вызванных рекламой.
• Действия покупателя после перехода на сайт: Глубина просмотра, время на сайте, добавление товаров в корзину и т.д.

Для комплексной финансовой оценки используются более сложные метрики:

• ROI (Return on Investment) — Окупаемость инвестиций: Ключевой показатель, определяющий соотношение между затратами на рекламу и полученными доходами.
  Формула: ROI = (Доход − Затраты на рекламу) / Затраты на рекламу
• ROAS (Return on Ad Spend) — Доходность от рекламных расходов: Показывает отдачу от вложенных средств непосредственно в рекламу.
  Формула: ROAS = (Доход от рекламы / Расходы на рекламу) ⋅ 100%
• ROMI (Return on Marketing Investment) — Окупаемость маркетинговых инвестиций: Показатель рентабельности маркетинговых инвестиций, позволяющий оценить эффективность конкретных маркетинговых кампаний.
  Формула: ROMI = (Прибыль от маркетинга − Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг ⋅ 100%

Несмотря на все достижения, современные информационные системы пока не решают задачи по определению рекламной идеи (позиционирования) продукта. Это является существенным недостатком, поскольку именно концепция всей рекламной кампании строится на основе этой идеи, требующей креативного мышления, глубокого понимания психологии потребителя и рыночных нюансов, что пока остается прерогативой человека, обеспечивая конкурентное преимущество тем, кто умело сочетает технологии с творчеством.

Ключевые информационные технологии в управлении рекламной деятельностью

Современная рекламная индустрия немыслима без высокотехнологичных инструментов, способных автоматизировать процессы, персонализировать коммуникации и анализировать огромные объемы данных. Эти технологии стали фундаментом для построения эффективных и конкурентоспособных рекламных стратегий.

Programmatic Buying и экосистема автоматизированной закупки рекламы

В центре современной цифровой рекламы стоит Programmatic Buying — революционный подход к закупке цифровой рекламы. Это не просто инструмент, а целая философия, основанная на автоматизированной, алгоритмической закупке и продаже рекламных показов в режиме реального времени. Суть programmatic заключается в том, что рекламные объявления подбираются и демонстрируются конкретному пользователю с учетом его уникальных характеристик: возраста, пола, местоположения, интересов, истории поиска и покупательского поведения. Таким образом, рекламодатель платит не за абстрактный показ, а за показ релевантному пользователю в нужный момент.

Масштаб этого явления впечатляет: объем рынка programmatic-рекламы в России в 2023 году составил около 250 млрд рублей, продемонстрировав впечатляющий рост на 35% по сравнению с предыдущим годом. Это свидетельствует о его доминирующей роли и признании со стороны бизнеса, поскольку обеспечивает беспрецедентную эффективность и точность таргетинга.

Экосистема Programmatic Buying представляет собой сложную, но слаженную сеть взаимодействующих платформ:

1. Demand Side Platform (DSP): Это «сторона спроса» или, проще говоря, платформа для рекламодателей. Через DSP рекламодатели и их агентства определяют свою целевую аудиторию, устанавливают бюджеты и ставки, а затем автоматически закупают рекламные показы на различных площадках.
2. Supply Side Platform (SSP): Это «сторона предложения» или платформа для владельцев рекламных площадок (издателей). SSP позволяет им эффективно продавать свои рекламные места, максимизируя доход, автоматически связывая их с покупателями через DSP.
3. Data Management Platform (DMP): Это «провайдеры данных». DMP собирают, хранят и систематизируют огромные объемы обезличенных аудиторных данных из различных источников. Эти данные (демография, интересы, поведение в интернете) затем используются DSP для точного таргетинга рекламных кампаний.

Взаимодействие этих платформ позволяет мгновенно проводить аукционы за рекламные показы, обеспечивая максимальную релевантность и эффективность рекламных сообщений.

Искусственный интеллект (ИИ) в рекламных коммуникациях

Если Programmatic Buying автоматизирует закупку, то Искусственный Интеллект (ИИ) в рекламе поднимает эффективность на новый уровень, трансформируя практически все этапы рекламной кампании. ИИ не просто обрабатывает данные, он способен к обучению, принятию решений и даже творческой деятельности.

Применение ИИ в рекламе охватывает широкий спектр задач:

• Генерация медиаконтента: Нейросети могут создавать тексты рекламных объявлений, заголовки, слоганы, описания продуктов, а также генерировать изображения и видео, адаптируя их под разные аудитории и каналы.
• Анализ больших данных о клиентах: ИИ способен выявлять скрытые паттерны в поведении потребителей, предсказывать их будущие действия, определять оптимальное время для коммуникации и наиболее эффективные каналы.
• Настройка таргетированной рекламы: ИИ-алгоритмы автоматически оптимизируют параметры таргетинга в реальном времени, повышая релевантность объявлений и снижая стоимость привлечения. По прогнозам, использование ИИ в рекламных технологиях в России вырастет на 40% к 2025 году, охватывая до 70% процессов таргетинга и персонализации.
• Автоматизация общения с целевой аудиторией: Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ИИ обеспечивают круглосуточную поддержку, отвечают на вопросы, квалифицируют лидов и даже совершают продажи.
• Привлечение потребителей: ИИ оптимизирует ставки в рекламных аукционах, выбирает наиболее эффективные креативы и каналы, максимизируя отдачу от рекламных инвестиций.

ИИ в маркетинге способен анализировать огромные объемы данных, выявлять паттерны, предлагать оптимальные решения для улучшения результатов, предсказывать поведение потребителей и адаптировать рекламные материалы в реальном времени. Это позволяет не только повысить точность и персонализацию, но и значительно ускорить процесс принятия решений, обеспечивая более высокую конкурентоспособность.

