Эволюция Процесса Принятия Решения Потребителем: От Классических Моделей к Эпохе Цифровой Трансформации и Нейромаркетинга

Изучение потребительского поведения — краеугольный камень современного маркетинга и менеджмента. В условиях глобальной цифровизации, экспоненциального роста объемов информации и обострения конкурентной борьбы понимание того, как, почему и под влиянием чего потребитель принимает решение о покупке, становится критически важным для формирования эффективной рыночной стратегии.

Потребительское поведение в широком академическом смысле представляет собой совокупность действий, предпринимаемых людьми при приобретении, потреблении товаров и услуг, а также при избавлении от них (Блэкуэлл, Миниард, Энджел). Центральным элементом этого поведения является процесс принятия решения (ППР).

Актуальность настоящего исследования обусловлена радикальной трансформацией потребительского пути, вызванной развитием e-commerce и многоканальных продаж. Если еще десятилетие назад ППР рассматривался как строго линейный процесс, то сегодня он стал циклическим, фрагментированным и во многом иррациональным. Производителям и ритейлерам необходимо моделировать этот новый, сложный процесс для эффективного управления спросом, поскольку старые методы уже не дают нужной точности прогнозирования.

Цель данной работы — провести исчерпывающий анализ сущности, этапов и ключевых факторов, влияющих на процесс принятия решения потребителем, сфокусировавшись на интеграции классических теоретических моделей с современными цифровыми реалиями и передовыми методами исследования.

Сущность и Фундаментальные Модели Потребительского Выбора

Процесс принятия решения (ППР) — это не просто момент обмена денег на товар, а сложный когнитивный и поведенческий алгоритм, который начинается задолго до физического акта покупки. Моделирование ППР позволяет маркетологам влиять на сознание покупателя на каждом этапе, что в конечном итоге определяет успех продукта на рынке.

Классические Теоретические Концепции

Классическая маркетинговая мысль традиционно описывает ППР, используя метафору «Черного ящика» сознания покупателя.

Модель «Черного ящика» Ф. Котлера

Данная модель, являющаяся основополагающей в маркетинге, структурирует процесс влияния на потребителя в три последовательных блока:

1. Побудительные факторы маркетинга и прочие раздражители. Сюда относятся контролируемые факторы (комплекс 4P: Товар, Цена, Распределение, Продвижение) и неконтролируемые факторы (экономические, политические, культурные, технологические).
2. «Черный ящик» сознания покупателя. Это область, которую маркетологи стремятся понять, но которая остается непрозрачной. Она включает, с одной стороны, Характеристики покупателя (культурные, социальные, личностные, психологические) и, с другой стороны, Процесс принятия решения.
3. Ответные реакции покупателя. Видимый результат процесса: выбор товара, марки, продавца, времени и объема покупки.

Эта модель подчеркивает, что маркетинговые стимулы не напрямую формируют реакцию, а преломляются через уникальное сознание каждого индивида, поэтому прямое копирование успешных кампаний часто не работает.

Психологические и Социологические Модели

Наряду с чисто маркетинговым подходом, существуют классические модели, объясняющие выбор через призму психологии и социологии.

Психоаналитическая модель (З. Фрейд). Эта концепция утверждает, что решения часто являются результатом бессознательных импульсов, скрытых желаний (Ид), которые конфликтуют с моральными и культурными ограничениями (Сверх-Я). В рекламе этот подход реализуется через апелляцию к власти, статусу или сексуальности, когда продукт позиционируется как средство для реализации подавленных желаний, хотя сам покупатель может этого не осознавать.

Модель обучения (Стимул-Реакция). Основанная на поведенческих теориях, эта модель предполагает, что потребители приобретают определенные привычки и лояльность к бренду через прошлый опыт и подкрепление. Первичные действия (покупка) формируют лояльность, делая последующие покупки рутинными и менее зависимыми от рационального поиска информации.

Поведенческая Экономика в Принятии Решений

Классические экономические теории предполагали, что потребитель является рациональным актором, стремящимся к максимизации полезности. Однако современные исследования, особенно в области поведенческой экономики, доказали значительную иррациональность выбора.

