Привлечение и удержание потребителей в цифровую эпоху: комплексный анализ стратегий, метрик и трансформации поведения

Повышение уровня удержания клиентов всего на 5% может привести к увеличению прибыли компании от 25% до 100%. Эта ошеломляющая статистика не просто демонстрирует экономическую целесообразность, но и подчеркивает экзистенциальную необходимость для современного бизнеса фокусироваться на управлении взаимоотношениями с потребителями. В условиях стремительной цифровой трансформации рынка, когда конкуренция обостряется, а потребитель становится более информированным и требовательным, способность эффективно привлекать и удерживать клиентов превращается в ключевой фактор выживания и процветания.

Настоящее исследование представляет собой глубокий аналитический обзор процессов привлечения и удержания потребителей, выходящий за рамки традиционных академических обзоров. Оно призвано предоставить студентам экономических и маркетинговых направлений, а также молодым исследователям, комплексное и многоаспектное понимание этой критически важной области. Мы рассмотрим эволюцию классических маркетинговых концепций в цифровую эпоху, детально проанализируем ключевые метрики эффективности, исследуем инновационные стратегии и технологии, формирующие лояльность, изучим трансформацию потребительского поведения под влиянием глобальных факторов и, наконец, обратимся к этическим аспектам работы с данными. Наша цель — не просто собрать информацию, но и интегрировать ее в цельную, стилистически разнообразную и научно обоснованную картину, пригодную для публикации в студенческом научном журнале или представления на конференции, предлагая тем самым уникальный взгляд на комплексные задачи управления потребительскими отношениями в XXI веке.

Теоретические основы привлечения потребителей и их адаптация к цифровой среде

Сфера маркетинга, как живой организм, постоянно эволюционирует, адаптируясь к новым реалиям, и если в начале XX века было достаточно просто заявить о себе, то сегодня привлечение потребителей требует тонкого понимания их пути и поведенческих паттернов. Классические маркетинговые модели, зародившиеся задолго до появления интернета, остаются актуальными, но требуют глубокой переработки и адаптации к постоянно меняющейся цифровой среде.

Концепция воронки продаж и ее расширенные модели

В основе любой стратегии привлечения лежит фундаментальная концепция, известная как воронка продаж. Представьте себе широкое горлышко, в которое сначала попадает множество потенциальных клиентов, а затем их количество постепенно сужается, пока на выходе не остаются лишь те, кто совершил целевое действие. Эта маркетинговая модель описывает «путешествие» будущего покупателя от первого знакомства с предложением до реальной покупки. Она является мощным аналитическим инструментом, позволяющим детально проследить путь клиента, оценить эффективность каждого маркетингового канала и, что самое главное, выявить «узкие места» для оптимизации и увеличения конверсии.

Классическая воронка продаж традиционно базируется на модели AIDA, разработанной Э. Сент-Эльмо Льюисом еще в 1898 году. Она включает четыре последовательных этапа:

• Attention (Внимание): Самая широкая часть воронки, когда потенциальный клиент впервые узнает о продукте или компании. Это может быть результатом рекламной кампании, контент-маркетинга, PR-активности или даже упоминания в социальных сетях.
• Interest (Интерес): На этом этапе клиент начинает проявлять интерес к предложению, активно изучая информацию, характеристики продукта или услуги.
• Desire (Желание): Интерес перерастает в осознанное желание обладать продуктом или воспользоваться услугой. Клиент видит ценность предложения и его соответствие своим потребностям.
• Action (Действие): Финальный этап, на котором клиент совершает целевое действие – покупку, регистрацию, заявку, подписку.

Однако современный цифровой мир внес свои коррективы. Путь клиента стал гораздо сложнее и многомернее, поэтому классическая AIDA была расширена до моделей, таких как AIDAS и AIDAR. Модель AIDAS (Attention, Interest, Desire, Action, Satisfaction) добавляет этап удовлетворения, подчеркивая, что покупка – это не конец, а лишь начало долгосрочных отношений. Удовлетворенный клиент с большей вероятностью вернется и станет лояльным. Модель AIDAR (Attention, Interest, Desire, Action, Retention) идет еще дальше, включая этап удержания. Это признает, что истинная ценность клиента раскрывается в течение всего его жизненного цикла, а повторные покупки и долгосрочное взаимодействие имеют решающее значение. В цифровой среде эти расширенные модели особенно актуальны: после совершения покупки (Action) начинается критически важный этап формирования лояльности через качественное обслуживание, персонализированные предложения и регулярную коммуникацию (Satisfaction и Retention).

Цифровые каналы оказали колоссальное влияние на каждый этап воронки.

• Attention: Внимание привлекается через таргетированную рекламу в социальных сетях, поисковую оптимизацию (SEO), контент-маркетинг (блоги, видео), вирусный маркетинг и инфлюенс-маркетинг. Возможности точного таргетинга позволяют охватить максимально релевантную аудиторию.
• Interest: Клиенты проявляют интерес, посещая веб-сайты, читая обзоры, изучая страницы продуктов, просматривая вебинары или подписываясь на рассылки. Качество и релевантность контента становятся критически важными.
• Desire: Желание формируется через убедительные лендинги, демонстрации продуктов, отзывы, кейсы, персональные предложения и чат-боты, способные ответить на вопросы в режиме реального времени.
• Action: Действие совершается через онлайн-формы заказа, кнопки «Купить», подписки на сервисы, использование мобильных приложений. Простота и удобство оформления заказа или заявки напрямую влияют на конверсию.
• Satisfaction/Retention: Достижение удовлетворения и удержания обеспечивается через постпродажное обслуживание, персонализированные рекомендации на основе истории покупок, программы лояльности, оперативное решение проблем через онлайн-поддержку, а также email- и мессенджер-маркетинг, поддерживающий постоянный контакт.

Лидогенерация в цифровом маркетинге

Неразрывно связанной с этапом «Внимание» и «Интерес» в воронке продаж является лидогенерация — маркетинговая тактика, направленная на поиск и сбор контактных данных потенциальных клиентов, или «лидов». Лид — это не просто контакт, это человек, проявивший определенный интерес к продукту или услуге, что делает его потенциально готовым к дальнейшему взаимодействию. Основная цель лидогенерации — превратить анонимных посетителей сайта или социальных сетей в идентифицированных потенциальных клиентов для дальнейшей работы с ними.

В современных стратегиях привлечения лидогенерация играет центральную роль, поскольку без нее невозможно построить персонализированную коммуникацию и эффективно продвигать клиента по воронке. Она позволяет компаниям:

1. Формировать базу контактов: Для последующих прямых маркетинговых активностей (email-рассылки, звонки).
2. Сегментировать аудиторию: Разделять лидов на группы по интересам, поведению, демографии для более точечного воздействия.
3. Оптимизировать расходы: Сосредоточить маркетинговые усилия на тех, кто уже проявил интерес, вместо массового охвата.
4. Измерять эффективность: Отслеживать, какие каналы приносят наиболее качественных лидов.