Big Data как основа для принятия решений в рекламе

Big Data (Большие данные) в рекламе — это не просто большой объем информации, а социально-экономический феномен, связанный с новыми технологическими возможностями для анализа этого огромного количества данных. Он позволяет получать не только описательные, но и, что крайне важно, прогнозные инсайты для планирования коммуникаций. Ключевые характеристики Big Data — это «три V»: Volume (объем), Velocity (скорость) и Variety (разнообразие).

Объем российского рынка больших данных в 2023 году достиг 200 млрд рублей, а к 2025 году прогнозируется его рост до 350 млрд рублей, значительная часть которого приходится именно на рекламный сегмент. Эти данные поступают из множества источников: веб-сайтов, социальных сетей, мобильных приложений, CRM-систем, транзакционных данных, IoT-устройств и многих других.

Для извлечения ценности из Big Data используются разнообразные техники и методы анализа:

• Data Mining: Процесс обнаружения скрытых закономерностей, трендов и корреляций в больших массивах данных.
• Краудсорсинг: Использование коллективного разума для сбора и анализа данных (например, пользовательский контент, отзывы).
• Смешение и интеграция данных: Объединение данных из различных источников для получения более полной картины.
• Машинное обучение (Machine Learning): Алгоритмы, которые позволяют системам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования.
• Искусственные нейронные сети (ИНС): Модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, способные распознавать сложные паттерны.
• Распознавание образов: Идентификация объектов, лиц, голосов и других паттернов в данных.
• Прогнозная аналитика: Использование статистических методов и машинного обучения для предсказания будущих событий и тенденций.
• Имитационное моделирование: Создание моделей реальных систем для анализа их поведения в различных условиях.
• Пространственный и статистический анализ: Анализ данных с географической привязкой и применение традиционных статистических методов.
• Визуализация аналитических данных: Представление сложных данных в наглядной графической форме для облегчения их интерпретации.

CRM-системы и автоматизация маркетинга

CRM-системы (Customer Relationship Management) — это программные решения, предназначенные для автоматизации стратегий взаимодействия с клиентами. В маркетинге они играют ключевую роль в сборе, обработке и анализе данных о каждом клиенте — от первого контакта до послепродажного обслуживания.

Функционал CRM в маркетинге:

• Персонализированные коммуникации: На основе данных о предпочтениях, истории покупок и поведении клиентов, CRM позволяет создавать высокоперсонализированные рекламные сообщения и предложения.
• Улучшение лояльности и удержания клиентов: Позволяя детально понимать потребности каждого клиента, CRM помогает выстраивать долгосрочные отношения. Внедрение CRM-систем позволяет увеличить удержание клиентов в среднем на 27% и повысить их лояльность за счет персонализированного подхода.
• Сегментация аудитории: CRM позволяет точно сегментировать клиентскую базу для более эффективного таргетинга рекламных кампаний.
• Управление лидами: Отслеживание и квалификация потенциальных клиентов, их продвижение по воронке продаж.

Автоматизация маркетинга — это использование программного обеспечения для автоматизации повторяющихся маркетинговых задач. Она выходит за рамки CRM, интегрируя в себя email-маркетинг, SMM, управление контентом, аналитику и многое другое.

Преимущества автоматизации маркетинга:

• Ускорение процессов: Автоматическая отправка писем, публикация постов в социальных сетях, запуск рекламных кампаний по расписанию.
• Снижение количества рутинных задач: Освобождение маркетологов от монотонной работы, позволяя им сосредоточиться на стратегическом планировании и креативе. Автоматизация маркетинговых процессов сокращает время на выполнение рутинных операций на 30-40% и снижает операционные затраты на 15-20%.
• Повышение точности: Алгоритмы минимизируют человеческий фактор и ошибки в управлении кампаниями.
• Оперативное реагирование: Автоматические триггеры позволяют мгновенно реагировать на изменения в поведении клиентов (например, отправить письмо при брошенной корзине).

В совокупности CRM-системы и автоматизация маркетинга формируют мощный инструментарий для построения высокоэффективных рекламных стратегий, способных адаптироваться к меняющимся потребностям рынка и запросам потребителей.

Влияние информационных технологий на конкурентоспособность и методы оценки эффективности

В современном динамичном бизнесе способность компании быстро адаптироваться, эффективно управлять ресурсами и глубоко понимать своих клиентов становится залогом выживания. Именно здесь информационные технологии проявляют себя как мощнейший катализатор конкурентоспособности, трансформируя как внутренние, так и внешние процессы.

ИТ как фактор оптимизации бизнес-процессов и роста выручки

Информационные технологии оказывают существенное воздействие на развитие бизнеса в конкурентной среде, предлагая возможности эффективного управления информацией, автоматизации процессов и улучшения взаимодействия с клиентами. Их влияние ощущается на всех уровнях организации.

Оптимизация бизнес-процессов:
Автоматизация многих бизнес-процессов, таких как управление запасами, персоналом, а также бухгалтерские и финансовые операции, приводит к ряду значительных преимуществ:

• Сокращение ошибок: Ручной ввод данных и повторяющиеся операции являются частыми источниками ошибок. Автоматизированные системы минимизируют человеческий фактор, позволяя сократить количество ошибок до 70%.
• Ускорение выполнения работ: Там, где раньше требовались часы или дни, автоматизация позволяет выполнить задачи за минуты. Например, в таких областях, как обработка заказов и управление складом, ИТ ускоряют выполнение работ в 2-3 раза. Это не только повышает производительность, но и сокращает время вывода продуктов на рынок.
• Уменьшение количества ресурсов: Автоматизация позволяет оптимизировать использование трудовых и временных ресурсов, сокращая операционные издержки и повышая общую эффективность.