Ключевой прорыв здесь связан с работами А. Тверски и Д. Канемана, которые разработали Теорию перспектив. Эта теория объясняет, что субъективная ценность выгоды или потери зависит не от абсолютного значения, а от точки отсчета, что заставляет нас по-разному реагировать на эквивалентные стимулы.

«Фрейминг-эффект» — яркое проявление иррациональности. Он демонстрирует, что одна и та же информация воспринимается покупателем по-разному в зависимости от того, как она сформулирована (от «фрейма»).

Фрейм (Подача информации)	Пример формулировки	Ожидаемая реакция потребителя	Склонность
Выгода	«Этот продукт на 90% эффективен»	Склонность избегать риска	Предпочтение гарантии
Потеря	«Этот продукт неэффективен в 10% случаев»	Склонность к риску	Готовность к авантюре

Если информация подается в терминах гарантированной выгоды, потребители склонны избегать риска (выберут гарантированный, но меньший выигрыш). Если же информация подается в терминах потенциальной потери, они, наоборот, становятся склонными к риску, пытаясь избежать гарантированных потерь. Понимание фрейминга критически важно для эффективного ценообразования и построения рекламных сообщений.

Этапы Принятия Решения: Трансформация в Среде E-commerce

Традиционный взгляд на ППР как на строго линейную последовательность шагов утратил свою актуальность в эпоху доминирования цифровых платформ и многоканальных продаж.

Сравнение Линейной и Циклической Моделей

Традиционный Линейный Процесс включает пять классических этапов:

1. Осознание проблемы/потребности. Возникновение разрыва между текущим и желаемым состоянием.
2. Поиск информации. Внутренний (память, прошлый опыт) и внешний (друзья, реклама, интернет).
3. Оценка альтернатив. Сравнение брендов по ключевым атрибутам, формирование "набора выбора".
4. Решение о покупке. Выбор конкретного продукта и продавца.
5. Поведение после покупки. Удовлетворенность/неудовлетворенность, возникновение когнитивного диссонанса.

Циклическая Модель Consumer Decision Journey (CDJ) от McKinsey. В начале 2010-х годов McKinsey предложили более реалистичную, циклическую модель, отражающую поведение потребителя в цифровой среде, где поиск информации и оценка могут происходить одновременно и неоднократно. Что же является ключевым отличием?

Этап CDJ	Описание	Влияние цифровой среды
1. Первоначальное рассмотрение (Initial Consideration)	Формирование первоначального набора брендов, о которых потребитель знает.	Формируется под влиянием рекламы, SEO и медийного шума.
2. Активная оценка (Active Evaluation)	Потребитель активно ищет отзывы, сравнивает цены, участвует в онлайн-дискуссиях.	Критически важна роль UGC (отзывов), социальных сетей и сравнения цен на маркетплейсах.
3. Завершение/Покупка (Closure/Purchase)	Сам акт приобретения.	Усиление роли social commerce, покупки в один клик.
4. Петля лояльности (Loyalty Loop)	Постпокупочное поведение, которое в случае положительного опыта приводит к немедленной повторной покупке, минуя этапы поиска и оценки.	Управляется персонализацией, CRM-системами и программами лояльности.

Ключевое отличие: в CDJ процесс не заканчивается покупкой. Положительный опыт создает «петлю лояльности», которая радикально сокращает будущий путь принятия решения, что является главной целью современного маркетинга.

Влияние Маркетплейсов и Цифровых Каналов на Привычки Потребителей

Цифровизация привела к беспрецедентному росту рынка e-commerce. Масштаб трансформации в России впечатляет: в 2023 году рынок электронной коммерции достиг 7,8 трлн рублей с годовым ростом в 44%, а прогноз на 2024 год составляет 11–11,3 трлн рублей (рост 37–43%).

Главным драйвером этого роста являются крупные универсальные маркетплейсы (Wildberries, Ozon), чья совокупная доля в общем объеме онлайн-продаж в России выросла до 56,7% в 2024 году.

