SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA MARKETING TAHLILINI AVTOMATLASHTIRISH

Abstract

Ushbu tezisda sun’iy intellekt (SI) asosida marketing tahlilini avtomatlashtirish yondashuvi ishlab chiqiladi va amaliy jihatdan baholanadi. Ishning maqsadi — kompaniyaning birinchi-tomon ma’lumotlari (CRM, veb-analitika, reklama platformalari loglari) hamda tashqi manbalarni integratsiya qilib, Marketing Mix Modeling (MMM), post-cookie atribusiya (Attribution Reporting yondashuvlari), churn/LTV prognozi va real-vaqt personalizatsiya jarayonlarini avtomatlashtiruvchi end-to-end arxitektura yaratishdir. Metodologiya sifatida bayes MMM (adstock va saturatsiya funksiyalari bilan), gradient-boosting/neyron tarmoqlar asosidagi churn/LTV modellari, shuningdek, XAI (SHAP) orqali tushuntiriladigan tahlil qo‘llanadi. Taklif etilgan yechim CDP + AI Data Cloud + orkestratsiya prinsipida qurilib, ma’lumotlar oqimini standartlashtirish, xususiyatlar ombori (feature store), model servislashtirish va kanallar bo‘yicha aktivatsiyani (email/push/ads) qo‘llab-quvvatlaydi. Natijada tahlil sikli vaqti qisqaradi, byudjet taqsimoti optimallashtiriladi, ROAS/ROMI va mijoz sadoqati ko‘rsatkichlari yaxshilanadi. Tadqiqotning ilmiy yangiligi — MMM, atribusiya va mijoz hayotiy qiymati prognozini yagona, privacy-first va izohlanadigan SI ekotizimida integratsiyalash strategiyasidir. Amaliy ahamiyati — marketing qarorlarini tezkor, dalilga tayangan va barqaror qabul qilish imkoniyati. Cheklovlar — ma’lumot sifati, kanal o‘lchovlaridagi shovqin, shaxsiylik va muvofiqlik talablari.