Чи може ШІ точно прогнозувати споживчі тренди та купівельну поведінку?

Так, штучний інтелект здатен точно прогнозувати споживчі тренди та купівельну поведінку. Залежно від моделі та контексту, точність прогнозів коливається від 70% до 90%. Втім, успіх роботи таких систем безпосередньо залежить від якості даних, вибору алгоритму та конкретного завдання.

Ось ключові висновки з останніх досліджень та галузевих звітів:

• Висока точність досяжна, але залежить від методу. Дослідження, опубліковане в PMC у 2025 році, порівняло чотири моделі машинного навчання (SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN) і показало, що методи градієнтного бустингу та нейронних мереж особливо ефективні для прогнозування поведінки споживачів у точному маркетингу . Галузеві звіти підтверджують точність прогнозування трендів на наступний квартал на рівні 70–80% напрямку .

• Великі мовні моделі можуть конкурувати з людськими опитуваннями. Дослідники з ETH Zürich та Університету Мангайма довели, що великі мовні моделі здатні передбачати, що люди купуватимуть, з точністю приблизно 90% від людської. Для цього вони використали 9300 реальних відповідей на опитування, не проводячи жодного нового опитування серед людей . Це відкриває шлях до синтетичного моделювання споживачів.

• Генеративний ШІ стрімко впроваджується реальними покупцями. Опитування Capgemini 2025 року (12 000 респондентів) показало, що майже кожен четвертий споживач вже використовував генеративний ШІ для покупок, а 68% готові діяти за його рекомендаціями. Серед покоління Z 55% вже придбали товари, рекомендовані інструментами генеративного ШІ . Консалтингова компанія BCG повідомляє, що використання GenAI для покупок зросло на 35% з лютого по листопад 2025 року .

• Довіра споживачів та приватність залишаються ключовими факторами. Систематичний огляд на основі Scopus за 2025 рік виявив, що ставлення споживачів (довіра, занепокоєння щодо приватності) та поведінкові наміри є основними медіаторами впровадження ШІ в цій сфері. Етичні питання підкреслюють необхідність прозорих алгоритмічних архітектур .

• Важливі застереження. Точність прогнозування може знижуватися через розріджені або упереджені навчальні дані. Моделі можуть погано справлятися з рідкісними подіями, радикально новими трендами або змінами в настроях споживачів, які не відображені в історичних даних. Кілька досліджень зазначають, що ШІ найкраще використовувати як доповнення до людського судження та якісних маркетингових досліджень, а не як їхню заміну .