КОМПʼЮТЕРНИЙ ЗІР У ПІДВИЩЕННІ ЕФЕКТИВНОСТІ ЦИФРОВОЇ РЕКЛАМИ В РИТЕЙЛІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31617/1.2026(169)15%20

Ключові слова:

цифрова реклама, марке­тинг-менеджмент, компʼютерний зір, Phygital-інтеграція, цифрова поведінка, цифрова довіра, рекламні стратегії, поведінкова економіка, ритейл.

Анотація

Сучасний ритейл перебуває у стані перма­нентної цифрової трансформації. Ключовим драйвером цих змін є впровадження технологій штучного інтелекту (ШІ) і, зокрема, компʼю­терного зору (CV), що дозволяє машинним алгоритмам інтерпретувати та розуміти візуальний світ значно швидше та точніше за людського зору. Для маркетинг-менеджменту це означає перехід від інтуїтивного управління цифровими рекламними впливами до стра­тегій, що базуються на обʼєктивних візуальних даних у реальному часі. Це обумовило необхід­ність проведення міждисциплінарного дослі­дження, метою якого є обґрунтування ролі та визначення напрямів використання технологій компʼютерного зору для підви­щення ефек­тивності цифрової реклами в офлайн- та онлайн-середовищах підприємств роздрібної торгівлі. В основу дослідження покладено гіпотезу, що інтеграція систем компʼю­терного зору для впливу на цільову аудиторію в режимі реального часу та відповідної адап­тації рекламного контенту дозволить значно підвищити ключові показники залученості та, як наслідок, конверсію від цифрової реклами порівняно з традиційними нетаргетованими підходами. У ході дослідження використано методи теоретико-концептуального дослі­дження: системно-структурного аналізу, міждисциплінарного синтезу та логічного узагальнення для формулювання висновків. Розглянуто етапи впровадження й можли­вості використання технологій компʼю­тер­ного зору в ритейлі. Зазначено, що крім технологічних переваг, впровадження CV-технологій в українському ритейлі має ще два важливих фактори, зумовлені війною: зокрема, фізична безпека, віддалене управління та компенсація трудових ресурсів. Досліджено омніканальний вимір інтеграції компʼю­тер­ного зору в цифрову рекламу ритейлу. Надано порівняльну характеристику використання CV-технологій в офлайн- та онлайн-середо­вищах роздрібної торгівлі. Визначено вплив компʼютерного зору на оптимізацію цифрової реклами в реальному часі. Описано специфіку офлайн- та онлайн-оптимізації рекламного впливу за допомогою CV-технологій. Наголо­шено, що синергетичний результат у підви­щенні ефективності цифрової реклами досяга­ється за умови безшовної інтеграції онлайн- та офлайн-інструментів CV в єдину омніканальну екосистему. У висновках зазначено, що  підви­щення ефективності цифрової реклами досяга­ється завдяки Phygital-інтеграції CV-техно­логій. Обʼєднання онлайн-преференцій спожи­вача з його обʼєктивними реакціями в торговельному залі формує наскрізний поведін­ковий профіль, перетворюючи розрізнені рекламні трансляції на безперервну гіперпер­соналізовану взаємодію. 

Біографія автора

Олена ЗАЙЦЕВА, Державний торговельно-економічний університет

к. е. н., професор, професор кафедри маркетингу 

Посилання

Bain & Company. (2024, December 9). 40% of consumers find the ads they see irrelevant; AI-powered personalization can help brands stand out and boost engagement. https://www.bain.com/about/media-center/press-releases/2024/40-of-consumers-find-the-ads-they-see-irrelevant-ai-powered-personalization-can-help-brands-stand-out-and-boost-engagement/

Bondarenko, O., & Siazin, S. (2024). Greenwashing in eco-branding of FMCG enterprises. Scientia Fructuosa, 6(158), 31-50. https://doi.org/10.31617/1.2024(158)03

Chen, L., & Thompson, S. (2024). AI-Powered Retail: Computer Vision and the Future of the Customer Interface. Journal of Retailing and Consumer Services, (78), Article 103451. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103451

Fortune Business Insights. (2026, September 14). Computer Vision Market Size, Share & Industry Analysis By Component (Hardware and Software & Services), By Application (Facial Recognition, Image Classification, Object Detection, Object Tracking, and Others), By Industry (Automotive, Manufacturing, Healthcare, Retail, Agriculture, Logistics, and Others), and Regional Forecast, 2026-2034. https://www.fortunebusinessinsights.com/computer-vision-market-108827

Gartner. (2023). Top strategic technology trends in retail for 2024 [Report]. https://www.gartner.com/en/information-technology

Gopinath, R. (2025, April 20). The Role of Computer Vision in Retail and Digital Advertising. Rajiv Gopinath Analytics. https://www.rajivgopinath.com/real-time/next-gen-media-and-marketing/the-evolu­tion-­of-retail-omnichannel-and-hybrid-models/the-role-of-computer-vision-in-retail-and-digital-advertising

Grewal, D., Hulland, J., Kopalle, P. K., & Karahanna, E. (2020). The future of technology and marketing: A multidisciplinary perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 1-8. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00711-4

Grewal, D., Noble, S. M., Roggeveen, A. L., & Nordfalt, J. (2020). The future of in-store technology. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 96-113.

https://doi.org/10.1007/s11747-019-00697-z

Iankovets, T., Järvis, M., Fomin, O., Chernobrovkina, S., & Shvets, S. (2025). Using Machine Learning to Improve Brand Management in an Online Environment. International Review of Management and Marketing, 15(6), 118-125. https://doi.org/10.32479/irmm.20649

Intel. (2024). AI and computer vision in retail: Transforming the customer journey [White paper]. https://www.intel.com/content/www/us/en/retail/overview.html

Nandhini, C., John Samuel, J. G., & Sridhar, M. (2024). Seeing is Profiting - Computer Vision as the Game Changer in Retail Customer Experience. Proceedings of International Conference on Advanced Computing - ICAC - 2024, 64-67.

NVIDIA. (2022). Smart retail: Using AI to optimize operations and enhance customer experience [White paper]. https://www.nvidia.com/en-us/industries/retail/

Picard, R. W. (2003). Affective computing: Challenges. International Journal of Human-Computer Studies, 59(1-2), 55-64. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00052-7

Ponomarenko, I., Pavlenko, V., Bondarenko, O., Morhulets, O., Ponomarenko, D., & Melnyk, M. (2025). Machine learning for dynamic price adjustments in digital marketing. In 2025 IEEE 6th KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), 1-4. Kharkiv, Ukraine. https://doi.org/10.1109/KhPIWeek61436.2025.11288656

RAU. (2023). RAU and robota.ua Special Project: How the Retail Labour Market Has Changed. RAU Analytics. Association of Retailers of Ukraine. https://rau.ua/news/rau-i-robota-ua-rinok-praci-2023/

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 779-788. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91

Wankhede, K., Wukkadada, B., & Nadar, V. (2018). Just Walk-Out Technology and its challenges: A case of Amazon Go. 2018 International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), 254-257. https://doi.org/10.1109/ICIRCA.2018.8597403

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-10-21

Як цитувати

[1]
ЗАЙЦЕВА O. 2026. КОМПʼЮТЕРНИЙ ЗІР У ПІДВИЩЕННІ ЕФЕКТИВНОСТІ ЦИФРОВОЇ РЕКЛАМИ В РИТЕЙЛІ . Scientia fructuosa. 169, 5 (Жов 2026), 271–282. DOI:https://doi.org/10.31617/1.2026(169)15 .

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають