Статья посвящена исследованию использования Big Data для анализа рынка электронной коммерции и формировании таргетированной рекламы на примере Amazon. В условиях стремительного прогресса цифровых технологий и увеличения объема информации все большее значение придается большим данным (Big Data) в рекламной сфере. Ежедневно пользователи оставляют свои электронные отпечатки в виде поисковых запросов, истории покупок, взаимодействия с веб-приложениями и геолокационных данных. Все эти данные позволяют торговым фирмам сформировать облик целевой аудитории и настраивать на ее основе маркетинговые компании. Данная работа показывает, как глубокая аналитика данных помогает выявлять тренды и формировать конкурентные маркетинговые стратегии.

На данный момент Интернет является не только основным источником информации для маркетологов-аналитиков, но и дает им возможность увидеть реакцию потребителей, что является критически важным для повышения степени удовлетворенности потребителей продовольственными продуктами. Искусственный интеллект будет в будущем понимать и детализировать потребительский образ, формировать и пояснять маркетологу-аналитику потребительские потребности.

В статье блог рассматривается как эффективный инструмент B2Bмаркетинга, позволяющий компаниям в сфере машиностроения и металлообработки демонстрировать экспертность и укреплять доверие целевой аудитории. Высокая стоимость решений, тщательная оценка ROI и внутренние процедуры приводят к тому, что на завершение сделки закладываются месяцы. Маркетологи вынуждены выстраивать долгосрочные отношения с клиентом, поддерживая его вовлеченность на каждом этапе принятия решения и обеспечивая согласованность коммуникаций между маркетингом и продажами.

В научно-образовательной среде всё чаще обсуждают проблему формализации оценки оригинальности текстов. Сервисы проверки на заимствования — часто необходимый этап проверки качества работы, однако их показатели нередко трактуются слишком буквально. О том, почему не всегда стоит гнаться за высоким процентом, рассказывает автор - эксперт в области академической этики, машинного обучения и ИИ, основатель сервиса интеллектуальной проверки академических работ domate. Неполнота оцифрованных данных, устойчивые формулировки, особенности цитирования, ошибки алгоритмов и даже форматы файлов могут искажать результаты. Чтобы не свести науку к борьбе за цифры, авторам и экспертам важно понимать контекст совпадений и оценивать тексты не по метрикам, а по содержанию.

В статье анализируются формы удаленной занятости, представляются их достоинства и недостатки. Актуальность вопросов, касающихся удаленной занятости обусловлена достаточно значимым количеством факторов, которые в совокупности формируют современные тенденции рынка труда. Прежде всего, необходимо отметить, что далеко не все страны базовой проблемой считают только безработицу, достаточно часто встречается явление трудового дефицита, особенно высококвалифицированных рабочих. Далее следует отметить, что задачей, как микроуровня, так и макроуровня выступает стремление сократить издержки, особенно связанные с содержанием рабочей силы.

В статье исследуются подходы к анализу цифрового поведения пользователей информационного пространства. Анализируются источники данных о цифровом поведении, возможности интернет-сервисов и программных продуктов с применением «искусственного интеллекта» по обработке данных пользователей. Сегодня микроконтроллеры используются все чаще, благодаря общему стремлению к автоматизации ряда производственных и бытовых процессов. Поэтому обучение специалистов этого профиля является важнейшей задачей на ближайшие годы, если не на десятки лет.