МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ АДАПТИВНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ КОРИСТУВАЧІВ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ МАРКЕТИНГОВИМИ КАМПАНІЯМИ - Коржик, М. В.; Бокушев , Е. Н.; Дехтярук, К. Б. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2026)
У статті розроблено математичну модель адаптивної сегментації користувачів для автоматизованих систем управління маркетинговими кампаніями, орієнтованих на роботу в умовах динамічного інформаційного середовища та безперервного надходження даних. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності маркетингових рішень шляхом оперативного врахування змін у поведінці споживачів та автоматизованого формування релевантних цільових аудиторій. Запропоновано модифікований алгоритм кластеризації, який враховує часову динаміку поведінкових характеристик користувачів та забезпечує автоматичне оновлення сегментів у режимі реального часу без необхідності повної перебудови кластерної структури. Формалізовано багатовимірний простір ознак користувачів, що включає демографічні поведінкові та транзакційні параметри. Для забезпечення коректної обробки різнорідних даних запропоновано процедури нормалізації та масштабування ознак, які дозволяють підвищити стійкість алгоритму до неоднорідності вхідної інформації. У роботі визначено критерії оцінювання якості сегментації на основі індексу Silhouette та модифікованого індексу Девіса–Болдіна, що забезпечують комплексний аналіз внутрішньої однорідності кластерів та рівня їх відокремленості. Розроблено механізм адаптації сегментів із використанням ковзного вікна та адаптивного коефіцієнта згладжування, який дозволяє ефективно відстежувати дрейф даних, своєчасно реагувати на зміни поведінки користувачів та підтримувати актуальність сформованих сегментів у довготривалій перспективі. Проведено порівняльний аналіз запропонованого підходу з поширеними методами кластеризації, зокрема K-Means, DBSCAN та Gaussian Mixture Models. Отримані результати свідчать про переваги розробленого алгоритму за показниками точності сегментації, стабільності кластерної структури та обчислювальної ефективності при роботі з великими потоками маркетингових даних.