658.8:004.8:005.57

CRM, штучний інтелект, персоналізація, клієнтський досвід, автоматизація, машинне навчання, клієнтська аналітика

Обґрунтовано роль технологій штучного інтелекту як ключового інструменту сучасної персоналізації клієнтського досвіду в CRM-системах. Зростання обсягів даних, з якими працює бізнес, та очікування споживачів щодо індивідуалізованої взаємодії зумовлюють потребу в інтелектуальних підходах до управління взаєминами з клієнтами. Систематизовано три основні напрями застосування штучного інтелекту у сфері персоналізації: адаптація клієнтського досвіду, аналітика та прогнозування майбутніх дій клієнтів, а також автоматизована підтримка з урахуванням контексту та емоційного стану користувача. Детально охарактеризовано функціональні можливості таких інструментів, як генеративний контент, рекомендаційні системи, предиктивна аналітика, інтелектуальні чат-боти та емоційно-чутливий штучний інтелект, що відкривають нові горизонти для підвищення лояльності, задоволеності та утримання клієнтів. Окрему увагу приділено основним функціям персоналізації, реалізованим у сучасних CRM-системах на основі штучного інтелекту. Разом із тим висвітлено низку етичних викликів, зокрема непрозорість алгоритмічних рішень, потенційну упередженість моделей, ризики порушення конфіденційності даних та зменшення ролі людини в процесі ухвалення рішень. Доведено, що використання чотириступеневої моделі інтеграції дає змогу структурувати ризики та забезпечити ефективність на кожному етапі. Модель акцентує на необхідності формування клієнтоорієнтованої культури, залучення міждисциплінарних команд, встановлення показників ефективності та тестування рішень у пілотному форматі. Така модель демонструє важливість розгляду впровадження ШІ-персоналізації не лише як технічного процесу, а як елемента стратегічного управління змінами. Таким чином, персоналізація на основі штучного інтелекту розглядається не лише як технологічний виклик, а як важливий компонент стратегічного управління змінами, реалізація якого потребує дотримання принципів відповідального штучного інтелекту. Отримані результати можуть бути використані для подальших досліджень у напрямах персоналізації в умовах обмежених даних, етичного оцінювання ШІ-рішень і персоналізації у B2B-контексті.

1. Курилех А., Капітон А. Використання штучного інтелекту для розвитку CRM-систем. Стан, досягнення та перспективи інноваційних систем і технологій: матеріали всеукр. наук.-техн. конф. (м. Одеса, 18–19 квіт. 2024 р.). Одеса, 2024. С. 357–358.
2. Лошенюк І. Р., Рябоконь В. В., Коваленко-Савчук Д. П. Аналіз ефективності використання штучного інтелекту в персоналізації маркетингових стратегій. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo. 14171833 (дата звернення: 30.03.2025).
3. Хрупович С., Мазур О., Сливяк А. Технології використання штучного інтелекту у В2В маркетингу. Вісник Хмельницького національного університету. 2024. Т. 3. Екон. науки. С. 354–357. URL: https: //doi.org/10.31891/2307-5740-2024-330-53 (дата звернення: 30.03.2025).
4. Artificial Intelligence (AI)-based Customer Relationship Management (CRM): a comprehensive bibliometric and systematic literature review with outlook on future research / D. Ozay et al. Enterprise Information Systems. 2024. URL: https://doi.org/10.1080/17517575.2024.2351869 (дата звернення: 30.03.2025).
5. How AI Personalization Is Changing the Customer Experience – Medallia. Experience Management Software Platform – Medallia – Experience Management Software. URL: https://surli.cc/pterxj (дата звернення: 30.03.2025).
6. James C. Optimizing Cross-Selling and Up-Selling Strategies in Retail Marketing Using Generative AI. URL: https://surl.li/hpomvx (дата звернення: 30.03.2025).
7. Machireddy J. Customer360 application using data analytical strategy for the financial sector. SSRN Electronic Journal. 2025. URL: https://doi.org/10.2139/ssrn.5144274 (дата звернення: 30.03.2025).
8. Nadeem M. From Algorithms to Authenticity: Ensuring Ethical Customer Engagement in the Age of Artificial Intelligence. International Journal of Business and Management. 2025. Vol. 20. No. 2. P. 13. URL: https://doi.org/10.5539/ijbm.v20n2p13 (дата звернення: 30.03.2025).
9. Nama P. AI-Powered Mobile Applications: Revolutionizing User Interaction Through Intelligent Features and Context-Aware Services. Journal of emerging technologies and innovative research (JETIR). 2023. Vol. 10. No. 1. P. 611–620.
10. Pukas A. Hyper-Personalization as a Customer Relationship Management Tool in a SMART Organization. Problemy Zarządzania – Management Issues. 2022. Vol. 2022. No. 3 (97). P. 95–108. URL: https://doi.org/ 10.7172/1644-9584.97.5 (дата звернення: 30.03.2025).
11. The value of getting personalization right or wrong is multiplying. McKinsey & Company. URL: https://surl.li/ogkphk (дата звернення: 30.03.2025).
12. Turpin B., Morel M. Chatbots for Customer Experience | IBM. IBM – United States. URL: https://www. ibm.com/think/topics/chatbots-for-customer-experience (дата звернення: 30.03.2025).
13. Al-Ababneh H., Al-Olimat S. and others Optimization of strategic management of marketing and logistics of companies as part of the implementation of artificial intelligence. Acta Logistica. 2024. 11 (4). Р. 665–676. URL: https://doi.org/10.22306/al.v11i4.565 (дата звернення: 30.03.2025).
14. Ledro C., Nosella A., Dalla Pozza I. Integration of AI in CRM: Challenges and guidelines. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2023. P. 100151. URL: https://doi.org/10.1016/j.joitmc. 2023.100151 (дата звернення: 30.03.2025).
15. R. Leelavathi et al. AI-Driven Customer Relationship Management (CRM): A Review of Implementation Strategies. Studies in Systems, Decision and Control. Cham, 2024. P. 283–295. URL: https://doi.org/10. 1007/978-3-031-63402-4_22 (дата звернення: 30.03.2025).

