338:658.5

дослідження ринку, інструменти підготовки даних, технології штучного інтелекту, епоха цифрових технологій

Комплексно досліджено трансформацію процесів дослідження ринку в умовах стрімкого зростання обсягів цифрової інформації, розвитку глобального цифрового середовища та активного впровадження технологій штучного інтелекту. Проаналізовано сучасні тенденції генерації даних, що характеризуються експоненційною динамікою, а також зростання чисельності користувачів Інтернету як ключові чинники зміни підходів до збору, опрацювання та аналізу інформації. Обґрунтовано, що збільшення масивів структурованих і неструктурованих даних потребує застосування інноваційних інструментів їх систематизації, очищення, інтеграції та підготовки до подальшого використання в аналітичних моделях. Розкрито сутність інструментів підготовки даних та визначено їх місце в сучасному аналітичному процесі. Встановлено відмінності між інструментами підготовки даних і традиційними ETL-процесами, зокрема у фокусі на гнучкість, оперативність, підтримання аналітики самообслуговування та забезпечення командної взаємодії. Доведено, що використання таких інструментів сприяє усуненню фрагментованості інформації, підвищенню її якості, стандартизації форматів, видаленню дублікатів, опрацюванні пропущених значень і створенню цілісної інформаційної бази для прийняття управлінських рішень. Окрему увагу приділено ролі технологій штучного інтелекту та машинного навчання у дослідженнях ринку. Визначено, що AI-моделі дозволяють виявляти приховані закономірності, сегментувати споживачів, прогнозувати ринкові тенденції та моделювати поведінку клієнтів із високим рівнем точності. Підкреслено, що ефективність їх застосування безпосередньо залежить від наявності якісно підготовлених, структурованих і коректно маркованих даних. Узагальнено практичні переваги впровадження сучасних платформ підготовки та інтеграції даних у маркетингових дослідженнях, що забезпечують підвищення операційної ефективності, скорочення трудомісткості процесів та зосередження фахівців на стратегічному аналізі. Зроблено висновок про необхідність комплексної інтеграції інструментів підготовки даних і технологій штучного інтелекту як ключової умови формування ефективної, адаптивної та конкурентоспроможної системи дослідження ринку в умовах цифрової економіки.

1. Багорка М. О., Кадирус І. Г., & Юрченко Н. І. Методи дослідження внутрішнього ринку споживачів та споживчої поведінки. Науковий вісник Полтавського університету економіки і торгівлі. Серія «Економічні науки». 2022. № 1 (105). C. 129–137. Doi: https://doi.org/10.37734/2409-6873-2022-1-17.
2. Галата Ф. Як штучний інтелект у дослідженнях ринку впливає на бізнес та інвестиційні рішення. Founder. URL: https://founder.ua/publication/how-artificial-intelligence-in-market-research-affects-business (дата звернення: 12.02.2026).
3. Гордієнко К. Як дослідити ринок: приклади, методологія, інструменти URL: https://serpstat.com/uk/ blog/yak-dosliditi-rinok-prikladi/#i1q7sk (дата звернення: 20.02.2026).
4. Дані ніколи не сплять 12.0. URL: https://www.domo.com/learn/infographic/data-never-sleeps-12 (дата звернення: 06.02.2026).
5. Десять найкращих інструментів для обробки даних у 2025 році. URL: https://www.domo.com/learn/ article/best-data-fabric-tools (дата звернення: 12.02.2026).
6. Кількість створюваних даних щодня. 2025. URL: https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day (дата звернення: 25.01.2026).
7. Ключові інструменти для ефективного дослідження ринку. Блог WebPromo Experts. URL: https://webpromoexperts.net/ua/blog/klyuchovi-instrumenti-dlya-efektivnogo-doslidzhennya-ta-analizu-rinku/ (дата звернення: 15.02.2026).
8. Літинська В. А. Сучасні методи проведення маркетингових досліджень. Соціальна економіка. 2025. № 70. C. 72–84. Doi: https://doi.org/10.26565/2524-2547-2025-70-06.
9. Ніколаєнко Д., Васильєва Н., Мазуренко О. Особливості впровадження сучасних інструментів бізнес-аналітики. Філософія та управління. № 3 (7). 2024. Doi: 10.70651/3041-248X/2025.3.02.
10. Обсяг даних або інформації, створених, зібраних, скопійованих та спожитих у всьому світі з 2010 по 2025 рік URL: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/ (дата звернення: 25.01.2026).
11. Сухорукова Г. Маркетингові дослідження для бізнесу: види, методи, джерела даних. Kyivstar Business Hub URL: https://hub.kyivstar.ua/author/ganna-suhorukova (дата звернення: 02.02.2026).
12. Черничко Т. В., Гладинець Н. Ю., Гладинець В. І. Дослідження поведінки споживачів на ринку продуктів харчування. Проблеми сучасного підходу в економіці: збірник наукових праць. 2023. № 3 (92). С. 163–169. Doi: https://doi.org/10.32782/2520-2200/2023-3-22