Рост выручки через улучшение маркетинга и продаж:
ИТ способствуют кардинальному улучшению маркетинга и продаж, открывая новые каналы и методы взаимодействия с потребителями:

• Интернет-маркетинг: Сквозная аналитика, SEO, контекстная и таргетированная реклама позволяют точно достигать целевую аудиторию, формируя персонализированные предложения.
• Социальные медиа: Платформы социальных сетей становятся мощным инструментом для построения бренда, взаимодействия с клиентами и генерации лидов. ИТ позволяют автоматизировать постинг, анализировать реакции и управлять репутацией.
• Электронная коммерция: Онлайн-магазины, платежные системы и логистические решения на базе ИТ упрощают процесс покупки, делая его доступным 24/7.

Компании, активно использующие ИТ в маркетинге и продажах, показывают рост выручки в среднем на 15-25% выше, чем их конкуренты, не применяющие аналогичные технологии. Это свидетельствует о прямом влиянии цифровизации на финансовые показатели и рыночную долю.

Роль аналитики данных в формировании конкурентного преимущества

В современном мире данные — это новая нефть, а аналитика — инструмент для её переработки в ценное топливо. Аналитика данных позволяет компаниям превращать огромные объемы неструктурированных данных в ценную информацию и знания. Это не просто сбор статистики, а глубокое понимание закономерностей и причинно-следственных связей.

Ключевые аспекты формирования конкурентного преимущества через аналитику данных:

• Глубокое понимание клиентов: Анализ поведения, предпочтений, демографических данных и истории покупок позволяет создать детализированный портрет потребителя, предсказывать его потребности и предлагать максимально релевантные продукты или услуги.
• Оптимизация операционных процессов: Выявление узких мест, неэффективных операций на основе данных позволяет принимать решения по их оптимизации, снижая издержки и повышая производительность.
• Прогнозирование трендов: Предиктивная аналитика помогает предвидеть изменения на рынке, спрос на новые продукты, действия конкурентов, что дает возможность своевременно адаптировать стратегию.
• Быстрое принятие решений: Компании, принимающие решения на основе данных и аналитических выводов, способны эффективно адаптироваться к изменениям в бизнес-среде и оставаться конкурентоспособными. Они не полагаются на интуицию, а действуют, опираясь на факты и обоснованные прогнозы.

Таким образом, аналитика данных становится не просто функцией, а стратегическим активом, позволяющим компаниям не только выживать, но и процветать в условиях жесткой конкуренции.

Расширенные метрики и финансовая оценка эффективности ИТ-инвестиций в рекламу

Для того чтобы убедиться в целесообразности инвестиций в информационные технологии для рекламной деятельности, необходимо применять комплексные методы оценки их экономической эффективности. Как уже отмечалось, методы оценки эффективности рекламы делятся на оценочные и аналитические, а их совокупность позволяет оценить психологическую, коммуникативную, социальную или экономическую эффективность.

В контексте ИТ-инвестиций в рекламу, особенно важны расширенные метрики, позволяющие измерить финансовую отдачу:

1. ROI (Return on Investment) — Окупаемость инвестиций:
   Этот показатель является фундаментальным для любой инвестиции. В контексте рекламных ИТ, ROI показывает, насколько прибыльными оказались вложения в конкретную технологию или систему.
   Формула: ROI = (Доход − Затраты на инвестиции) / Затраты на инвестиции
   Например, если компания инвестировала 1 млн рублей в новую CRM-систему, которая за год принесла дополнительный доход в 1,5 млн рублей, то ROI составит (1,5 млн − 1 млн) / 1 млн = 0,5 или 50%. Это означает, что на каждый вложенный рубль компания получила 50 копеек чистой прибыли.
2. ROAS (Return on Ad Spend) — Доходность от рекламных расходов:
   ROAS фокусируется исключительно на эффективности рекламных затрат. Он показывает, сколько дохода принесла каждая единица средств, вложенных непосредственно в рекламу через ИТ-платформы.
   Формула: ROAS = (Доход от рекламы / Расходы на рекламу) ⋅ 100%
   Если рекламная кампания через Programmatic-платформу стоила 500 000 рублей и принесла 2 000 000 рублей дохода, то ROAS = (2 000 000 / 500 000) ⋅ 100% = 400%. Это означает, что каждый рубль, вложенный в рекламу, принес 4 рубля дохода.
3. ROMI (Return on Marketing Investment) — Окупаемость маркетинговых инвестиций:
   ROMI является более широким показателем, чем ROAS, так как он включает все маркетинговые затраты, а не только прямые рекламные. Он помогает оценить эффективность всей маркетинговой стратегии с учетом использования ИТ.
   Формула: ROMI = (Прибыль от маркетинга − Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг ⋅ 100%
   Допустим, внедрение системы автоматизации маркетинга (затраты на маркетинг) обошлось в 800 000 рублей, а прибыль, которая была получена благодаря этой системе, составила 1 200 000 рублей.
   ROMI = (1 200 000 − 800 000) / 800 000 ⋅ 100% = (400 000 / 800 000) ⋅ 100% = 0,5 ⋅ 100% = 50%.
   Таким образом, рентабельность маркетинговых инвестиций составила 50%.

