Marketing and marketing research Marketing and marketing research Маркетинг и маркетинговые исследования 2074-5095 2618-8872 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 123693 10.18334/marketing.30.1.123693 KGHTSO Articles Статьи Research Article Using a chatbot based on generative artificial intelligence to create value propositions and arguments in B2B Использование чат-бота на основе генеративного искусственного интеллекта для создания ценностных предложений и аргументации в сфере B2B https://orcid.org/0000-0002-4033-29375776-9216 Sidorchuk Roman Roaldovich Сидорчук Роман Роальдович

профессор кафедры маркетинга, доктор экономических наук профессор кафедры маркетинга

 Sidorchuk.RR@rea.ru https://orcid.org/0009-0003-0209-38457331-8424 Yusov Aleksey Sergeevich Юсов Алексей Сергеевич

аспирант

 a.yusov@bk.ru Plekhanov Russian University of Economics Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы Plekhanov Russian University of Economics Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова 31 03 2025 30 1 VOL 30, NO1 (2025) ТОМ 30, №1 (2025) 13 48 04 03 2025 31 03 2025 Copyright ©; 2025, Sidorchuk R.R., Yusov A.S. Copyright ©; 2025, Сидорчук Р.Р., Юсов А.С. 2025 Sidorchuk R.R., Yusov A.S. Сидорчук Р.Р., Юсов А.С. https://1economic.ru/lib/123693

The article develops a chatbot based on a generative language model for creating value propositions in the B2B sector. To identify current directions for applying generative language model in B2B communications, the article provides a literature review. A methodology for generating hypotheses and argumentation using generative language model was developed. The methodology was tested through the implementation of the developed chatbot. The methodology consists of five stages: identification of the buying center, development of a functional–motivational profile of its participants, construction of a three-level product perception model, generation of value communication links, and building argumentation based on the TAP model. The pilot testing in real-life conditions (116 participants, 166 sessions) demonstrated a reduction in argumentation preparation time by more than 60%, a high user evaluation of the tool’s applicability (average score 8.8 out of 10, NPS +62.5), and confirmation of its readiness for scaling.

Цель настоящего исследования — создание и последующее использование чат-бота на основе генеративной языковой модели искусственного интеллекта (ГИИ) для создания ценностных предложений в сфере B2B. В рамках работы решены три задачи: проведён анализ литературы для выявления актуальных направлений использования ГИИ в B2B-коммуникациях; разработана методология формирования гипотез и аргументации на базе ГИИ; проведена апробация методологии на примере созданного чат-бота. Методология включает пять этапов: идентификацию закупочного центра, построение функционально-мотивационного профиля участников, формирование трёхуровневой модели восприятия продукта, генерацию ценностных коммуникационных связок и построение аргументации по модели ТАП. Апробация в реальных условиях (116 участников, 166 сессий) показала сокращение времени подготовки аргументации более чем на 60 %, высокую оценку применимости инструмента (средний балл 8,8 из 10, NPS +62,5) и подтверждение его готовности к масштабированию.

