РОЛЬ BIG DATA У ПРОГНОЗУВАННІ ПОВЕДІНКИ СПОЖИВАЧІВ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ

Сучасний ринок характеризується високим рівнем конкуренції, швидкою зміною споживчих вподобань та постійним зростанням обсягів доступної інформації.У цих умовах традиційні методи аналізу споживацької поведінки -опитування, фокус-групи, статистичні моделі -втрачають ефективність, оскільки не дозволяють оперативно обробляти великі, різнорідні та швидкозмінні масиви даних.Компанії потребують інструментів, які здатні не лише фіксувати минулу поведінку клієнтів, а й прогнозувати їх майбутні дії, інтереси та наміри.Водночас споживачі залишають значний цифровий слід: дані про перегляди сайтів, покупки, активність у соціальних мережах, геолокацію, реакції на рекламу та взаємодію з брендом.Ці дані є цінним ресурсом, однак їх обсяг і складність потребують застосування технологій Big Data, що дозволяють виявляти приховані закономірності та будувати точні моделі поведінки. АНАЛІЗ ОСТАННІХ ДОСЛІДЖЕНЬ І ПУБЛІКАЦІЙПроблема інтеграції технологій Big Data у маркетинг та прогнозування поведінки споживачів активно досліджується як закордонними, так і українськими вченими.Зарубіжні дослідження підкреслюють важливість understand consumer behavior, predict their needs, and make personalized marketing decisions.Big Data technologies have become a key resource that allows for the analysis of large, heterogeneous, and rapidly changing data sets, opening new possibilities for optimizing marketing strategies.This article examines the essence and main characteristics of Big Data, their significance for digital marketing, and describes the key stages of using Big Data to forecast consumer behavior.An analysis of recent scientific research by both domestic and international authors is conducted, confirming the growing role of Big Data in forming personalized marketing approaches, improving the accuracy of forecasts, and managing customer experience.Special attention is given to the practical aspects of Big Data implementation: creating detailed customer profiles, forecasting future purchases, identifying market trends, and predicting customer churn.Based on these data, the process of making optimized marketing decisions is justified, including advertising personalization, dynamic pricing, rational distribution of advertising budgets, product assortment optimization, and marketing process automation.The article also addresses challenges associated with the implementation of Big Data analytics in Ukrainian companies, including data quality issues, technical and organizational barriers, as well as legal and regulatory aspects of personal data protection.Prospective directions for further research are identified, including the integration of artificial intelligence, improvement of forecasting models, and the development of methodological recommendations for more effective use of Big Data in marketing.Thus, the results of the study have practical significance for both business and the scientific community, contributing to a deeper understanding of the role of Big Data in shaping modern marketing strategies and decision-making processes that enhance the competitiveness of enterprises.