Наиболее эффективные каналы лидогенерации в цифровом пространстве зависят от специфики бизнеса и целевой аудитории, но включают в себя широкий спектр инструментов:

• Веб-сайт компании: С помощью форм обратной связи, подписок на рассылки, бесплатных чек-листов или электронных книг (лид-магнитов) в обмен на контактные данные.
• Поисковая оптимизация (SEO) и контент-маркетинг: Создание ценного контента (статей, гайдов, видео), который привлекает органический трафик из поисковых систем. Пользователи, ищущие решение своей проблемы, с высокой вероятностью станут лидами.
• Рекламные кампании в социальных сетях (SMM): Таргетированная реклама на платформах вроде Facebook*, Instagram*, ВКонтакте, LinkedIn, предлагающая пользователям оставить свои данные для получения специального предложения или доступа к эксклюзивному контенту.
• Email-маркетинг: Сбор email-адресов через формы подписки на сайте и последующее развитие отношений через рассылки с ценной информацией, акциями и приглашениями.
• Вебинары и онлайн-мероприятия: Регистрация на вебинары требует ввода контактных данных, превращая участников в лидов.
• Специализированные платформы и каталоги: Размещение информации о компании на отраслевых порталах, где потенциальные клиенты ищут поставщиков или услуги.
• Реферальный маркетинг: Привлечение лидов через рекомендации существующих клиентов.

Ключевым аспектом лидогенерации является работа с целевыми лидами. Лиды могут быть «холодными» (минимальный интерес), «теплыми» (проявили явный интерес) и «горячими» (готовы к покупке). Эффективная стратегия предусматривает квалификацию лидов и их дальнейшее «взращивание» (lead nurturing) — систематическое взаимодействие с лидами с целью повышения их готовности к покупке, превращая «холодные» контакты в «горячие». Это позволяет не только оптимизировать работу отдела продаж, но и значительно повысить общую конверсию в покупателей.

Ключевые метрики эффективности: глубокий анализ привлечения и удержания

В мире данных и аналитики невозможно эффективно управлять бизнесом, не измеряя результаты, особенно это касается таких фундаментальных процессов, как привлечение и удержание потребителей. Именно метрики позволяют оценить рентабельность маркетинговых инвестиций, выявить слабые места в стратегиях и принять обоснованные решения для дальнейшего роста.

Стоимость привлечения клиента (CAC)

Представьте, что вы строите дом. Вы должны знать стоимость каждого кирпича, каждой доски, чтобы оценить общую стоимость строительства и понять, насколько это выгодно. В маркетинге таким «кирпичом» является каждый новый клиент, а его «стоимость» — это CAC (Customer Acquisition Cost), или стоимость привлечения клиента. Эта метрика отражает совокупные затраты на привлечение одного покупателя.

Расчет CAC — это не просто деление рекламного бюджета на количество новых клиентов. Он требует учета всех, даже неочевидных, расходов, связанных с маркетингом и продажами. Формула для расчета CAC выглядит следующим образом:

CAC = (Общие затраты на маркетинг и продажи) / (Количество привлеченных клиентов)

В состав «Общих затрат на маркетинг и продажи» входят:

• Расходы на рекламные кампании: Медиа-бюджеты в поисковых системах, социальных сетях, баннерная реклама и т.д.
• Затраты на контент-маркетинг: Создание статей, видео, инфографики, вебинаров.
• Расходы на SEO-оптимизацию: Работа по улучшению видимости сайта в поисковых системах.
• Оплата труда маркетинговых и сейлз-команд: Зарплаты маркетологов, менеджеров по продажам, дизайнеров, копирайтеров, занятых в процессе привлечения.
• Затраты на сторонние агентства и подрядчиков: Если часть маркетинга отдана на аутсорс.
• Расходы на программное обеспечение: CRM-системы, платформы автоматизации маркетинга, инструменты аналитики, используемые для привлечения.
• Содержание сайта и другие операционные расходы, напрямую связанные с привлечением.

Например, если компания потратила 1 000 000 рублей на маркетинг и продажи за месяц и привлекла 1000 новых клиентов, то CAC составит:

CAC = 1 000 000 руб. / 1000 клиентов = 1000 руб. за клиента

Стратегическое значение CAC проявляется в его взаимосвязи с пожизненной ценностью клиента (LTV). Для рентабельности бизнеса оптимальным считается соотношение LTV:CAC как 3:1. Это означает, что каждый привлеченный клиент должен приносить компании в три раза больше прибыли, чем было потрачено на его привлечение. Если соотношение ниже, скажем, 1:1 или меньше, это тревожный сигнал: компания тратит на привлечение столько же или больше, чем зарабатывает с клиента, что в долгосрочной перспективе ведет к убыткам. Если же соотношение значительно выше (например, 5:1), это указывает на высокую эффективность маркетинговых кампаний и потенциал для увеличения инвестиций в привлечение с целью ускорения роста.

Отклонения от оптимального соотношения требуют незамедлительного анализа и корректировки стратегий. Слишком высокий CAC может быть вызван неэффективными рекламными каналами, низкой конверсией, переплатой за лиды или неоптимизированными внутренними процессами продаж. Низкий CAC в сочетании с высоким LTV, напротив, свидетельствует о сильной рыночной позиции и эффективной работе.

Коэффициент конверсии (CR)

Коэффициент конверсии (Conversion Rate, CR) — это один из важнейших показателей эффективности в онлайн-бизнесе. Он измеряет процент посетителей сайта или другого цифрового ресурса, которые совершили определенное целевое действие, относительно общего числа посетителей. Целевым действием может быть покупка, регистрация, подписка на рассылку, заполнение формы, скачивание файла или просмотр определенного количества страниц.

Формула для расчета коэффициента конверсии выглядит так:

CR = (Количество целевых действий / Общий трафик) × 100%

Например, если ваш сайт посетило 10 000 человек, и 200 из них совершили покупку, то CR составит:

CR = (200 / 10 000) × 100% = 2%

Высокая конверсия является прямым индикатором эффективной работы маркетинга, удобства пользовательского интерфейса (UX/UI) и ценности предложения. Она напрямую влияет на окупаемость инвестиций в привлечение трафика.

Множество факторов могут влиять на конверсию сайта:

1. Техническое состояние сайта:
   • Скорость загрузки: Медленно загружающиеся страницы отталкивают пользователей.
   • Адаптивность под мобильные устройства: Сегодня большинство трафика идет с мобильных, сайт должен быть удобен для смартфонов.
   • SSL-сертификат: Подтверждает безопасность соединения, повышая доверие пользователей.
   • Отсутствие ошибок: Битые ссылки, неработающие формы снижают конверсию.
2. Удобство навигации (UX/UI): Интуитивно понятный интерфейс, четкая структура, легкость поиска нужной информации.
3. Качество контента: Релевантные, информативные, убедительные тексты, качественные изображения и видео, которые отвечают на вопросы клиента и показывают преимущества продукта.
4. Конкурентные цены и акции: Привлекательность ценового предложения и наличие стимулирующих акций.
5. Источник трафика: Качество трафика сильно влияет на конверсию. Например, пользователи, пришедшие по целевым запросам из поисковых систем, обычно конвертируются лучше, чем те, кто случайно увидел баннер.
6. Репутация компании и отзывы: Доверие к бренду, наличие положительных отзывов и социального доказательства.
7. Условия оплаты и доставки: Разнообразие способов оплаты, скорость и стоимость доставки.
8. Призывы к действию (CTA): Их ясность, заметность и убедительность.

