Цифрова трансформація підприємництва в роздрібній торгівлі: AI-аналітика споживчої поведінки як інструмент формування конкурентних переваг та економічної безпеки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorТягунова Наталія
dc.contributor.authorTiahunova Nataliia
dc.date.accessioned2026-05-04T07:57:58Z
dc.date.available2026-05-04T07:57:58Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractУ статті досліджено роль AI-аналітики споживчої поведінки у процесі цифрової трансформації підприємництва в роздрібній торгівлі з позицій формування конкурентних переваг та забезпечення економічної безпеки. Актуальність теми зумовлена зростанням цифрових ризиків, посиленням конкуренції та необхідністю прийняття управлінських рішень на основі великих масивів даних. Метою дослідження є розроблення концептуальної моделі інтеграції AI-аналітики у систему управління конкурентоспроможністю та економічною стійкістю підприємницьких структур роздрібної торгівлі. У роботі застосовано методи системного аналізу, структурно-логічного моделювання, порівняльного аналізу та економічної інтерпретації результатів. Обґрунтовано організаційно-економічні механізми впровадження AI-рішень, визначено їх вплив на операційну ефективність, фінансові результати та рівень ризиків підприємства. Запропоновано концептуальну модель AI-driven формування конкурентних переваг і економічної безпеки та розроблено підхід до оцінювання AI-зрілості підприємства. Практична цінність дослідження полягає у можливості використання запропонованих інструментів для підвищення стійкості, прибутковості та захищеності роздрібних підприємств в умовах цифрової економіки.
dc.description.abstractThis article examines the role of AI-driven consumer behavior analytics in the digital transformation of entrepreneurship in the retail sector, focusing on its capacity to generate competitive advantages and strengthen the economic security of enterprises. The relevance of the research is determined by the rapid digitalization of economic processes, increasing market competition, and the growing need for data-driven managerial decisions that ensure sustainable development of retail businesses. The expansion of digital platforms, the growth of e-commerce, and the accumulation of large volumes of consumer data create favorable conditions for the application of artificial intelligence technologies in retail management. The purpose of the study is to develop a conceptual model for integrating AI-based analytics into the system of managing competitiveness and economic security of retail entrepreneurial structures. The methodological framework of the research combines systemic analysis, structural-logical modeling, comparative analysis, and economic interpretation, which made it possible to identify key functional areas of artificial intelligence implementation in retail management and determine their economic implications. The study demonstrates that consumer data processing and predictive analytics can be effectively transformed into managerial decisions influencing pricing strategies, assortment policy, inventory management, and overall financial performance. The findings confirm that the implementation of AI technologies improves demand forecasting accuracy, optimizes resource allocation, enhances operational efficiency, and increases the adaptability of retail enterprises to market fluctuations. As a result, a conceptual AI-driven model for the formation of competitive advantages and economic security in retail enterprises is proposed. The model reflects the logical sequence linking data analytics, managerial decision-making, operational efficiency, profitability growth, and risk reduction. In addition, the study proposes an approach to assessing the AI maturity level of retail enterprises and identifies indicators for evaluating the impact of AI implementation on economic stability and organizational resilience. The practical value of the research lies in the possibility of applying the proposed model and evaluation tools to improve strategic decision-making, strengthen financial sustainability, minimize operational risks, and ensure long-term economic security of retail enterprises in the digital economy.
dc.identifier.citationТягунова Н. Цифрова трансформація підприємництва в роздрібній торгівлі: AI-аналітика споживчої поведінки як інструмент формування конкурентних переваг та економічної безпеки [Текст] / Н. Тягунова // Цифрова економіка та економічна безпека : науково-практичний журнал / Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [редкол.: О. Ю. Кудріна (гол. ред.), В. В. Божкова, В. І. Борщ, Н. М. Вдовенко та ін.]. – 2026. – № 1 (22). – С. 228–236. – DOI: https://doi.org/10.32782/dees.22-32
dc.identifier.doi10.32782/dees.22-32
dc.identifier.orcid0000-0002-8966-3438
dc.identifier.urihttps://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/18165
dc.language.isouk
dc.publisherГельветика
dc.subjectAI-аналітика
dc.subjectцифрова трансформація
dc.subjectпідприємництво
dc.subjectроздрібна торгівля
dc.subjectконкурентні переваги
dc.subjectекономічна безпека
dc.subjectцифрові ризики
dc.subjectуправління на основі даних
dc.subjectdigital transformation
dc.subjectretail entrepreneurship
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectconsumer behavior analytics
dc.subjectcompetitive advantage
dc.subjecteconomic security
dc.subjectAI maturity
dc.titleЦифрова трансформація підприємництва в роздрібній торгівлі: AI-аналітика споживчої поведінки як інструмент формування конкурентних переваг та економічної безпеки
dc.title.alternativeDigital Transformation of Retail Entrepreneurship: Ai-Driven Consumer Behavior Analytics for Competitive Advantage and Economic Security
dc.typeArticle
dc.udc.udc658.5:339.37:004.8:005.934
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Tiahunova.pdf
Розмір:
357.46 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.9 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Цифрова економіка та економічна безпека