ビッグデータ時代において、デジタルマーケティングでの消費者行動の理解と影響は、大規模データとAI駆動の分析にますます依存しています。本論文は、ビッグデータ技術と機械学習が主要な意思決定領域において消費者行動分析をどのように再構築しているかを概念的に論述するレビューです。デジタル環境における消費者行動の理論的基盤とマーケターが利用可能な主なデータとAIの能力を概説した後、本論文は5つの応用領域について論じています：パーソナライズドマーケティングとレコメンダーシステム、動的価格設定、顧客関係管理、データ駆動型製品開発、および詐欺検出。各領域において、アルゴリズムモデルがターゲティング、予測、消費者体験および公正感にどのように影響を与えているかを強調します。次に本レビューは、モデル開発、実験、シナリオ分析を支援するプライバシー志向の手段としての合成データ、そしてログやサービスインタラクションなどの非構造化記録という行動洞察の未活用資源としてのダークデータに注目します。議論セクションでは、これらの要素を統合し、デジタルマーケティング実務への示唆を述べるとともに、検証、ガバナンス、消費者信頼に関連する研究ニーズを特定します。最後に、本論文はリアルタイム意思決定システムにおけるAIのさらなる統合、エッジコンピューティング利用の増加、データ利用における消費者参加の強化、倫理的枠組みの明確化、量子手法の探索的研究などの将来方向性を概要します。
Theodorakopoulosら（Mon，）がこの課題を研究しました。