AI-driven оцінка ефективності маркетингового мережевого комплексу стартапів

Abstract

Сучасний етап розвитку цифрової економіки вимагає від стартапів максимальної оптимізації витрат та ефективного використання наявних фінансових ресурсів. В умовах жорсткої конкуренції цифровий маркетинг стає основним рушієм масштабування бізнесу, однак традиційні лінійні моделі атрибуції (First-Touch, Last-Touch, Linear) не здатні об’єктивно відобразити складну, багатофакторну та нелінійну динаміку взаємодії споживача з брендом. Вони або переоцінюють кінцеві точки контакту, або недооцінюють канали, які формують початкову зацікавленість, що призводить до вкрай неефективного та ризикованого розподілу маркетингового бюджету стартапу. Метою статті є розробка та емпірична валідація інноваційного методологічного підходу на основі технологій штучного інтелекту (ШІ) для кількісної оцінки центральності та істинного внеску окремих вузлів (каналів) маркетингового мережевого комплексу стартапів задля прескриптивної оптимізації їхньої інвестиційної стратегії. Для досягнення поставленої мети застосовано методи глибокого машинного навчання (зокрема нейронні мережі довгої короткочасної пам’яті (LSTM) з механізмами уваги) для високоточного моделювання часових послідовностей точок контакту клієнта, а також математичний інструментарій теорії кооперативних ігор, а саме значень Шеплі (Shapley Value) для справедливого розподілу цінності конверсії між усіма каналами-учасниками коаліції. У результаті дослідження розроблено та протестовано багатокритеріальну модель атрибуції AI-Shapley MTA. Емпіричне моделювання підтвердило її суттєву перевагу над традиційними евристичними методами (точність атрибуції зросла з 76,5 % до 81,9 %). Використання вектора Шеплі дозволило визначити істинну мережеву центральність кожного маркетингового каналу (CCI), виступаючи як ефективний детектор синергії і заміщення. Зокрема, виявлено критичну недооцінку органічного пошуку в традиційних моделях і високий ступінь зниження конверсій через платні соціальні мережі. На основі отриманих результатів сформовано комплексну систему інтегральних адаптивних метрик (С-KPI), яка включає Коефіцієнт центральності каналу (CCI), Прогностичну точність кампанії (PAC), Індекс адаптивної ефективності (AEI) та Оптимізований ROI з урахуванням довгострокової довічної цінності клієнта (LTV). Висновки підтверджують, що впровадження розробленої AI-driven оцінки докорінно трансформує маркетинговий апарат стартапу, забезпечуючи перехід від інтуїтивного розподілу коштів до керованої даними прескриптивної оптимізації. Запропонована методологія здатна підвищити загальний ROI маркетингових зусиль на 10–20 % та значно мінімізувати фінансові ризики. Перспективи подальших розвідок у цьому напрямку охоплюють дослідження методів федеративного навчання для забезпечення конфіденційності даних під час застосування ШІ-аналітики.The current stage of digital economy development demands that startups optimize costs to the fullest and make efficient use of available financial resources. In a highly competitive environment, digital marketing becomes the primary driver of business scaling; however, traditional linear attribution models (First-Touch, Last-Touch, Linear) fail to accurately capture the complex, multifactorial, and nonlinear dynamics of consumer interaction with a brand. They either overestimate the final touchpoints or undervalue the channels that generate initial interest, resulting in a highly inefficient and risky allocation of a startup’s marketing budget. The aim of the article is to develop and empirically validate an innovative methodological approach based on artificial intelligence (AI) technologies for the quantitative assessment of the centrality and true contribution of individual nodes (channels) in the marketing network complex of startups, in order to prescriptively optimize their investment strategy. To achieve this goal, deep machine learning methods (in particular, long short-term memory (LSTM) neural networks with attention mechanisms) were applied for high-precision modeling of customer touchpoint time sequences, as well as the mathematical tools of cooperative game theory, namely Shapley Values, for fair allocation of conversion value among all participating channels in the coalition. As a result of the study, a multi-criteria attribution model, AI-Shapley MTA, was developed and tested. Empirical modeling confirmed its substantial advantage over traditional heuristic methods (attribution accuracy increased from 76.5% to 81.9%). The use of the Shapley vector made it possible to determine the true network centrality of each marketing channel (CCI), acting as an efficient detector of synergy and substitution. In particular, a critical underestimation of organic search in traditional models and a high rate of conversion loss through paid social media were identified. Based on the results, a comprehensive system of integrated adaptive metrics (C-KPI) was developed, including the Channel Centrality Index (CCI), Predictive Accuracy of Campaigns (PAC), Adaptive Efficiency Index (AEI), and Optimized ROI accounting for long-term customer lifetime value (LTV). The findings confirm that implementing the developed AI-driven assessment fundamentally transforms the startup’s marketing framework, facilitating a shift from intuitive budget allocation to data-driven prescriptive optimization. The proposed methodology is capable of increasing the overall ROI of marketing efforts by 10–20% and significantly minimizing financial risks. Future research directions in this area include studying federated learning methods to ensure data privacy when applying AI analytics.