Комплексное применение этих метрик позволяет не только оценить текущую эффективность ИТ-инвестиций, но и принимать обоснованные решения о дальнейшем развитии и оптимизации рекламной деятельности. Анализ этих показателей в динамике дает возможность своевременно корректировать стратегии и обеспечивать устойчивый рост конкурентоспособности.

Проблемы, вызовы и правовое регулирование использования ИТ в рекламной деятельности

Внедрение информационных технологий в рекламную деятельность, несмотря на очевидные преимущества, сопряжено с рядом сложностей. Эти вызовы носят как технический, так и этический характер, а также требуют пристального внимания к постоянно меняющемуся правовому полю.

Этические и технические вызовы применения ИИ в рекламе

Искусственный интеллект, будучи одним из главных драйверов инноваций в AdTech, одновременно порождает специфические проблемы:

1. Вторичность генерируемого контента: Хотя ИИ способен создавать тексты и изображения, зачастую они могут быть шаблонными, лишенными оригинальности и эмоциональной глубины, что приводит к вторичности контента. Это требует постоянной доработки и модерации со стороны человека, чтобы сохранить уникальность бренда и креативность рекламного сообщения, иначе велик риск потерять доверие аудитории.
2. Высокая стоимость технического обслуживания систем ИИ: Внедрение и поддержание сложных ИИ-систем — процесс дорогостоящий. Стоимость внедрения и технического обслуживания может варьироваться от нескольких миллионов до десятков миллионов рублей в год, в зависимости от масштаба, функционала и интеграции с существующими системами. Это является серьезным барьером для малого и среднего бизнеса.
3. Необходимость модерации создаваемого контента человеком: Несмотря на прогресс, ИИ не всегда способен уловить все нюансы культурного контекста, этические нормы или юмористические оттенки. Это может привести к созданию некорректного, оскорбительного или просто неэффективного контента, что требует обязательной проверки и корректировки человеком.

Помимо технических и финансовых аспектов, остро стоит вопрос этического использования ИИ. Это не просто вопрос репутации, но и мощный способ выделиться на рынке. Компании, внедряющие прозрачные и ответственные подходы к применению ИИ, вызывают больше доверия у клиентов. Например, российские компании активно формируют внутренние этические кодексы использования ИИ, которые включают принципы прозрачности алгоритмов, недискриминации и ответственности за генерируемый контент. Такая практика не только снижает риски негативной реакции, но и, по некоторым оценкам, повышает доверие потребителей на 15-20%, что является критически важным для долгосрочного успеха.

Актуальные изменения в законодательстве РФ о персональных данных (с 1 сентября 2025 года)

Использование информационных технологий в рекламе неразрывно связано с обработкой персональных данных (ПДн), что обуславливает необходимость строгого соблюдения законодательства. Российское законодательство в этой сфере постоянно развивается, и с 1 сентября 2025 года вступают в силу ряд важных изменений, которые кардинально меняют правила игры для всех операторов ПДн, включая рекламодателей:

1. Новые требования к оформлению согласий на обработку персональных данных (Федеральный закон от 24 июня 2025 года № 156-ФЗ):
   • Отдельное оформление: Согласие на обработку ПДн теперь требуется оформлять отдельно от других документов (например, условий пользовательского соглашения или правил сайта). Это означает, что пользователь должен явно выразить свое согласие именно на обработку своих данных.
   • Подробное описание цели: В согласии должна быть четко и исчерпывающе указана цель сбора данных, без общих формулировок. Например, «для таргетирования рекламы конкретного продукта» вместо «для улучшения сервиса».
   • Перечень данных и способов использования: Необходимо подробно перечислить, какие именно данные будут собираться (ФИО, email, телефон, IP-адрес, данные о поведении и т.д.) и каким образом они будут использоваться (хранение, передача третьим лицам, аналитика, рассылка рекламных материалов).
2. Необходимость локализации данных на серверах РФ:
   Закон обязывает хранить персональные данные граждан Российской Федерации строго с использованием баз данных и серверов, расположенных на территории РФ. Это требование направлено на повышение защиты данных и суверенитета в информационном пространстве. Компании, использующие зарубежные облачные сервисы, должны будут пересмотреть свою инфраструктуру.
3. Ужесточение ответственности за нарушения:
   • Увеличение штрафов: Значительно увеличиваются размеры штрафов за несоблюдение требований по обработке ПДн. Например, за утечку персональных данных штрафы могут достигать 15 млн рублей.
   • Введение уголовной ответственности: За особо серьезные нарушения в сфере обработки ПДн, повлекшие значительный ущерб, может быть предусмотрена уголовная ответственность.
   • Обязанность уведомления Роскомнадзора: Оператор персональных данных обязан уведомить Роскомнадзор о намерении обрабатывать ПДн до начала обработки. Кроме того, необходимо регулярно актуализировать сведения, предоставляемые в Роскомнадзор.

Соблюдение этих российских законов, таких как ФЗ-152 «О персональных данных», и внедрение адекватных мер по защите данных не только предотвращает серьезные штрафы и репутационные потери, но и укрепляет доверие потребителей к бизнесу, что является важным фактором конкурентоспособности.

Перспективные направления развития информационных технологий в рекламной деятельности в России

Индустрия AdTech (Advertising Technology) находится в состоянии непрерывной эволюции. В России этот процесс дополнительно стимулируется трендом на локализацию и активное развитие отечественных решений. Понимание этих перспективных направлений критически важно для организаций, стремящихся сохранить и укрепить свои конкурентные позиции.