1. Bahorka M. O., Kadyrus I. H., Yurchenko N. I. (2022) Metody doslidzhennia vnutrishnoho rynku spozhyvachiv ta spozhyvchoi povedinky. [Methods of researching the domestic consumer market and consumer behavior] Naukovyi visnyk Poltavskoho universytetu ekonomiky i torhivli. Seriia “Ekonomichni nauky”, no. 1 (105), pp. 129–137. Doi: https://doi.org/10.37734/2409-6873-2022-1-17.
2. Halata F. Yak shtuchnyi intelekt u doslidzhenniakh rynku vplyvaie na biznes ta investytsiini rishennia. [How artificial intelligence in market research impacts business and investment decisions] Founder. Available at: https://founder.ua/publication/how-artificial-intelligence-in-market-research-affects-business (accessed: 12 February 2026).
3. Hordiienko K. Yak doslidyty rynok: pryklady, metodolohiia, instrumenty [How to research the market: examples, methodology, tools] Available at: https://serpstat.com/uk/blog/yak-dosliditi-rinok-prikladi/#i1q7sk (accessed: 20 February 2026).
4. Dani nikoly ne spliat 12.0. [Data Never Sleeps 12.0] Available at: https://www.domo.com/learn/infographic/ data-never-sleeps-12 (accessed: 6 February 2026).
5. Desiat naikrashchykh instrumentiv dlia obrobky danykh u 2025 rotsi. [Top ten data mining tools in 2025.] Available at: https://www.domo.com/learn/article/best-data-fabric-tools (accessed: 12 February 2026).
6. Kilkist stvoriuvanykh danykh shchodnia (2025) [Amount of data created daily in 2025] Available at: https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day (accessed: 25 January 2026).
7. Kliuchovi instrumenty dlia efektyvnoho doslidzhennia rynku. [Key tools for effective market research] Bloh WebPromo Experts. Available at: https://webpromoexperts.net/ua/blog/klyuchovi-instrumenti-dlya-efektivnogo-doslidzhennya-ta-analizu-rinku/ (accessed: 15 February 2026).
8. Litynska V. A. (2025) Suchasni metody provedennia marketynhovykh doslidzhen. [Modern methods of conducting marketing research.] Sotsialna ekonomika, no. 70, pp. 72–84. Doi: https://doi.org/10.26565/ 2524-2547-2025-70-06.
9. Nikolaienko D., Vasylieva N., Mazurenko O. (2024) Osoblyvosti vprovadzhennia suchasnykh instrumentiv biznes-analityky. [Features of implementing modern business analytics tools] Filosofiia ta upravlinnia, no. 3 (7). Doi: 10.70651/3041-248X/2025.3.02.
10. Obsiah danykh abo informatsii, stvorenykh, zibranykh, skopiiovanykh ta spozhytykh u vsomu sviti z 2010 po 2025 rik [The volume of data or information created, collected, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2025. Available at: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/ (accessed: 25 January 2026).
11. Sukhorukova H. Marketynhovi doslidzhennia dlia biznesu: vydy, metody, dzherela danykh. [Marketing research for business: types, methods, data sources] Kyivstar Business Hub Available at: https://hub. kyivstar.ua/author/ganna-suhorukova (accessed: 2 February 2026).
12. Chernychko T. V., Hladynets N. Yu., Hladynets V. I. (2023) Doslidzhennia povedinky spozhyvachiv na rynku produktiv kharchuvannia. [Research on consumer behavior in the food market] Problemy suchasnoho pidkhodu v ekonomitsi: zbirnyk naukovykh prats, no. 3 (92), pp. 163–169. doi: https://doi.org/10.32782/ 2520-2200/2023-3-22.