Персонализация и цифровые двойники в электронной коммерции

Abstract

Переход к гиперперсонализации в современной электронной коммерции невозможен без использования цифровых двойников потребителей (Digital Twin of Consumer, DToC), которые представляют собой динамические виртуальные модели реальных покупателей. Цель работы заключается в систематизации теоретических и практических аспектов создания подобных моделей. Исследование базируется на критическом анализе теоретических источников, академических экспериментов, а также опыта крупных ритейлеров по внедрению рассматриваемых технологий. Полученные результаты свидетельствуют о том, что DToC обеспечивают прогнозирование поведения пользователей за счет симуляции различных сценариев взаимодействия. Следовательно, данные модели существенно трансформируют подходы к персонализации, однако их применение требует соблюдения баланса между точностью прогнозов, защитой приватности и объяснимостью принимаемых решений.