Ключові показники ефективності впровадження штучного інтелекту у маркетингові процеси електронної комерції

Анотація

У статті розглядаються ключові показники ефективності (KPI) як інструмент системного управління трансформацією маркетингових процесів підприємств електронної комерції при впровадженні штучного інтелекту. Представлено багаторівневу модель управління змінами (фреймворк E-C-R-S-T-M), яка інтегрує стратегічні, операційні, технологічні та фінансові показники в єдину керовану архітектуру. Дослідження охоплює детальний аналіз KPI для кожного етапу трансформації: від експертизи бізнес-цілей, аудиту даних і розробки моделей до тестування, повномасштабного впровадження та безперервного моніторингу й оптимізації. Розглядаються багатошаровість, глибина аналітики та прозорість інтерпретації KPI, що забезпечують відтворюваність розрахунків, можливість оперативного реагування на ринкові зміни у реальному часі та підвищення якості управлінських рішень. Отримані результати можуть бути використані практиками для проєктування, оцінювання, порівняння альтернатив і поетапного вдосконалення AI-рішень у маркетингових системах електронної комерції.

Ключові слова: штучний інтелект, ключові показники ефективності, електронна комерція, цифровий маркетинг, управління змінами, фреймворк E-C-R-S-T-M.

DOI: 10.15276/mdt.10.1.2026.12

1. Klia, P. (2021). Artificial intelligence in e-commerce: A business process analysis. https://www.researchgate.net/publication/352706225_Artificial_intelligence_in_e-commerce_a_business_process_analysis


2. Khrais, L. T. (2020). Role of artificial intelligence in shaping consumer demand in e-commerce. Future Internet, 12(12), Article 226. https://doi.org/10.3390/fi12120226


3. Gochhait, S., Mazumdar, O., Chahal, S., & Kanwat, P. (2020). Role of artificial intelligence (AI) in understanding the behavior pattern: A study on e-commerce. In S. Satapathy, V. Bhateja, & S. Das (Eds.), Lecture notes in computer science (pp. 1821–1831). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1420-3_166


4. Srivastava, S. C., & Srivastava, G. (2014). Role of information systems in e-commerce: A meta-analysis. International Journal of Electronic Commerce, 19(1), 92–117. https://doi.org/10.2753/JEC1086-4415190104


5. Venkateswaran, P. S., Dominic, M. L., Agarwal, S., Oberai, H., Anand, I., & Rajest, S. S. (2014). The role of artificial intelligence (AI) in enhancing marketing and customer loyalty. In M. L. Dominic & R. Saravanakumar (Eds.), Handbook of research on artificial intelligence and smart assistant technologies (pp. 334–355). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-4666-5888-2.ch020


6. Jha, A., Sharma, P., Upmanyu, R., Sharma, Y., & Tiwari, K. (2024). Machine learning-based optimization of e-commerce advertising campaigns. In Proceedings of the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2024). SciTePress. https://www.scitepress.org/Papers/2024/124567/124567.pdf


7. Khrais, L. T. (2020). Artificial intelligence, big data, and e-commerce: Emerging trends and opportunities. Computational Intelligence and Neuroscience, 2020, Article 4928320. https://doi.org/10.1155/2020/4928320


8. Tran, M. T. (2024). Unlocking the AI-powered customer experience: Personalized service, enhanced engagement, and data-driven strategies for e-commerce applications. Journal of Innovations in Digital Economy, 4(1), 45–68. https://doi.org/10.37256/jide.4120242524


9. Lee, S. B., Park, J., & Choi, K. (2019). Artificial intelligence-based chatbot systems for e-commerce: Systematic literature review. Journal of Information Systems, 35(2), 104–125. https://doi.org/10.2308/isys-52421