Для оценки эффективности своих показателей компании часто используют бенчмарки — средние значения конверсии по отраслям. Средняя конверсия интернет-магазинов значительно варьируется:

• Интернет-аптеки: 21,7% (этот высокий показатель объясняется часто острой потребностью и целенаправленным поиском).
• Детские товары: 7,8%
• Косметика: 5,1%
• Автотовары: 5,2%
• Одежда и обувь: 4,5%
• Бытовая техника и электроника: 4,0%
• Спортивные товары: 3,1%
• Товары для дома и ремонта: 2,8%

В целом, хорошим коэффициентом конверсии для интернет-магазина часто считается 2-3%, а для оптимизированных лендингов, ориентированных на одно целевое действие, — выше 20%. Понимание этих бенчмарков помогает бизнесу адекватно оценивать свои результаты и ставить реалистичные цели по оптимизации.

Пожизненная ценность клиента (LTV)

Если CAC показывает, сколько стоит привлечь клиента, то LTV (Lifetime Value), или пожизненная ценность клиента, раскрывает, сколько прибыли этот клиент принесет компании за весь период взаимодействия с ним. Это ключевой показатель для долгосрочного стратегического планирования и демонстрация того, что удержание существующих клиентов экономически выгоднее, чем привлечение новых. Исследования подтверждают, что вероятность продажи существующему клиенту составляет 60–70%, тогда как новому — лишь 5–20%.

LTV помогает бизнесу:

• Выявлять наиболее прибыльных клиентов: Позволяет сосредоточить усилия на сегментах, приносящих максимальную прибыль.
• Рассчитывать окупаемость маркетинговых инвестиций (ROI): Понимая LTV, можно установить приемлемый CAC.
• Работать над удержанием клиентов: Инвестиции в лояльность оправдываются высокой пожизненной ценностью.
• Сегментировать аудиторию: Создавать персонализированные предложения для клиентов с разным LTV.

Существует несколько подходов к расчету LTV. Одна из наиболее распространенных формул выглядит так:

LTV = AOV × RPR × Lifetime

Где:

• AOV (Average Order Value) — средняя сумма в чеке. Это средняя сумма, которую клиент тратит за одну покупку.
• RPR (Repeat Purchase Rate) — частота повторных покупок. Это среднее количество покупок, совершаемых клиентом за определенный период (например, в год).
• Lifetime — средняя продолжительность взаимодействия клиента с компанией. Это период, в течение которого клиент остается активным покупателем (в годах или месяцах).

Пример расчета:

Предположим, средний чек в вашем интернет-магазине (AOV) составляет 3000 рублей. В среднем клиент совершает 4 покупки в год (RPR = 4). И в среднем он остается вашим клиентом в течение 3 лет (Lifetime = 3).

LTV = 3000 руб. × 4 × 3 = 36 000 руб.

Таким образом, каждый клиент в среднем приносит компании 36 000 рублей прибыли за весь период взаимодействия.

Другие подходы к расчету LTV могут быть более сложными, учитывая маржинальность продуктов, дисконтирование будущих денежных потоков или когортный анализ. Однако базовая формула дает хорошее представление о порядке цифр.

Стратегическое использование LTV заключается не только в расчете, но и в применении этого показателя для принятия бизнес-решений:

1. Сегментация аудитории: Выявление сегментов клиентов с высоким LTV позволяет создавать для них эксклюзивные программы лояльности, персонализированные предложения и приоритетное обслуживание.
2. Оптимизация маркетинговых инвестиций: Понимая LTV, можно более агрессивно инвестировать в привлечение клиентов с высоким потенциалом LTV, даже если их CAC временно выше. Это позволяет избежать нерентабельных инвестиций и сосредоточиться на наиболее перспективных каналах.
3. Развитие продуктов и услуг: LTV может указать на то, какие продукты и услуги способствуют более длительному удержанию клиентов и увеличению их ценности.
4. Программы лояльности: Инвестиции в программы лояльности, направленные на увеличение RPR и Lifetime, напрямую влияют на рост LTV.

Таким образом, LTV является не просто метрикой, а компасом, указывающим путь к устойчивому росту и прибыльности бизнеса, подчеркивая критическую важность долгосрочных отношений с клиентами.

Инновационные стратегии и технологии формирования долгосрочной лояльности

В эпоху цифровой трансформации, когда конкуренция нарастает, а потребительские ожидания стремительно растут, просто привлечь клиента уже недостаточно. Главная задача бизнеса – сформировать долгосрочную лояльность, превратив разовых покупателей в постоянных приверженцев бренда. Для этого компании активно внедряют инновационные стратегии и технологии, которые позволяют глубже понимать клиента и предлагать ему по-настоящему ценный опыт.

Персонализация как основа современной лояльности

В мире, перегруженном информацией, потребитель все чаще ищет индивидуальный подход. Именно здесь на сцену выходит персонализация – маркетинговая стратегия, при которой компании адаптируют свои коммуникации, продукты и предложения для каждого клиента, основываясь на его предпочтениях, интересах, поведении и демографических данных. Суть персонализации заключается в создании ощущения, что бренд «знает» и «понимает» клиента, делая каждое взаимодействие максимально релевантным и ценным.

Влияние персонализации на бизнес-показатели трудно переоценить. Исследования показывают, что персонализированный маркетинг может увеличить продажи на 12% по сравнению с неперсонализированной рекламой, а компании, активно использующие этот подход, зарабатывают в среднем на 10–15% больше. Почему это происходит?

• Повышение вовлеченности: Индивидуально подобранный контент вызывает больший отклик, увеличивая время взаимодействия с брендом.
• Рост конверсий: Предложения, соответствующие текущим потребностям клиента, значительно повышают вероятность покупки.
• Укрепление доверия: Когда бренд обращается к клиенту по имени, рекомендует товары, которые ему действительно интересны, или предлагает решения его конкретных проблем, это укрепляет эмоциональную связь и доверие.
• Снижение оттока: Клиенты чувствуют себя ценными и уникальными, что снижает их склонность переходить к конкурентам.

В сегменте B2C персонализация проявляется в рекомендательных системах онлайн-магазинов («Вам также может понравиться…»), персонализированных email-рассылках с акциями на любимые категории товаров, динамическом контенте на сайте, адаптирующемся под предыдущие действия пользователя. В B2B-маркетинге персонализация играет не менее важную роль, но проявляется иначе. Здесь она помогает повысить вовлеченность клиентов путем демонстрации глубокого понимания их бизнес-потребностей, отраслевых вызовов и индивидуальных целей. Это могут быть персонализированные коммерческие предложения, кейс-стади, релевантные для конкретной отрасли клиента, или индивидуальные вебинары, посвященные решению их уникальных задач.