Искусственный интеллект как основной драйвер инноваций в AdTech

Искусственный интеллект уже сегодня является ключевым элементом рекламных технологий, но его потенциал далеко не исчерпан. Около 80% организаций уже используют те или иные технологии управления рекламными размещениями, и индустрия становится еще более инновационной, активно внедряя новые инструменты на базе AI. Среди технологий управления рекламными размещениями наиболее распространены DSP, SSP платформы и Ad Servers, которые автоматизируют до 90% процесса закупки и продажи рекламы.

ИИ является наиболее перспективным направлением в AdTech, и рынок активно работает над оптимизацией процессов при помощи нейросетей. По прогнозам, рынок AdTech с использованием ИИ в России будет расти на 25-30% ежегодно до 2027 года, достигнув объема в 400 млрд рублей. Этот рост обусловлен не только масштабируемостью и эффективностью ИИ, но и его способностью к непрерывному обучению и адаптации.

Основные направления развития ИИ в AdTech включают:

• Предиктивная аналитика: Более точное прогнозирование поведения потребителей, эффективности кампаний и рыночных трендов.
• Автоматизированное создание креативов: ИИ будет способен генерировать еще более сложные и персонализированные рекламные материалы (тексты, изображения, видео) в автоматическом режиме, адаптируя их под каждого пользователя.
• Оптимизация в реальном времени: Мгновенная корректировка рекламных кампаний на основе постоянно поступающих данных для максимизации ROI.
• Виртуальные ассистенты и чат-боты нового поколения: Развитие более «умных» и эмпатичных ИИ-помощников для взаимодействия с клиентами.

Локализация, гиперперсонализация и мобильная реклама

На фоне глобальных геополитических изменений, главный тренд digital в РФ — локализация. Это связано с уходом зарубежных сервисов и активным развитием отечественных экосистемных решений. Такие гиганты, как «Сбербанк», «Яндекс» и «Т-Банк», инвестируют значительные средства в создание собственных платформ, которые охватывают широкий спектр услуг, включая AdTech, и предлагают интегрированные решения для бизнеса. Этот тренд открывает новые возможности для российских разработчиков и компаний, создавая уникальную конкурентную среду.

Мобильная реклама продолжает демонстрировать устойчивый рост, оставаясь одним из наиболее эффективных каналов коммуникации. Объем рынка мобильной рекламы в России в 2023 году составил 280 млрд рублей, показав рост на 28% по сравнению с 2022 годом. При этом конверсия в покупку в приложениях в три раза выше, чем на мобильных сайтах, что подчеркивает важность оптимизации рекламных кампаний под мобильные устройства и разработки собственных приложений.

Гиперперсонализация и микротаргетинг становятся ключевыми направлениями. Это не просто обращение по имени, а создание максимально релевантных предложений на основе глубокого анализа огромного количества данных о поведении, предпочтениях, местоположении и даже эмоциональном состоянии пользователей. Новые алгоритмы ИИ позволяют сегментировать аудиторию до мельчайших групп или даже отдельных пользователей, предлагая им уникальные продукты и сообщения. Применение гиперперсонализации в рекламных кампаниях позволяет увеличить CTR в среднем на 15-20% и повысить коэффициент конверсии до 10%, что является значительным конкурентным преимуществом.

ROI-ориентированный инфлюенс-маркетинг

Инфлюенс-маркетинг, или маркетинг влияния, уже давно стал полноценным ядром маркетинг-стратегий для многих брендов. Его суть заключается в сотрудничестве с лидерами мнений (инфлюенсерами) для продвижения продуктов и услуг. Объем рынка инфлюенс-маркетинга в России в 2023 году превысил 20 млрд рублей, а к 2025 году прогнозируется его рост до 35 млрд рублей.

Однако в 2025 году и далее его главный тренд — ROI-ориентированность. Это означает отход от простой оплаты за количество подписчиков или охват. Бренды все больше платят за конкретный измеримый результат:

• Конверсии: Количество продаж, регистраций, скачиваний приложений, напрямую связанных с кампанией инфлюенсера.
• Лиды: Число потенциальных клиентов, привлеченных через инфлюенсера.
• Вовлеченность: Качество взаимодействия аудитории с контентом (комментарии, лайки, репосты), которые ведут к дальнейшим целевым действиям.

Технологии аналитики данных и ИИ позволяют более точно отслеживать вклад инфлюенсеров в достижение бизнес-целей, обеспечивая прозрачность и повышая эффективность этого канала. Компании будут активно использовать специализированные платформы для инфлюенс-маркетинга, которые позволяют автоматизировать поиск блогеров, управление кампаниями и анализ их результативности.

Эти перспективные направления формируют ландшафт российской рекламной индустрии, требуя от компаний гибкости, инновационности и готовности к постоянным инвестициям в передовые ИТ-решения для сохранения конкурентоспособности.

Практический анализ использования информационных технологий в рекламной деятельности (на примере МТС)

Для наглядной иллюстрации теоретических положений и демонстрации практического влияния информационных технологий на рекламную деятельность, рассмотрим кейс одной из крупнейших российских телекоммуникационных компаний — МТС. МТС является не только оператором связи, но и мощной экосистемой, активно развивающей собственные AdTech- и MarTech-решения.