1. Kurylekh A., Kapiton A. (2024) Vykorystannia shtuchnoho intelektu dlia rozvytku CRM-system. Stan, dosiahnennia ta perspektyvy innovatsiinykh system i tekhnolohii [Using artificial intelligence for the development of CRM systems. Status, achievements and prospects of innovative systems and technologies]: Materialy vseukr. naukovo-tekhn. konf. molodykh vchen., aspirantiv ta studentiv, m. Odesa, 18–19 kvit. 2024 r. Odesa, 2024. P. 357–358.
2. Losheniuk I. R., Riabokon V. V., Kovalenko-Savchuk D. P. (2024), Analiz efektyvnosti vykorystannia shtuchnoho intelektu v personalizatsii marketynhovykh stratehii [Analysis of the effectiveness of using artificial intelligence in personalizing marketing strategies]. Available at: https://doi.org/10.5281/zenodo. 14171833 (accessed: 30 March 2025).
3. Khrupovych S., Mazur O., Slyviak A. (2024). Tekhnolohii vykorystannia shtuchnoho intelektu u B2B marketynhu [Artificial intelligence technologies in B2B marketing]. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, t. 3, ekon. nauky, p. 354–357. Available at: https://doi.org/10.31891/2307-5740-2024-330-53 (accessed: 30 March 2025).
4. Artificial Intelligence (AI)-based Customer Relationship Management (CRM): a comprehensive bibliometric and systematic literature review with outlook on future research / D. Ozay et al. Enterprise Information Systems. 2024. Available at: https://doi.org/10.1080/17517575.2024.2351869 (accessed: 30 March 2025).
5. How AI Personalization Is Changing the Customer Experience – Medallia. Experience Management Software Platform – Medallia – Experience Management Software. Available at: https://surli.cc/pterxj (accessed: 30 March 2025).
6. James C. Optimizing Cross-Selling and Up-Selling Strategies in Retail Marketing Using Generative AI. Available at: https://surl.li/hpomvx (accessed: 30 March 2025).
7. Machireddy J. Customer360 application using data analytical strategy for the financial sector. SSRN Electronic Journal. 2025. Available at: https://doi.org/10.2139/ssrn.5144274 (accessed: 30 March 2025).
8. Nadeem M. (2025) From Algorithms to Authenticity: Ensuring Ethical Customer Engagement in the Age of Artificial Intelligence. International Journal of Business and Management, vol. 20, no. 2, p. 13. Available at: https://doi.org/10.5539/ijbm.v20n2p13 (accessed: 30 March 2025).
9. Nama P. (2023) AI-Powered Mobile Applications: Revolutionizing User Interaction Through Intelligent Features and Context-Aware Services. Journal of emerging technologies and innovative research (JETIR), vol. 10, no. 1, p. 611–620.
10. Pukas A. (2022) Hyper-Personalization as a Customer Relationship Management Tool in a SMART Organization. Problemy Zarządzania – Management Issues, vol. 2022, no. 3 (97), p. 95–108. Available at: https://doi.org/10.7172/1644-9584.97.5 (accessed: 30 March 2025).
11. The value of getting personalization right or wrong is multiplying. McKinsey & Company. Available at: https://surl.li/ogkphk (accessed: 30 March 2025).
12. Turpin B., Morel M. Chatbots for Customer Experience | IBM. IBM – United States. Available at: https://www.ibm.com/think/topics/chatbots-for-customer-experience (accessed: 30 March 2025).
13. Al-Ababneh H., Al-Olimat S. and others Optimization of strategic management of marketing and logistics of companies as part of the implementation of artificial intelligence. Acta Logistica, no. 11 (4), p. 665–676. Available at: https://doi.org/10.22306/al.v11i4.565 (accessed: 30 March 2025).
14. Ledro C., Nosella A., Dalla Pozza I. (2023) Integration of AI in CRM: Challenges and guidelines. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, p. 100151. Available at: https://doi.org/10.10 16/j.joitmc.2023.100151 (accessed: 30 March 2025).
15. R. Leelavathi et al. AI-Driven Customer Relationship Management (CRM): A Review of Implementation Strategies. Studies in Systems, Decision and Control. Cham, 2024, p. 283–295. Available at: https://doi.org/ 10.1007/978-3-031-63402-4_22 (accessed: 30 March 2025).