Центральную роль в создании эффективных персонализированных кампаний играют CRM-системы (Customer Relationship Management). Эти системы являются своего рода «мозговым центром» для данных о клиентах. Они позволяют:

• Собирать и хранить данные: Всю историю взаимодействия клиента с компанией – от первой точки контакта до последней покупки, включая запросы в поддержку, посещения сайта, реакции на рассылки.
• Анализировать поведение: Выявлять паттерны покупок, предпочтения, отслеживать изменения в поведении.
• Сегментировать аудиторию: Автоматически распределять клиентов по группам для таргетированных коммуникаций.
• Автоматизировать маркетинговые процессы: Отправлять персонализированные email-рассылки, SMS, уведомления в приложении по заданным сценариям (например, «брошенная корзина», день рождения клиента, напоминание о повторной покупке).

Современные CRM-системы, особенно в сочетании с системами онлайн-записи, позволяют автоматизировать воронку продаж, гарантируя, что ни один потенциальный клиент не будет потерян. Это не только повышает удержание, но и освобождает маркетологов от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на стратегическом планировании и творческом подходе к формированию лояльности. Использование CRM-систем, таким образом, положительно коррелирует с уровнем удержания покупателей и их общей удовлетворенностью.

Предиктивная аналитика для прогнозирования поведения клиентов

Если персонализация позволяет адаптироваться под текущие нужды клиента, то предиктивная аналитика дает возможность заглянуть в будущее, прогнозируя его поведение. Это мощный инструмент, использующий статистические методы, машинное обучение и большие данные для прогнозирования вероятности будущих событий или поведения клиентов.

Предиктивная аналитика применяется в маркетинге для решения целого ряда стратегических задач:

• Прогнозирование спроса и продаж: Оценка вероятности покупки конкретного продукта или услуги в будущем, что помогает оптимизировать запасы и планировать маркетинговые кампании.
• Сегментация клиентов: Выявление групп клиентов с похожим поведением или потенциалом LTV для более точного таргетинга.
• Персонализация предложений: Прогнозирование, какие продукты или услуги будут наиболее интересны конкретному клиенту, до того, как он сам об этом подумает.
• Оценка пожизненной ценности клиента (LTV): Более точное прогнозирование будущей прибыли, которую принесет каждый клиент.
• Предотвращение оттока (Churn Prevention): Одна из наиболее ценных областей применения. Предиктивная аналитика выявляет поведенческие паттерны, которые предшествуют уходу клиента (например, снижение активности, уменьшение частоты покупок, обращения в поддержку с проблемами). На основе этих прогнозов компании могут разработать и предложить персонализированные предложения (скидки, специальные бонусы, проактивная помощь) для удержания таких клиентов еще до того, как они примут решение об уходе.

Методологии выявления поведенческих паттернов, предшествующих оттоку, включают:

• Анализ активности: Снижение частоты входов в приложение, уменьшение времени на сайте, отсутствие реакции на рассылки.
• Изменение паттернов покупок: Уменьшение среднего чека, увеличение интервалов между покупками, отказ от ранее популярных категорий товаров.
• Обращения в службу поддержки: Рост числа негативных обращений или запросов на закрытие аккаунта.
• Демографические и психографические данные: Изменения в жизненной ситуации клиента.

На основе этих прогнозов разрабатываются таргетированные предложения. Например, клиенту, у которого прогнозируется высокий риск оттока, может быть предложена эксклюзивная скидка на его любимый товар, звонок от персонального менеджера или доступ к закрытому сообществу. Таким образом, предиктивная аналитика превращает реактивный маркетинг в проактивный, позволяя удержать клиента до того, как проблема станет необратимой.

Искусственный интеллект и Big Data в управлении лояльностью

В основе предиктивной аналитики и глубокой персонализации лежат две мощнейшие технологии современности: Искусственный Интеллект (ИИ) и Big Data. Именно они являются движущей силой, позволяющей обрабатывать, анализировать и интерпретировать огромные объемы информации для принятия стратегических решений в управлении лояльностью.

Big Data — это огромные массивы структурированных и неструктурированных данных, которые собираются из множества разнообразных источников. Представьте себе не просто набор таблиц, а колоссальное хранилище информации, обновляющееся в реальном времени. Источники Big Data в маркетинге включают:

• CRM-системы: Содержат детальную историю взаимодействий с клиентами.
• Транзакции: Данные о покупках, возвратах, предпочтениях в оплате.
• Социальные сети: Лайки, репосты, комментарии, упоминания бренда, настроения пользователей.
• Веб-аналитика: Посещения сайта, просмотренные страницы, время на сайте, клики, пути перемещения пользователя.
• Мобильные приложения: Активность пользователя в приложении, геолокация.
• IoT-устройства (Интернет вещей): Данные с умных устройств, которые могут отражать поведенческие паттерны.
• Внешние данные: Демографические данные, экономические показатели, погодные условия.

Компании используют анализ Big Data для:

• Изучения клиентского поведения: Выявления скрытых закономерностей и трендов.
• Прогнозирования спроса: На основе исторических данных и внешних факторов.
• Точной настройки персонализированной рекламы: Создания гиперсегментированных кампаний.
• Разработки новых продуктов: Ориентированных на реальные потребности рынка.

Искусственный Интеллект (ИИ), в свою очередь, предоставляет инструменты для осмысления и использования этих данных. Алгоритмы машинного обучения, являющиеся частью ИИ, способны находить сложные взаимосвязи в Big Data, которые недоступны человеческому анализу. ИИ применяется для:

• Автоматизации персонализации: ИИ-алгоритмы могут в реальном времени генерировать персонализированные рекомендации продуктов, контента или предложений для каждого пользователя на основе его текущего поведения и истории.
• Предиктивной аналитики: Построение сложных прогнозных моделей (например, для предсказания оттока или LTV) на основе анализа тысяч переменных из Big Data.
• Мониторинга настроения клиентов: ИИ-системы могут анализировать тексты отзывов, комментариев в соцсетях, обращений в поддержку для определения эмоционального состояния клиентов и выявления проблем.
• Чат-ботов и виртуальных ассистентов: ИИ обеспечивает круглосуточную поддержку, отвечая на вопросы клиентов и направляя их по воронке продаж, что повышает удовлетворенность и лояльность.
• Оптимизации рекламных кампаний: ИИ постоянно корректирует таргетинг, ставки и креативы для максимизации эффективности привлечения и удержания.

Совместное использование ИИ и Big Data позволяет компаниям не просто реагировать на действия клиентов, а проактивно формировать их опыт, предвосхищая потребности и предлагая наиболее релевантные решения. Это создает фундамент для действительно долгосрочных и прочных отношений с потребителями, превращая их из разовых покупателей в преданных адвокатов бренда.

Трансформация потребительского поведения под влиянием глобальных факторов

Поведение потребителей – это динамичный ландшафт, постоянно меняющийся под воздействием внешних и внутренних факторов. В последние годы скорость этих изменений значительно возросла, в первую очередь благодаря цифровой трансформации и глобальным социально-экономическим потрясениям. Понимание этих сдвигов критически важно для разработки эффективных стратегий привлечения и удержания.

Цифровая трансформация и формирование нового типа потребителя

Стремительное внедрение цифровых технологий во все сферы жизни общества привело к беспрецедентной цифровой трансформации. Этот процесс не просто изменил способы взаимодействия людей с продуктами и услугами; он сформировал качественно новый тип потребителя. Современный потребитель, зачастую представитель так называемого «цифрового поколения», воспринимает интернет не просто как инструмент, а как естественную среду обитания, источник информации, платформу для коммуникации и, конечно, основное место для совершения покупок.

Цифровая трансформация радикально изменяет следующие аспекты потребительского поведения:

• Ценностно-смысловые аспекты: Потребители все больше ценят удобство, скорость, персонализацию и бесшовный опыт взаимодействия. Время стало новой валютой, и цифровые решения, экономящие время (онлайн-заказ, доставка за час), выходят на первый план.
• Мировоззренческие аспекты: Повышается осведомленность о проблемах экологии, социальной ответственности компаний. Потребители предпочитают бренды, разделяющие их ценности и демонстрирующие прозрачность.
• Когнитивные аспекты: Потребители стали более информированными и требовательными. Доступ к огромному объему информации (отзывы, сравнения, обзоры) дает им возможность принимать более взвешенные решения и сравнивать предложения, что повышает конкуренцию между брендами.
• Мотивационно-целевые аспекты: Мотивы к покупке могут быть как рациональными (поиск лучшей цены, качества), так и эмоциональными (принадлежность к сообществу, самовыражение через бренд). Цифровые платформы позволяют легко удовлетворять оба типа мотивов.

Одним из наиболее ярких проявлений цифровой трансформации стало массовое распространение мобильных устройств. Смартфоны и планшеты стали неотъемлемой частью повседневной жизни, через них осуществляется значительная часть действий в сети – от поиска информации и общения до онлайн-шопинга и использования банковских услуг. Это означает, что компании должны оптимизировать свои цифровые активы (сайты, приложения) под мобильные устройства, предлагая удобный и быстрый пользовательский опыт.

Период пандемии COVID-19 стал катализатором этих изменений. Потребители, вынужденные оставаться дома, стали более активно использовать онлайн-продажи продуктов питания, услуги доставки и различные платформы виртуальной деятельности. Это привело к росту онлайн-коммерции, сравнимому с прогрессом за 3-4 года в Европе, и закрепило новые паттерны поведения, такие как привычка к бесконтактным платежам и онлайн-покупкам почти любых товаров и услуг.

Влияние глобальных социально-экономических факторов

Помимо цифровизации, на потребительское поведение оказывают влияние и более широкие глобальные социально-экономические факторы. Эти факторы формируют макроэкономический контекст и социокультурные тренды, которые, в свою очередь, определяют предпочтения и решения потребителей как на международном, так и на локальном уровне.

Пандемия COVID-19 стала одним из самых мощных глобальных шоков последних десятилетий, спровоцировавшим быстрые и значительные изменения в поведении потребителей. В частности, она привела к:

• Пересмотру ценностных ориентиров: Приоритетными стали забота о себе, своем здоровье и безопасности, а также благополучие близких.
• Ориентации на рациональный выбор и ответственное потребление: В условиях экономической неопределенности потребители стали более внимательно относиться к расходам, искать соотношение цены и качества, а также поддерживать бренды, демонстрирующие социальную ответственность.
• Активному вовлечению в интернет-торговлю: Как уже упоминалось, пандемия ускорила переход к онлайн-покупкам, сделав их нормой для многих категорий товаров.
• Росту DIY-культуры («сделай сам»): Многие потребители переключились на самостоятельное приготовление пищи, ремонт дома и другие занятия, что повлияло на спрос в соответствующих отраслях.
• Повышенному вниманию к здоровью: 60% респондентов заявили, что стали уделять своему физическому и ментальному здоровью больше времени, что отразилось на росте спроса на товары для здоровья, фитнес-услуги и здоровое питание.
• Поляризации предпочтений: Из-за ухудшения финансового положения у многих сформировалось одновременное предпочтение как бюджетных, так и более премиальных предложений. Это означает, что потребители могут экономить на одних категориях товаров, чтобы позволить себе более дорогие и качественные в других.

Помимо пандемии, другие глобальные факторы также влияют на потребительское поведение. Например, изменение гендерных ролей и рост осознанности в вопросах равенства приводят к тому, что маркетинг становится менее стереотипным, а продукты и услуги ориентируются на более широкий круг потребителей без жесткой привязки к полу. В развитых странах на поведение потребителей влияют такие тенденции, как нехватка времени (стимулирующая спрос на удобные, быстрые решения и сервисы), углубляющаяся цифровизация и постоянное повышенное внимание к здоровью и благополучию.

Эти глобальные тренды требуют от компаний гибкости и адаптивности в стратегиях привлечения и удержания. Необходимо не только отслеживать, но и предвосхищать изменения в потребительских предпочтениях, чтобы оставаться релевантными и конкурентоспособными на рынке.

Оценка лояльности и удовлетворенности потребителей: метрики и этические аспекты

Достижение лояльности и удовлетворенности потребителей является конечной целью любого клиентоориентированного бизнеса. Эти показатели не просто отражают хорошее отношение к бренду, но и напрямую коррелируют с финансовыми результатами компании, обеспечивая устойчивый рост и снижение затрат на привлечение. Однако для эффективного управления ими необходимо иметь четкие инструменты измерения и соблюдать строгие этические принципы.

Измерение лояльности потребителей

Лояльность потребителей — это не просто повторные покупки, это глубокая приверженность покупателя конкретному бренду, продукту или услуге, направленная на построение долгосрочных отношений. Лояльные клиенты не только регулярно совершают покупки, но и становятся «адвокатами бренда», рекомендуя его своему окружению, менее восприимчивы к повышению цен и обладают значительно более высокой пожизненной ценностью (LTV). Как уже было отмечено, повышение уровня удержания клиентов всего на 5% может привести к увеличению прибыли от 25% до 100%, что подчеркивает стратегическое значение лояльности.

Для измерения лояльности и удовлетворенности используются различные метрики, каждая из которых имеет свои особенности и цели.

Индекс потребительской лояльности (NPS — Net Promoter Score)

NPS — это один из наиболее популярных и широко используемых индексов, который показывает готовность клиентов рекомендовать бренд своему окружению. Он базируется на одном простом вопросе: «С какой вероятностью вы порекомендуете нашу компанию/продукт/услугу другу или коллеге?» Клиенты отвечают по 10-балльной шкале, где 0 означает «ни в коем случае не порекомендую», а 10 — «обязательно порекомендую».

