ШІ-реклама в ювелірному ритейлі
DOI:
https://doi.org/10.31617/1.2026(168)08Ключові слова:
штучний інтелект, ювелірний ритейл, цифровізація реклами, зубчастий технологічний рубіж, гібридна модель, маркетингАнотація
Стрімке зростання ринку штучного інтелекту (ШІ) в електронній комерції та одночасна нездатність більшості підприємств перейти від локальних експериментів до системної інтеграції ШІ-рішень визначають актуальність дослідження. Для ювелірного ритейлу ця суперечність набуває особливого значення через специфіку преміального сегмента, високу емоційну залученість покупця, критичну роль візуальної естетики та репутаційну вразливість бренду, що суттєво обмежує можливості повної автоматизації маркетингових процесів. Висунуто гіпотезу, що максимальний маркетинговий ефект у ювелірному ритейлі досягається не через тотальну алгоритмізацію, а через стратегічно структурований розподіл функцій між людиною та штучним інтелектом відповідно до природи конкретного завдання. Методологічну основу дослідження становлять системний аналіз і синтез результатів польових експериментів та галузевих аналітичних звітів McKinsey та Gartner, а також публікації у рецензованих міжнародних виданнях за 2021–2026 рр. У ході дослідження встановлено, що ефективність ШІ в маркетингу є асиметричною: алгоритми стабільно перевершують людину у генерації текстового контенту та аналітичних завданнях, проте поступаються їй у створенні візуально-естетичних матеріалів, що є визначальним чинником для ювелірної реклами. Виявлено також специфічні загрози галузі: гомогенізація контенту, ризики витоку персональних даних, алгоритмічні "галюцинації" та правова невизначеність у сфері інтелектуальної власності. За результатами дослідження розроблено авторську концептуальну модель Intelligent Symbiosis Marketing Framework (ISMF), що операціоналізує принципи "Human-in-the-loop" та поведінкового патерну "Кентавра" стосовно специфіки ювелірного ритейлу. Модель визначає критерії розподілу завдань між людиною та алгоритмом і передбачає інституціоналізацію валідаційних протоколів для збереження унікальної ідентичності бренду
Посилання
Akbar, M. B., Lawson, A., & Turner, N. (2023). Extending Lauterbornʼs 4Cs for social marketing. In C. Fourali & J. French (Eds.), The Palgrave Encyclopedia of Social Marketing. Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-030-14449-4_12-3
DellʼAcqua, F., McFowland III, E., Mollick, E., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K. C., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2026). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of artificial intelligence on knowledge worker productivity and quality. Organization Science. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838
Ju, H., & Aral, S. (2026). Collaborating with AI Agents: A Field Experiment on Teamwork, Productivity, and Performance. Johns Hopkins Carey Business School, MIT Sloan School of Management. https://doi.org/10.2139/ssrn.5187466
Khandabattu, H. (2025). The Latest Hype Cycle for Artificial Intelligence Goes Beyond GenAI. Gartner. https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-artificial-intelligence
Kobets, D. L. (2021). Features of marketing strategy in the jewellery industry. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. Ekonomichni nauky, 6(2), 118-123. https://doi.org/10.31891/2307-5740-2021-300-6/2-19
Kudelskyi, V. E. (2025). Artificial intelligence in marketing: Advantages and disadvantages. International Scientific Journal "Grail of Science", (55), 145-153. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.22.08.2025.015
Padmakumar, V., & He, H. (2024). Does writing with language models reduce content diversity. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.05196
Rauschnabel, P. A., Felix, R., Heller, J., & Hinsch, C. (2024). The 4C framework: Towards a holistic understanding of consumer engagement with augmented reality. Computers in Human Behavior, (154), Article 108105. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.108105
Relyea, C., Maor, D., Durth, S., & Bouly, J. (2024). Gen AIʼs next inflection point: From employee experimentation to organizational transformation. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/gen-ais-next-inflection-point-from-employee-experimentation-to-organizational-transformation
Romanchuk, L. A., Shchytov, D. M., & Mormul, M. F. (2024). Artificial intelligence in electronic commerce: Key aspects, directions, threats. Nauko¬vyi pohliad: ekonomika ta upravlinnia, 4(88), 19-26. https://doi.org/10.32782/2521-666X/2024-88-2
Singla, A., Sukharevsky, A., Hall, B., Yee, L., Chui, M., & Balakrishnan, T. (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai#/
Yanchuk, T., & Sharko, V. (2025). Artificial intelligence in e-commerce: Automation, personalization, efficiency. Osvita/Pedahohika. https://doi.org/10.5281/zenodo.15148589
Zoting, S. (2026). Artificial Intelligence in E-commerce Market Size, Share, and Trends 2026 to 2035. Precedence Research. https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-e-commerce-market
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ліцензія Creative Commons Зазначення Авторства 4.0 Міжнародна (CC BY 4.0)
