Обратная связь с клиентом как источник обучения для ИИ-маркетинга: использование данных NPS и отзывов

целью исследования является анализ возможностей применения показателя потребительской лояльности (NPS) в контексте ИИ-маркетинга, с обобщением перспектив автоматизации сбора данных, обработки отзывов и обучения интеллектуальных систем для повышения качества клиентского опыта. Методы: в исследовании использованы методы теоретического анализа, синтеза, сравнения, обобщения, библиографического описания и формально-логического анализа научной литературы. Результаты (Findings): в работе представлена структура данных NPS, классифицированы источники текстовых отзывов, предложены пути автоматизации их сбора и обработки. Обоснована совместная обработка числовых и текстовых данных при формировании обучающих выборок для ИИ. Показаны эффекты внедрения таких решений: улучшение персонализации, снижение оттока, формирование поведенческих паттернов лояльности. Выводы: результаты исследования подчеркивают целесообразность интеграции NPS и отзывов в интеллектуальные системы анализа клиентского опыта. Интеграция NPS и отзывов как источников данных открывает возможности для формирования человекоцентричных стратегий ИИ-маркетинга, которые ориентируются на эмпатию, проактивность и предиктивную аналитику.

NPS, клиентская лояльность, искусственный интеллект, ИИ-маркетинг, машинное обучение, анализ отзывов, персонализация, тональный анализ, цифровая аналитика