Трансформация этапов под влиянием маркетплейсов:

Этап ППР	Доминирование маркетплейсов	Последствия для потребителя
Поиск информации	Маркетплейс становится первичным поисковым агрегатором, вытесняя традиционные поисковые системы (Google, Яндекс).	Потребитель ищет не бренд, а товар с лучшим рейтингом и отзывами на конкретной платформе.
Оценка альтернатив	Оценка происходит по стандартизированным метрикам: рейтинг (звезды), количество отзывов, скорость доставки.	Решение принимается быстрее, поскольку вся необходимая информация (отзывы, цены, логистика) собрана в одном интерфейсе.
Риск (барьер)	Снижение риска за счет легкости возврата и системы рейтинга продавцов.	Усиливается эффект «импульсивной покупки», так как процесс принятия решения упрощен и ускорен.

Таким образом, маркетплейсы не просто добавили новый канал продаж, они фундаментально перестроили этапы поиска и оценки, сделав их более быстрыми, ориентированными на визуальный контент и UGC. Это заставляет бренды переносить свои маркетинговые бюджеты с традиционной рекламы непосредственно на оптимизацию карточек товаров на этих площадках.

Факторы Влияния и Управление Поведением Через IMC

Факторы, влияющие на ППР, традиционно делятся на психологические, социокультурные, личностные и ситуационные. В цифровой среде особую актуальность приобретают факторы, управляемые Интегрированными Маркетинговыми Коммуникациями (IMC).

Роль Социальных Медиа и Инфлюенсер-Маркетинга

Социальные сети перестали быть просто площадками для общения; они превратились в мощные инструменты формирования предпочтений и непосредственного совершения покупок (social commerce).

Влияние социальных сетей на поиск информации: В 2024 году 50% мировых интернет-пользователей использовали социальные медиа для поиска информации о брендах и продуктах. Более того, 78% потребителей утверждают, что публикации компаний в социальных сетях прямо влияют на их покупательские решения.

Инфлюенсер-маркетинг — это реакция маркетинга на кризис доверия к традиционной рекламе. Потребители больше доверяют мнению лидера мнений, воспринимаемого как эксперт или "друг". Инфлюенсеры эффективно воздействуют на этапы Осознания проблемы (через демонстрацию желаемого образа жизни) и Оценки альтернатив (через демонстрацию использования продукта). Визуальный контент (фото, видео) в социальных сетях усиливает эмоциональное восприятие, обходя рациональные барьеры и вызывая непосредственное желание приобрести продукт.

Персонализация и Барьер Доверия

В цифровой экономике персонализация является ключевым инструментом для сокращения пути принятия решения и перевода потребителя в «петлю лояльности».

Персонализация рекламы. Основанная на анализе больших данных (Big Data) и поведении пользователей (история поиска, покупок), персонализация позволяет показывать релевантные предложения в нужное время. Это повышает вероятность импульсивных решений о покупке, поскольку предложение идеально соответствует текущей или скрытой потребности.

Барьер доверия в цифровой среде. Несмотря на все преимущества онлайн-торговли, одной из наиболее серьезных проблем, влияющих на этап Решения о покупке, остается проблема доверия. Распространение ложной или искаженной информации, в частности, фейковых отзывов и накрученных рейтингов, подрывает доверие ко всей системе онлайн-оценок и электронным платформам. Если потребитель не может доверять информации на этапе активной оценки, он либо переходит на более надежную платформу, либо вообще отказывается от покупки. Таким образом, управление репутацией и борьба с фейковыми отзывами становятся ключевыми задачами IMC. Компании, которые смогут гарантировать подлинность пользовательского контента, получат решающее конкурентное преимущество.

Специфика Категорий и Передовые Методы Исследования Поведения

Процесс принятия решения не является универсальным; он существенно меняется в зависимости от типа товара или услуги.

Специфика Принятия Решения для Услуг и FMCG

Услуги

Процесс принятия решения в сфере услуг имеет специфические особенности, обусловленные их четырьмя ключевыми характеристиками:

1. Неосязаемость (Intangibility): Услугу нельзя увидеть, потрогать или попробовать до момента потребления. Это резко повышает воспринимаемый риск на этапе Оценки альтернатив.
2. Неотделимость от производителя (Inseparability): Качество услуги тесно связано с человеком, который ее предоставляет.
3. Непостоянство качества (Variability): Качество может сильно варьироваться в зависимости от времени, места и исполнителя.
4. Несохраняемость (Perishability): Услугу нельзя хранить.