На основе ответов клиенты делятся на три категории:

• Промоутеры (9–10 баллов): Это энтузиасты, лояльные клиенты, которые активно рекомендуют компанию и способствуют ее росту.
• Нейтралы (7–8 баллов): Удовлетворены, но не преданы бренду. Могут легко уйти к конкурентам при первом же выгодном предложении.
• Критики (0–6 баллов): Неудовлетворенные клиенты, которые могут нанести ущерб репутации бренда через негативные отзывы и антирекламу.

Формула для расчета NPS:

NPS = % промоутеров − % критиков

Значение NPS может варьироваться от -100 (если все клиенты — критики) до +100 (если все — промоутеры). Интерпретация значений:

• 0 до 30: Считается хорошим показателем.
• 30 до 70: Очень хороший показатель.
• 70 до 100: Отличный показатель, указывающий на чрезвычайно высокую лояльность. Некоторые эксперты считают NPS выше 50% отличным показателем, а выше 75% — великолепным.

NPS прост в расчете и позволяет быстро оценить общее настроение клиентов, однако он не дает глубокой информации о причинах такого отношения.

Индекс удовлетворенности клиентов (CSAT — Customer Satisfaction Score)

CSAT измеряет, насколько клиент был доволен конкретным взаимодействием с компанией, продуктом или услугой в определенный момент времени. В отличие от NPS, который фокусируется на готовности рекомендовать (долгосрочная лояльность), CSAT дает сиюминутную оценку удовлетворенности. Вопрос обычно звучит как: «Насколько вы удовлетворены нашим продуктом/услугой/обслуживанием?» с вариантами ответов от «Очень не удовлетворен» до «Очень удовлетворен» или по 5-балльной шкале.

CSAT рассчитывается как процент положительных ответов (например, «удовлетворен» и «очень удовлетворен») от общего числа респондентов.

CSAT = (Количество положительных ответов / Общее количество ответов) × 100%

CSAT помогает получить объективную картину о качестве товаров и услуг, уровне обслуживания и эффективности коммуникационных каналов. Он часто используется для оценки послепродажного обслуживания, работы службы поддержки или удобства использования нового функционала.

Индекс лояльности клиентов (CLI — Customer Loyalty Index)

CLI является более сложным и многомерным индексом лояльности по сравнению с NPS. Он учитывает не только готовность покупать повторно и рекомендовать, но и объективную картину поведения клиента, а также другие аспекты его взаимодействия с брендом. CLI призван дать более полную и нюансированную картину лояльности.

Он обычно объединяет три ключевых элемента:

1. Net Promoter Score (NPS): Готовность рекомендовать.
2. Вероятность повторной покупки (Repurchase Likelihood): Насколько вероятно, что клиент снова купит продукт или воспользуется услугой.
3. Удовлетворенность клиентов (Customer Satisfaction): Общая удовлетворенность взаимодействием с брендом.

Расширенные модели CLI также могут включать:

• Готовность пробовать новые предложения от того же бренда.
• Ценовую чувствительность: Насколько сильно изменение цены повлияет на лояльность.
• Усилия, требуемые для взаимодействия с брендом (Customer Effort Score – CES).

CLI, будучи более комплексной метрикой, позволяет выявить глубинные причины лояльности или ее отсутствия, предоставляя более детальные данные для стратегического планирования и разработки программ удержания.

Этические и правовые аспекты работы с данными потребителей

В эпоху повсеместной цифровизации и персонализации работа с данными потребителей становится критически важной, но при этом сопряжена с серьезными этическими и правовыми вызовами. Компании обязаны строго соблюдать этические нормы и действующее законодательство при сборе, хранении, обработке и использовании персональных данных.

Основные принципы и требования включают:

1. Согласие потребителя: Сбор данных должен осуществляться только с явно выраженного согласия пользователя, с четким указанием целей использования этих данных.
2. Прозрачность: Компании должны информировать клиентов о том, какие данные собираются, как они используются и кто имеет к ним доступ (политика конфиденциальности).
3. Минимизация данных: Собирать только те данные, которые действительно необходимы для заявленных целей, избегая избыточного сбора.
4. Безопасность данных: Обеспечивать надежную защиту собранных данных от несанкционированного доступа, утечек и злоупотреблений.
5. Право на забвение и доступ: Клиенты должны иметь право запросить удаление своих данных или получить к ним доступ для проверки и корректировки.

На международном уровне одним из наиболее строгих регуляторов является GDPR (General Data Protection Regulation) Европейского союза, который устанавливает высокие стандарты защиты персональных данных. Аналогичные нормы действуют и в российском законодательстве о персональных данных (Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных»), которое также требует от компаний строгого соблюдения правил сбора, хранения и обработки личной информации граждан.

В контексте персонализации, использование контекстных данных является примером того, как можно адаптировать предложения без нарушения конфиденциальности персональных данных. Контекстные данные включают:

• Геолокация: Предложение акций в ближайших магазинах или информации о местных событиях.
• Тип устройства: Адаптация отображения контента или предложения, релевантные для пользователя мобильного устройства или десктопа.
• Время суток: Отправка утренних новостей или вечерних предложений.
• Погодные условия: Реклама зонтов в дождливую погоду или солнцезащитных средств в жаркую.

Эти данные не являются «персональными» в том смысле, что они напрямую не идентифицируют конкретного человека, но позволяют создать релевантный и полезный опыт. Такой подход демонстрирует, что эффективная персонализация возможна в рамках этических и правовых границ, если компании ответственно подходят к вопросам приватности и защиты данных, выстраивая доверие с потребителями.

Выводы и перспективы дальнейших исследований

Проведенный анализ процессов привлечения и удержания потребителей в цифровую эпоху наглядно демонстрирует, что успех современного бизнеса невозможен без комплексного, научно обоснованного подхода. Мы увидели, как классические маркетинговые модели, такие как воронка продаж и AIDA, эволюционируют под влиянием цифровизации, трансформируясь в более сложные и многомерные структуры, учитывающие долгосрочные отношения с клиентом. Детальное рассмотрение ключевых метрик — CAC, CR и LTV — подчеркнуло их взаимосвязь и стратегическое значение для оценки рентабельности и оптимизации маркетинговых инвестиций. Особое внимание было уделено инновационным стратегиям и технологиям, таким как персонализация, предиктивная аналитика, ИИ и Big Data, которые не просто автоматизируют процессы, но и позволяют глубже понимать клиента, предвосхищать его потребности и формировать истинную лояльность.

Трансформация потребительского поведения, вызванная как цифровой революцией, так и глобальными социально-экономическими факторами (например, пандемией COVID-19), требует от компаний постоянной адаптации и гибкости. Современный потребитель стал более информированным, требовательным и осознанным, что заставляет бренды пересматривать свои ценностные предложения. Наконец, анализ метрик лояльности (NPS, CSAT, CLI) и этических аспектов работы с данными подчеркнул, что доверие и прозрачность являются неотъемлемыми компонентами успешных взаимоотношений с клиентами.