Инвестиции и стратегические направления МТС в AdTech

МТС занимает лидирующие позиции на российском рынке и активно инвестирует в рекламные технологии, понимая их стратегическое значение для поддержания конкурентоспособности и развития бизнеса. В 2023 году МТС объявила о планах инвестировать 1 млрд рублей в развитие собственных рекламных технологий. Эта инициатива направлена на две ключевые цели:

1. Замещение ушедших с российского рынка зарубежных продуктов: После ухода многих международных AdTech-компаний образовался вакуум, который МТС стремится заполнить собственными инновационными решениями, обеспечивая технологический суверенитет в рекламной отрасли.
2. Укрепление позиций на рынке за счет Big Data и AI: Компания активно использует накопленные данные о своей огромной абонентской базе и передовые алгоритмы Искусственного Интеллекта для создания персонализированных товарных рекомендаций и высокоэффективных рекламных кампаний.

Стратегические инвестиции МТС в AdTech подтверждают общий тренд на локализацию и развитие отечественных экосистем, что было обозначено в предыдущем разделе.

Платформы «МТС Маркетолог» и «AI Маркетолог»

Одним из флагманских продуктов МТС в сфере рекламных технологий является платформа «МТС Маркетолог». Она представляет собой мощный инструмент для таргетированной рекламы, основанный на анализе Big Data, собранных с аудитории более 65 миллионов абонентов МТС.

Ключевые возможности «МТС Маркетолога»:

• Глубокая сегментация аудитории: Платформа предлагает более 350 готовых сегментов аудитории, сформированных по интересам и намерениям (например, «автолюбители», «путешественники», «интересуются финансами»). Дополнительно, возможно фильтровать аудиторию по демографическим данным (возраст, пол), геолокации (посещение определенных мест) и доходу. Это позволяет рекламодателям максимально точно нацеливать свои сообщения.
• Многоканальные инструменты коммуникации:
  • Таргетированные рассылки: SMS, MMS, RCS (Rich Communication Services) для отправки персонализированных сообщений.
  • Реклама в Telegram Ads: Возможность запускать рекламные кампании внутри мессенджера Telegram, используя данные МТС для таргетинга.
  • Конструктор ботов: Создание чат-ботов для автоматизации взаимодействия с клиентами и сбора дополнительной информации.
  • Таргетированный обзвон: Автоматический обзвон целевой аудитории с предварительно записанными сообщениями или для переключения на оператора.

В дополнение к «МТС Маркетологу» развивается «AI Маркетолог» — комплекс инструментов на базе Искусственного Интеллекта, который значительно расширяет возможности автоматизации и персонализации:

• «AI Таргетолог»: Инструмент для интеллектуального подбора наиболее релевантной аудитории на основе машинного обучения и прогнозной аналитики.
• «AI Автор»: Нейросеть, способная генерировать тексты рекламных объявлений, заголовки и другие креативные элементы, адаптируя их под различные форматы и целевые группы.
• «AI Модератор»: Автоматическая система для проверки рекламных материалов на соответствие правилам и требованиям законодательства, что снижает риски и ускоряет запуск кампаний.

«МТС Рекламные технологии»: AdTech и MarTech решения

Отдельным направлением является подразделение «МТС Рекламные технологии», которое позиционируется как технологичное рекламное агентство, использующее передовые AdTech и MarTech-решения на основе Big Data и AI. Это подразделение занимает одну из лидирующих позиций на российском AdTech-рынке, входя в топ-5 операторов по объему programmatic-закупок.

Компания предлагает ряд собственных платформ, которые охватывают полный цикл рекламной деятельности:

• «МТС DSP» (Demand Side Platform): Собственная programmatic-платформа для автоматизированной закупки цифровой рекламы, позволяющая рекламодателям эффективно управлять кампаниями и оптимизировать ставки в реальном времени.
• «МТС OmniChannel»: Платформа для организации омниканальных рассылок и коммуникаций, обеспечивающая бесшовное взаимодействие с клиентами через различные каналы (SMS, email, push-уведомления, мессенджеры).
• «МТС ORP» (Operational Reference Platform): Платформа для автоматизации маркетинга, которая позволяет создавать сложные сценарии взаимодействия с клиентами, управлять кампаниями и анализировать их эффективность.

Помимо рекламных решений, МТС активно использует ИИ для внутренних задач, например, для предотвращения мошенничества в мобильной сети. ИИ анализирует аномалии в поведении абонентов и подозрительные транзакции, блокируя потенциальные угрозы, что повышает безопасность и лояльность клиентов.

Влияние ИТ на конкурентные позиции и перспективы развития

Внедрение и активное использование передовых ИТ-решений оказывает значительное влияние на конкурентные позиции МТС на рынке:

• Укрепление лидерства: Собственные AdTech- и MarTech-платформы позволяют МТС не только эффективно продвигать свои продукты, но и предлагать эти решения другим компаниям, становясь ключевым игроком в экосистеме цифровой рекламы.
• Высокая персонализация: Способность таргетировать рекламу с уникальной точностью на аудиторию в 65+ миллионов абонентов дает МТС огромное преимущество в персонализации предложений, повышая их релевантность и конверсию.
• Эффективность рекламных кампаний: Интеграция Big Data и AI позволяет оптимизировать рекламные бюджеты, максимизировать ROI и значительно повысить общую эффективность маркетинговых активностей.
• Технологический суверенитет: Развитие собственных решений снижает зависимость от зарубежных поставщиков и обеспечивает гибкость в адаптации к меняющимся рыночным условиям и законодательным требованиям.

Перспективы развития МТС в этой сфере выглядят многообещающими. Компания продолжит инвестировать в ИИ, Big Data и programmatic-технологии, углубляя персонализацию, расширяя функционал своих платформ и интегрируя новые каналы коммуникации. Это позволит не только удерживать существующих клиентов, но и привлекать новых, укрепляя позиции МТС как лидера в телекоммуникационной и цифровой экосистеме России.