Поскольку оценку или возврат услуги после покупки осуществить невозможно, потребитель полагается на доверие и социальные доказательства (рекомендации, отзывы, репутация провайдера) гораздо сильнее, чем при покупке материального товара, что делает репутацию исполнителя критически важной.

Товары повседневного спроса (FMCG)

В секторе FMCG (Fast Moving Consumer Goods) решения часто принимаются на основе привычки или импульсивно. В условиях высокой конкуренции и кризисной среды (когда потребитель становится более чувствительным к цене) для FMCG-компаний актуальным является управление Пользовательским Контентом (UGC). Стимулирование потребителей к созданию положительного контента (фото, видео, отзывы) и его активное использование направлено на формирование эмоциональной лояльности к бренду, что позволяет сократить этап поиска информации и избежать перехода к конкурентам.

Нейромаркетинг и Big Data: Инструменты Нового Мейнстрима

Современный маркетинг и наука о поведении потребителей все чаще обращаются к высокотехнологичным, междисциплинарным методам, чтобы проникнуть в «Черный ящик» сознания покупателя.

Нейромаркетинг: Измерение Неосознанного

Нейромаркетинг — это междисциплинарный подход, который использует нейрофизиологические методы для изучения реакции потребителя на маркетинговые стимулы (рекламу, упаковку, продукт). Он позволяет измерять неосознанные реакции (эмоции, восприятие, внимание), которые невозможно выявить с помощью традиционных опросов. Это дает маркетологам беспрецедентный доступ к истинным мотивам выбора.

Основные инструменты нейромаркетинга:

Инструмент	Принцип действия	Преимущество
фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография)	Измерение изменений кровотока в мозге, связанных с нейронной активностью.	Высокое пространственное разрешение: позволяет точно определить, какие области мозга (связанные с эмоциями, памятью, принятием решений) активируются.
ЭЭГ (электроэнцефалография)	Измерение электрической активности мозга с помощью электродов на коже головы.	Высокое временное разрешение: позволяет отследить реакцию потребителя с точностью до миллисекунд.

Применение нейромаркетинга критически важно для анализа самого сложного этапа — Оценки альтернатив, позволяя понять, какие элементы упаковки или сообщения привлекают внимание и вызывают положительные эмоции, склоняя потребителя к выбору.

Big Data и Advanced Analytics: Прогнозирование Поведения

Big Data (большие данные) и Advanced Analytics (анализ высокого уровня) обеспечивают мощную основу для моделирования и прогнозирования потребительского поведения.

Сбор данных о миллионах транзакций, кликов, поисковых запросов и геопозиции позволяет формировать высокоэффективные алгоритмы прогнозирования спроса.

Применение Advanced Analytics:

1. Машинное обучение и Нейронные сети. Эти алгоритмы способны выявлять неочевидные закономерности в поведении потребит��лей, которые не могут быть обнаружены стандартными статистическими методами. Они используются для прогнозирования оттока клиентов (churn prediction) или вероятности покупки конкретного товара.
2. Регрессионный анализ и Деревья решений. Помогают определить, какие именно факторы (например, цена, время доставки, наличие скидки) оказывают наибольшее влияние на принятие окончательного решения.
3. Коллаборативная фильтрация. Ключевой метод для создания систем персонализированных рекомендаций. Он основан на анализе схожести поведения разных пользователей: «Если пользователь А купил X и Y, а пользователь Б купил только X, то пользователю Б следует порекомендовать Y». Этот метод управляет этапом Осознания потребности и Поиска информации, предлагая релевантные товары до того, как потребитель сам осознает потребность.

Заключение

Процесс принятия решения потребителем в XXI веке представляет собой сложный, динамичный и зачастую иррациональный путь. Исследование показало, что, несмотря на сохранение актуальности классических теоретических концепций (таких как модель «Черного ящика» и психоаналитический подход), они требуют интеграции с выводами поведенческой экономики (например, «Фрейминг-эффект»).

Ключевая трансформация процесса принятия решения происходит под влиянием цифровизации: линейный 5-этапный процесс уступил место циклической модели CDJ. Доминирование маркетплейсов и взрывная роль социальных медиа и инфлюенсеров кардинально изменили этапы поиска информации и оценки альтернатив, сделав UGC и персонализацию критическими факторами. Как мы можем наиболее эффективно воздействовать на этот фрагментированный путь, если не понимаем подлинные мотивы покупателя?

