Оптимизация распределения рекламного бюджета в АПК на основе алгоритма машинного обучения

Аннотация

Целью исследования является использование алгоритма многокритериальной оптимизации NSGA-III на основе машинного обучения для решения задач маркетинга и рекламы в агропромышленном комплексе (АПК). В условиях повышения конкурентоспособности и цифровизации экономики Республики Казахстан актуальность работы обусловлена необходимостью оптимизации распределения маркетинговых бюджетов предприятий с учетом таких критериев, как эффективность рекламных кампаний, охват целевой аудитории и снижение затрат. Методология, используемая в работе, предполагает формализацию целевых функций, ограничений и использование NSGA-III для поиска Парето-оптимальных решений. Результаты, полученные в ходе кибернетического моделирования, как правило, свидетельствуют о высоком качестве решений (гиперобъемном), компромиссе между критериями и доминирующей роли цифровых каналов (увеличение бюджета до 15%). Полученные в ходе исследования данные подтверждают потенциальную возможность использования NSGA-III для задач планирования маркетинга в агропромышленном комплексе и могут служить основой для принятия управленческих решений на агропромышленных предприятиях. Результаты исследования подтверждают, что алгоритм NSGA-III обладает значительным потенциалом для совершенствования процессов маркетингового планирования в агропромышленном комплексе и поддержки принятия управленческих решений предприятиями. Данный подход позволяет эффективно использовать ресурсы агропромышленного комплекса и повысить конкурентоспособность на рынке.