Таким образом, комплексность и взаимосвязь всех рассмотренных аспектов — от теоретических основ до этических дилемм — формируют единую картину эффективного управления взаимоотношениями с потребителями в условиях динамичного цифрового рынка.

Для будущих научных изысканий открывается широкий круг направлений:

1. Влияние новых технологий: Углубленное изучение влияния развивающихся технологий, таких как метавселенные, Web3, дополненная и виртуальная реальность (AR/VR), на потребительское поведение и формирование стратегий лояльности. Как эти иммерсивные среды изменят воронку продаж и методы персонализации?
2. Кросс-культурные различия: Детальное исследование кросс-культурных различий в потребительском поведении и их влияния на эффективность универсальных маркетинговых стратегий привлечения и удержания в глобальном масштабе.
3. Экологическая и социальная ответственность: Дальнейший анализ возрастающей роли экологической и социальной ответственности (ESG-факторов) компаний как драйвера лояльности потребителей, особенно среди молодого поколения.
4. Гибридные модели потребления: Изучение развития гибридных моделей потребления, сочетающих онлайн и офлайн опыт, и их влияния на дизайн клиентского пути и инструменты измерения лояльности.
5. Психологические аспекты персонализации: Более глубокое исследование психологических механизмов, лежащих в основе эффективности персонализации, и ее потенциальное влияние на поведенческие предвзятости потребителей.

Эти направления позволят углубить понимание сложных процессов управления взаимоотношениями с потребителями, способствуя разработке еще более эффективных и этически обоснованных стратегий в постоянно меняющемся мире.