Эффективная маркетинговая стратегия в современную эпоху должна быть основана на синтезе фундаментальных психологических знаний, социокультурного контекста и, самое главное, данных, полученных через высокотехнологичные аналитические методы. Нейромаркетинг, позволяющий проникнуть в неосознанные механизмы выбора, и Advanced Analytics (Big Data, Машинное обучение), обеспечивающие точное прогнозирование и гиперперсонализацию, являются инструментами нового научного мейнстрима.

Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на этических аспектах сбора и использования больших данных, а также на разработке гибридных моделей, которые смогут более точно описывать поведение потребителя в условиях одновременного воздействия онлайн- и офлайн-стимулов, поскольку именно омниканальность становится новой нормой потребительского поведения.

Список использованной литературы

1. Барлетта М. Как покупают женщины: чем маркетинг для женщин отличается от маркетинга для мужчин. Москва: Вершина, 2007. 288 с.
2. Блэкуэлл Р., Миниард П. Поведение потребителей. Санкт-Петербург: Питер, 2007. 944 с.
3. Геффрой Э.К. Единственное, что все еще мешает, это покупатель: Успех в обращении с клиентами. Москва: Интерэксперт, 2007. 396 с.
4. Данько Т.П., Скоробогатых И.И. Количественные методы анализа в маркетинге. Санкт-Петербург: Питер, 2006. 384 с.
5. Дубровин И.А. Поведение потребителей. Москва: Дашков и К, 2009. 279 с.
6. Дурович А.П. Основы маркетинга. Москва: Новое знание, 2006. 512 с.
7. Козырев А.А. Мотивация потребителей. Москва: Изд-во Михайлова В.А., 2007. 384 с.
8. Лемешевский И.М. Микроэкономика. Москва: ФУАинформ, 2008.
9. Макарова Т.Н., Лыгина Н.И. Поведение потребителей. Москва: ИНФРА – М, 2009. 208 с.
10. Морозов Ю.В. Основы маркетинга. Москва: Дашков и К, 2005. 148 с.
11. Парамонова Т.Н. Маркетинг. Москва: Кнорус, 2008. 358 с.
12. Сергеев А.М., Бойченко Е.А. Поведение потребителей. Москва: Эксмо, 2008. 320 с.
13. Соломон М.Р. Поведение потребителей. Искусство и наука побеждать на рынке. Москва: ДиаСофт, 2008. 784 с.
14. Федько Н.Г., Федько В.П. Поведение потребителей. Ростов-на-Дону: Феникс, 2008.
15. Экономический словарь / Под ред. А.И. Архипова. Москва: Проспект, 2008.
16. ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ. 2019. URL: vaael.ru (дата обращения: 22.10.2025).
17. ОСОБЕННОСТИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕМ НА СТАДИИ ПЕРЕХОДА К ОСОЗНАНИЮ ПОТРЕБНОСТИ В «ОКНО ВДОХНОВЕНИЯ». URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
18. Эволюция влияния социальных сетей на потребительские предпочтения и поведение. URL: apni.ru (дата обращения: 22.10.2025).
19. ВЛИЯНИЕ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ НА ПОКУПАТЕЛЬСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В США. 2024. URL: scinetwork.ru (дата обращения: 22.10.2025).
20. АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ КАК ИНСТРУМЕНТА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
21. СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ. URL: bsuir.by (дата обращения: 22.10.2025).
22. УПРАВЛЕНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИМ ОПЫТОМ В КОМПАНИЯХ FMCG-СЕКТОРА В КОНТЕКСТЕ КРИЗИСНОЙ СРЕДЫ. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
23. Теория и методология формирования и оценки нейробренда. URL: unecon.ru (дата обращения: 22.10.2025).
24. BIG DATA и анализ высокого уровня. 2024. URL: bsuir.by (дата обращения: 22.10.2025).
25. ТРАНСФОРМАЦИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ НА РЫНКЕ E-COMMERCE. URL: journal-management.com (дата обращения: 22.10.2025).