Заключение

Цифровая трансформация радикально изменила ландшафт рекламной деятельности, превратив ее из интуитивного процесса в наукоемкую дисциплину, основанную на данных и передовых технологиях. Наше исследование подтвердило, что информационные технологии являются не просто вспомогательным инструментом, а ключевым фактором повышения конкурентоспособности организаций в современных условиях.

Мы убедились, что теоретические основы управления рекламной деятельностью претерпели значительные изменения под влиянием цифровизации. Интернет-маркетинг, как было показано, качественно превосходит и дополняет традиционные подходы, о чем свидетельствует впечатляющий рост российского рынка интернет-рекламы до 695 млрд рублей в 2023 году. При этом для комплексной оценки эффективности рекламных усилий необходим широкий спектр метрик — от CTR и CPC до таких финансовых показателей, как ROI, ROAS и ROMI. Однако, как было отмечено, современные ИТ пока не способны самостоятельно генерировать креативные идеи и позиционирование продукта, что указывает на сохранение значительной роли человеческого фактора.

Детальный анализ ключевых информационных технологий показал, что Programmatic Buying, с его экосистемой DSP, SSP и DMP, автоматизирует закупку рекламы, а Искусственный Интеллект (ИИ) трансформирует таргетинг, персонализацию и даже создание контента, с прогнозируемым ростом использования ИИ в России на 40% к 2025 году. Big Data выступает фундаментом для принятия решений, предоставляя глубокие инсайты через Data Mining, машинное обучение и нейронные сети. CRM-системы и автоматизация маркетинга, в свою очередь, значительно повышают удержание клиентов (в среднем на 27%) и снижают операционные затраты (на 15-20%).

Влияние этих технологий на конкурентоспособность предприятий неоспоримо. Автоматизация бизнес-процессов сокращает ошибки до 70% и ускоряет работу в 2-3 раза, а активное использование ИТ в маркетинге и продажах приводит к росту выручки на 15-25%. Аналитика данных позволяет компаниям адаптироваться к изменениям рынка и формировать устойчивое конкурентное преимущество.

Вместе с тем, внедрение ИТ сопряжено с вызовами. Этические проблемы, связанные с вторичностью контента и высокой стоимостью обслуживания ИИ-систем, требуют внимательного отношения. Особое внимание было уделено актуальным изменениям в законодательстве РФ о персональных данных, вступающим в силу с 1 сентября 2025 года, которые ужесточают требования к оформлению согласий, локализации данных и ответственности за их утечку (штрафы до 15 млн рублей).

В качестве перспективных направлений развития были выделены доминирующая роль ИИ в AdTech (с ежегодным ростом рынка на 25-30% до 2027 года), тренд на локализацию отечественных экосистем, продолжающийся рост мобильной рекламы и важность гиперперсонализации для увеличения CTR и конверсии. Также был отмечен переход инфлюенс-маркетинга к ROI-ориентированности, где бренды все больше платят за конкретный измеримый результат.

Практический анализ на примере МТС наглядно продемонстрировал, как крупные российские компании инвестируют миллиарды рублей в развитие собственных AdTech-решений, таких как «МТС Маркетолог» и «AI Маркетолог», для замещения зарубежных продуктов, использования Big Data и AI для персонализированных рекомендаций и укрепления своих конкурентных позиций на рынке.

Таким образом, все поставленные цели и задачи курсовой работы были успешно достигнуты. Информационные технологии являются не просто инструментами, а неотъемлемой частью стратегического управления рекламной деятельностью, способной кардинально изменить рыночную позицию компании.

Практические рекомендации для организаций:

1. Инвестиции в интегрированные AdTech- и MarTech-платформы: Приоритизировать внедрение комплексных решений, объединяющих CRM, Big Data, AI и Programmatic Buying, для создания единой экосистемы управления рекламой.
2. Глубокая аналитика и персонализация: Активно использовать Big Data и AI для микросегментации аудитории и создания гиперперсонализированных рекламных сообщений, что значительно повышает ROI.
3. Обучение и развитие компетенций: Инвестировать в обучение персонала работе с новыми ИТ-инструментами и аналитическими платформами.
4. Мониторинг правового поля: Постоянно отслеживать изменения в законодательстве о персональных данных и авторском праве, чтобы обеспечить полное соответствие и избежать юридических рисков.
5. Этический подход к ИИ: Разрабатывать внутренние этические кодексы использования ИИ, обеспечивая прозрачность и ответственность, что способствует повышению доверия потребителей.

Направления для дальнейших исследований:

• Более глубокий анализ влияния этических аспектов ИИ на потребительское поведение и лояльность к бренду.
• Исследование эффективности отечественных AdTech-решений в сравнении с ушедшими зарубежными аналогами на различных сегментах российского рынка.
• Разработка методологий для оценки долгосрочной стратегической ценности инвестиций в ИТ в рекламной деятельности, учитывающих не только финансовые, но и репутационные, инновационные выгоды.