Список использованной литературы

1. Бондаренко, В. А. Изменение модели поведения и осознания клиентских потребностей // Европейский журнал социальных наук. – 2014. – № 3. – Т. 1. – С. 332-336.
2. Бондаренко, В. А. Изменение потребностей индивидов и модели их поведения в обществе потребления // Практический маркетинг. – 2014. – № 4. – С. 14-19.
3. Окольнишникова, И. Ю. Расчет уровня вовлеченности покупателей в бренд // Экономические исследования. – 2011. – №1.
4. Фролов, Д. П. Маркетинговая парадигма регионального развития: монография. – Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2013.
5. Шаховская, Л. С., Аракелова, И. В. Потребительская экономика: сущность, содержание, принципы // Актуальные вопросы современной экономической науки :сб. докл. XI-й междунар. науч. конф. (г. Липецк, 23 февр. 2013 г.). – Липецк: Издательский центр «Гравис», 2013.
6. Методы удержания клиентов и повышения их лояльности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://delovoymir.biz/ru/articles/view/?did=10868 (дата обращения: 09.10.2025).
7. Анализ клиентов: методы, сегментация и стратегии удержания. – DVP Audit. – Режим доступа: https://dvp.audit.ru/blog/analiz-klientov-metody-segmentatsiya-i-strategii-uderzhaniya/ (дата обращения: 09.10.2025).
8. Анализ модели поведения потребителей в условиях цифровой трансформации. – DOI. – Режим доступа: https://doi.org/10.24412/1999-2300-2023-11-146-150 (дата обращения: 09.10.2025).
9. Взаимное влияние трансформации потребительского поведения и развития онлайн-ритейла / Д. А. Углов // Креативная экономика. – 2024. – № 1. – Режим доступа: https://creativeconomy.ru/articles/120223 (дата обращения: 09.10.2025).
10. Воронка продаж — что это и как построить маркетинговую воронку. – eLama. – Режим доступа: https://www.elama.ru/wiki/term/voronka-prodazh/ (дата обращения: 09.10.2025).
11. ГЛОБАЛИЗАЦИЯ И ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ ДОМАШНИХ ХОЗЯЙСТВ. – Repository BNTU. – Режим доступа: https://rep.bntu.by/bitstream/handle/data/102927/globalizatsiya_i_potrebitelskoe_povedenie_domashnih_hozyaystv.pdf?sequence=1 (дата обращения: 09.10.2025).
12. Изменение особенностей потребительского поведения на рынке товаров массового потребления под влиянием цифровизации в России. – Elibrary. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=44465593 (дата обращения: 09.10.2025).
13. Исследование причин и факторов изменения потребительского поведения населения. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-prichin-i-faktorov-izmeneniya-potrebitelskogo-povedeniya-naseleniya (дата обращения: 09.10.2025).
14. ИССЛЕДОВАНИЕ КАТЕГОРИИ «ЛОЯЛЬНОСТЬ» В ТЕОРИИ МАРКЕТИНГА ОТНОШЕНИЙ. – Современные проблемы науки и образования. – Режим доступа: https://science-education.ru/ru/article/view?id=23348 (дата обращения: 09.10.2025).
15. КАК CRM ПОМОГАЕТ В СОЗДАНИИ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ. – Bitrix24. – Режим доступа: https://www.bitrix24.ru/blogs/articles/kak-crm-pomogaet-v-sozdanii-personalizirovannyh-marketingovyh-kompaniy.php (дата обращения: 09.10.2025).
16. Конверсия (в интернет-маркетинге). – Википедия. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D1%8F_(%D0%B2_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82-%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B5) (дата обращения: 09.10.2025).
17. Конверсия – что это и как ее посчитать. – Услуги маркетинга в Москве. – Режим доступа: https://web-comp.ru/konversiya-chto-eto-i-kak-ee-poschitat/ (дата обращения: 09.10.2025).
18. КОНЦЕПЦИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ СТРАТЕГИИ В СФЕРЕ УСЛУГ. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/kontseptsiya-personalizirovannoy-marketingovoy-strategii-v-sfere-uslug (дата обращения: 09.10.2025).
19. ЛОЯЛЬНОСТЬ КЛИЕНТОВ КАК ОСНОВА ПОСТРОЕНИЯ УСТОЙЧИВОГО БИЗНЕСА. – Elibrary. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=42701166 (дата обращения: 09.10.2025).
20. ЛОЯЛЬНОСТЬ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ: ПОНЯТИЕ, ФАКТОРЫ И АВТОРСКИЙ ПОДХОД К ЭМПИРИЧЕСКОМУ ИССЛЕДОВАНИЮ. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/loyalnost-potrebiteley-ponyatie-faktory-i-avtorskiy-podhod-k-empiricheskomu-issledovaniyu (дата обращения: 09.10.2025).
21. ЛОЯЛЬНОСТЬ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/loyalnost-potrebiteley-teoreticheskiy-aspekt (дата обращения: 09.10.2025).
22. LTV в маркетинге — что это, как считать показатель LTV клиента. – OneSpot. – Режим доступа: https://onespot.ru/blog/chto-takoe-ltv-v-marketinge/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. LTV: что это в маркетинге, формула для расчёта lifetime value. – Яндекс. – Режим доступа: https://www.yandex.ru/business/academy/articles/chto-takoe-ltv (дата обращения: 09.10.2025).
24. LTV показатель в маркетинге: что это и как его считать. – Медиаконтекст. – Режим доступа: https://mediakontekst.ru/ltv-pokazatel-v-marketinge-chto-eto-i-kak-ego-schitat/ (дата обращения: 09.10.2025).
25. Модель AIDA в маркетинге: что это такое и как работает маркетинговая модель АИДА – примеры применения. – Elit-Web. – Режим доступа: https://elit-web.ru/blog/chto-takoe-model-aida (дата обращения: 09.10.2025).
26. Модель AIDA: этапы и применение, формулы — примеры рекламного воздействия AIDA в маркетинге. – Яндекс Практикум. – Режим доступа: https://practicum.yandex.ru/blog/model-aida/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. МОДЕЛЬ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ПОТРЕБИТЕЛЯ «AIDA» В СИСТЕМЕ МАРКЕТИНГОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ. – Elibrary. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=32490333 (дата обращения: 09.10.2025).
28. ПОВЕДЕНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ: СОВРЕМЕННЫЕ РЕАЛИИ И ГЛОБАЛЬНЫЕ ТРЕНДЫ. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/povedenie-potrebiteley-sovremennye-realii-i-globalnye-trendy (дата обращения: 09.10.2025).
29. Персонализация в маркетинге: как найти индивидуальный подход к клиенту. – НПБК. – Режим доступа: https://npbk.ru/blog/personalizatsiya-v-marketinge (дата обращения: 09.10.2025).
30. Персонализация в маркетинге: что это, как использовать персонализацию. – Passteam. – Режим доступа: https://passteam.ru/blog/personalizaciya-v-marketinge (дата обращения: 09.10.2025).
31. Персонализация как неотъемлемый аспект деятельности современной организации. – Elibrary. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46102660 (дата обращения: 09.10.2025).
32. Предиктивная аналитика в маркетинге: прогнозирование потребностей клиентов. – Журнал Mindbox о разумном бизнесе. – Режим доступа: https://mindbox.ru/blog/predictive-analytics-in-marketing/ (дата обращения: 09.10.2025).
33. Предиктивная аналитика в маркетинге: прогнозируем будущее и растим ROI. – Carrot quest. – Режим доступа: https://carrotquest.io/blog/predictive-analytics-in-marketing/ (дата обращения: 09.10.2025).
34. Предиктивная аналитика: 7 примеров использования в бизнесе. – Ingate Group. – Режим доступа: https://www.ingate.ru/blog/predictive-analytics-business-use-cases/ (дата обращения: 09.10.2025).
35. Предиктивный подход: эффективное решение бизнес-задач будущего. – Skypro. – Режим доступа: https://sky.pro/media/prediktivnyj-podhod-effektivnoe-reshenie-biznes-zadach-buduschego/ (дата обращения: 09.10.2025).
36. РОЛЬ CRM-СИСТЕМ В ОПТИМИЗАЦИИ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-crm-sistem-v-optimizatsii-marketingovyh-strategiy (дата обращения: 09.10.2025).
37. Роль CRM-систем в оптимизации маркетинговых стратегий. – SciUp. – Режим доступа: https://sciup.org/14131741/ (дата обращения: 09.10.2025).
38. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ. – СФУ. – Режим доступа: https://journal.sfu-kras.ru/node/152 (дата обращения: 09.10.2025).
39. ТРАНСФОРМАЦИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ. – КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-potrebitelskogo-povedeniya-v-epohu-tsifrovoy-ekonomiki (дата обращения: 09.10.2025).
40. Трансформация модели поведения потребителя в условиях цифровой экономики. – Elibrary. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54415516 (дата обращения: 09.10.2025).
41. Формула CAC: считаем стоимость привлечения клиента. – Блог Carrot quest. – Режим доступа: https://carrotquest.io/blog/cac-formula/ (дата обращения: 09.10.2025).
42. Формула или модель AIDA: правила создания рекламы. – Молодой ученый. – Режим доступа: https://moluch.ru/archive/139/39011/ (дата обращения: 09.10.2025).
43. Что такое AIDA и как ее применить в создании маркетинговых сообщений. – UIS. – Режим доступа: https://uiscom.ru/blog/chto-takoe-model-aida-i-kak-ee-primenit-v-sozdanii-marketingovyh-soobshhenij/ (дата обращения: 09.10.2025).
44. Что такое CAC и как маркетологу его считать. – Контур.Школа. – Режим доступа: https://kontur.ru/school/marketing/articles/chto-takoe-cac (дата обращения: 09.10.2025).
45. Что такое CAC: Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента. – CNews. – Режим доступа: https://www.cnews.ru/reviews/cac_customer_acquisition_cost_stoimost_privlecheniya_klienta (дата обращения: 09.10.2025).
46. Что такое конверсия в маркетинге: определение и значение. – Dois Z Publicidade. – Режим доступа: https://doisz.com.br/ru/chto-takoe-konversiya-v-marketinge-opredelenie-i-znachenie/ (дата обращения: 09.10.2025).
47. Что такое конверсия в рекламе и маркетинге простыми словами. – Skillbox Media. – Режим доступа: https://skillbox.ru/media/marketing/chto_takoe_konversiya_v_reklame_i_marketinge_prostymi_slovami/ (дата обращения: 09.10.2025).
48. Что такое лидогенерация: полный гайд. – Netpeak Journal. – Режим доступа: https://netpeak.net/ru/blog/chto-takoe-lidogeneratsiya/ (дата обращения: 09.10.2025).
49. Что такое LTV, зачем её считать и как правильно это делать. – Skillbox. – Режим доступа: https://skillbox.ru/media/marketing/chto_takoe_ltv_i_zachem_ee_schitat/ (дата обращения: 09.10.2025).
50. Что такое персонализация маркетинга, как она работает и чем различается в B2B и B2C. – Skillbox. – Режим доступа: https://skillbox.ru/media/marketing/chto_takoe_personalizatsiya_marketinga_kak_ona_rabotaet_i_chem_razlichaetsya_v_b2b_i_b2c/ (дата обращения: 09.10.2025).
51. Что такое потребительская лояльность и как её повысить. – Unisender. – Режим доступа: https://unisender.com/ru/glossary/chto-takoe-loyalnost-potrebiteley (дата обращения: 09.10.2025).
52. 7 мифов о персонализации в CRM-маркетинге. – Inbox Marketing. – Режим доступа: https://inbox.marketing/blog/7-mifov-o-personalizacii-v-crm-marketinge (дата обращения: 09.10.2025).
53. CAC метрика в маркетинге, как считать CAC и что это? – UIS. – Режим доступа: https://uiscom.ru/blog/chto-takoe-cac/ (дата обращения: 09.10.2025).
54. Цифровая трансформация потребительского поведения населения: факторы и особенности в системе адаптации. – Elibrary. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=61214343 (дата обращения: 09.10.2025).
55. Персонализация маркетинга на базе интернет-технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Буренина, Татьяна Анатольевна. – disserCat. – Режим доступа: https://www.dissercat.com/content/personalizatsiya-marketinga-na-baze-internet-tekhnologii (дата обращения: 09.10.2025).