Список использованной литературы

1. Айзенберг, М. Н. Менеджмент рекламы / М. Н. Айзенберг. – М. : Интел-тех, 2005. – 96 с.
2. Аренс, В. Современная реклама / В. Аренс, К. Бови. – М. : Довгань, 2004. – 704 с.
3. Ари де Гиус. Живая компания. Рост, научение и долгожительство в деловой среде / Ари де Гиус. – СПб. : Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге, 2004. – 221 с.
4. Бирюкова, Е. А. Методы определения экономической эффективности рекламы / Е. А. Бирюкова, И. М. Козюлина, Т. В. Рябова // Вестник современных исследований. – 2018. – № 1-1 (16). – С. 24-27.
5. Борисов, Б. Л. Технологии рекламы и PR : Учебное пособие / Б. Л. Борисов. – М. : ФАИР-ПРЕСС, 2001. – 146 с.
6. Быковская, Е. В. ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ КОМПАНИИ / Е. В. Быковская, Е. Б. Шварц, Е. И. Дмитриева // Ученые записки Российского государственного социального университета. – 2021. – Т. 20. – № 3 (158). – С. 57-64.
7. Вертоградов, В. Управление продажами. – 2-е изд. – СПб. : Питер, 2004. – 236 с.
8. Викентьев, И. Л. Приемы рекламы / И. Л. Викентьев. – СПб. : Триз-шанс, 2005. – 317 с.
9. Гермогенова, Л. Ю. Эффективная реклама в России. Практика и рекомендации / Л. Ю. Гермогенова. – М : Рус Партнер ЛТД, 2004. – 276 с.
10. Головлева, Е. Л. Основы рекламы / Е. Л. Головлева. – М. : Феникс, 2004. – 157 с.
11. Гольман, И. Я. Рекламное планирование. Рекламные технологии. Организация рекламной деятельности / И. Я. Гольман. – М. : Гелла-принт, 2006. – 371 с.
12. Дёмина, И. Н. Теоретические основы рекламного дела / И. Н. Дёмина. – Иркутск : Иркут. Ун-т, 2002. – 84 с.
13. Джон Филип Джоунс. Рекламный бизнес / Д. Ф. Джоунс. – М. : Вильямс, 2005. – 163 с.
14. Завьялова, Е. В. Методы оценки и главные показатели эффективности рекламной деятельности в сети Интернет / Е. В. Завьялова // Маркетинг и логистика. – 2016. – № 3 (11). – С. 60-68.
15. Искусственный интеллект в рекламе: технологические и правовые вызовы / Корнилов С. М., Корнилова Е. В. // Теория и практика общественного развития. – 2024. – № 9. – С. 136–142.
16. Какие технологии востребованы на рекламном рынке и сохранят популярность в 2025 году? // АКАР. – URL: https://akarussia.ru/knowledge/publications/1138 (дата обращения: 25.10.2025).
17. Корнилов, С. М. Искусственный интеллект в рекламе: технологические и правовые вызовы / С. М. Корнилов, Е. В. Корнилова // Теория и практика общественного развития. – 2024. – № 9. – С. 136–142.
18. Кульбида, У. Н. Информационные системы и технологии в рекламной деятельности / У. Н. Кульбида, А. В. Зыкина // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2012. – Т. 321. – № 6. – С. 195–198.
19. Маковец, Е. С. Влияние информационных технологий на развитие конкурентоспособности предприятия / Е. С. Маковец // Экономика и предпринимательство. – 2013. – № 10 (39). – С. 408-410.
20. МТС вложит миллиард в модные рекламные технологии на замену тем, которые бежали из России. – URL: https://www.cnews.ru/news/top/2023-04-21_mts_vlozhit_milliard_v_modnye_reklamnye (дата обращения: 25.10.2025).
21. МТС Маркетолог — Таргетированная Реклама на Основе Технологий Big Data. – URL: https://marketer.mts.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
22. МТС Рекламные технологии. – URL: https://stream.ru/about (дата обращения: 25.10.2025).
23. Официальный сайт ООО «Евросеть Ритейл» – мобильные телефоны и сотовая связь. – URL: www.euroset.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
24. Programmatic-реклама: что это такое и как работает. – URL: https://callibri.ru/blog/programmatic-advertising/ (дата обращения: 25.10.2025).
25. Programmatic buying — это совокупность методов закупки цифровой рекламы с использованием программных алгоритмов и систем автоматизации. – URL: https://adlook.com/ru/blog/programmatic-advertising-guide/ (дата обращения: 25.10.2025).
26. Ребрик, С. Тренинг профессиональных продаж / Сергей Ребрик. – М. : Эксмо, 2005. – 232 с.
27. Роль технологий в современном креативе: AI, Big Data и их влияние на рекламу. – URL: https://vc.ru/marketing/1000851-rol-tehnologiy-v-sovremennom-kreative-ai-big-data-i-ih-vliyanie-na-reklamu (дата обращения: 25.10.2025).
28. Самолюбова, А. Б. CallCenter на 100%: Практическое руководство по организации Центра обслуживания вызовов / А. Б. Самолюбова. – М. : Альпина Бизнес Букс, 2004. – 309 с.
29. Хальзова, Н. А. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАРКЕТИНГОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КАК ФАКТОР КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ / Н. А. Хальзова, И. С. Ульяновская // Вестник Казанского технологического университета. – 2013. – Т. 16. – № 10. – С. 273-275.
30. Хэйес, Ф. История CRM // Computerworld. – 2002. – № 14. – URL: http://www.osp.ru/cw/2002/14/023.htm (дата обращения: 25.10.2025).
31. Шуремов, Е. Л. Информационные технологии управления взаимоотношениями с клиентами / Е. Л. Шуремов. – М. : 1С-Паблишинг, 2005. – 98 с.
32. Thomas, H. D. Process Innovation: Reengineering Work through Information Technology / H. D. Thomas. – Boston : HBS Press, 1993. – 327 p.
33. Что такое programmatic реклама? – URL: https://nt-technology.ru/wiki/programmatic-advertising/ (дата обращения: 25.10.2025).