 B2B sales generative language model artificial intelligence chatbot value proposition B2B argumentation marketing В2B-продажи генеративные языковые модели ГИИ искусственный интеллект В2В чат-бот ценностное предложение аргументация в В2В маркетинг 1. Сидорчук Р.Р. Маркетинговое планирование. Искусственный интеллект, инструменты, метрики, показатели. / Учебное пособие. - Москва: КноРус, 2026. – 240 c. 2. Сидорчук Р.Р. Усовершенствованная структура модели PAIR - PPAIR для внедрения генеративного искусственного интеллекта в образовательную практику подготовки студентов - маркетологов // Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием. – 2025. – № 1. – c. 50-59. 3. Сидорчук Р.Р., Стегний Н.Ю. Роль искусственного интеллекта в маркетинговом управлении цифровым клиентским опытом. / В книге: Маркетинг в новой реальности. монография. - Москва: Русайнс, 2024. – 167-179 c. 4. Сидорчук Р.Р. Влияние искусственного интеллекта на маркетинговое образование // Маркетинг в России и за рубежом. – 2024. – № 3. – c. 74-79. 5. Сидорчук Р.Р., Белова Н.С. Использование элементов искусственного интеллекта Travel-Tech платформами для развития потребительской лояльности // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. Техноэкономика: трансформация платформ: Сборник научных статей Международного научного форума. В 3-х томах. Москва, 2023. – c. 106-115. 6. ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. OpenAI. [Электронный ресурс]. URL: https://openai.com/research/index/ (дата обращения: 01.07.2025). 7. Фоломеева М.А. Маркетинговая аналитика на В2В-рынке: оптимизация стратегий и проектирование архитектуры аналитики // Маркетинг и логистика. – 2024. – № 4(54). – c. 30-36. 8. Перфилова Н.А. Будущее маркетинговых исследований в области цифровых технологий и социальных сетей // Молодой ученый. – 2022. – № 44(439). – c. 288-293. 9. Быстрова В.О. Управление клиентским опытом на рынке IT-услуг в B2B-сегменте // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2025. – № 1-1(119). – c. 62-66. – doi: 10.24412/2411-0450-2025-1-1-62-66. 10. Балакшин И.С. Тренды и отраслевая экспертиза рынка маркетплейсов в России // Государственное управление. Электронный вестник. – 2025. – № 109. – c. 20-32. – doi: 10.55959/MSU2070-1381-109-2025-20-32. 11. Поляков Н.С., Вуец Л.В. Влияние искусственного интеллекта на рост стартапов и инновации // Предпринимательство в вузе: инструменты поддержки стартапов: Сборник материалов VII Международной научно-практической конференции. Ижевск, 2023. – c. 132-38. 12. Ладыжец Н.С. Искусственный интеллект: ресурсы и риски применения в формировании новой бизнес-среды // От идеи к практике: социогуманитарное знание в цифровой среде. Новосибирск, 2022. – c. 162-170. 13. Филип Котлер, Хермаван Картаджайя, Айван Сетиаван Маркетинг 4.0. Разворот от традиционного к цифровому. Технологии продвижения в интернете. - М.: Бомбора, 2022. – 219-220 c. 14. Kshetri N., Dwivedi Y.K., Davenport T.H., Panteli N. Generative artificial intelligence in marketing: Applications, opportunities, challenges, and research agenda // International Journal of Information Management. – 2024. – p. 102716. – doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2023.102716. 15. Keegan B.Ja., Dennehy D., Naudé P. Implementing artificial intelligence in traditional B2B marketing practices: an activity theory perspective // Information systems frontiers. – 2022. – № 3. – p. 1025-1039. – doi: 10.1007/s10796-022-10294-1. 16. Patil D. Generative Artificial Intelligence In Marketing And Advertising: Advancing Personalization And Optimizing Consumer Engagement Strategies. Ssrn. [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=5057404 (дата обращения: 01.07.2025). 17. Tammisto A. Generatiivinen tekoäly pk-yritysten B2B-myynnin tukena: hyödyt, riskit ja mahdollisuudet asiakashankinnan kehityksessä. Theseus.fi. [Электронный ресурс]. URL: https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/882277/Tammisto_Arttu.pdf?sequence=2isAllowed=y. 18. Bartelt C., Röser A.M. Transforming the Operational Components of Marketing Processes with GenAI: A Paradigm Shift // Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. – 2024. – № 3. – p. 2535-2544. – doi: 10.54364/aaiml.2024.43148. 19. Reznikov R. ПрактичнІ рекомендацІЇ щодо використання generative ai в бІзнесІ // ВІСНИК ХМЕЛЬНИЦЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ. ЕКОНОМІЧНІ НАУКИту. – 2024. – № 2. – p. 378-384. – doi: 10.31891/2307-5740-2024-328-53. 20. Sahoo S., Kumar S., Donthu N., Singh A.K. Artificial intelligence capabilities, open innovation, and business performance–Empirical insights from multinational B2B companies // Industrial Marketing Management. – 2024. – p. 28-41. – doi: 10.1016/j.indmarman.2023.12.008. 21. Herold S., Heller J., Rozemeijer F., Mahr D. Brave new procurement deals: An experimental study of how generative artificial intelligence reshapes buyer–supplier negotiations // Journal of Purchasing and Supply Management. – 2025. – p. 101012. – doi: 10.1016/j.pursup.2025.101012. 22. Patil D., Rane N.L., Rane J. The Future Impact of ChatGPT on Several Business Sectors. / In book: Deep Science Publishing. - India: Deep Science Publishing, 2024. – 294-346 p. 23. Chatterjee Sh., Chaudhuri R., Vrontis D., Kadić-Maglajlić S. Adoption of AI integrated partner relationship management (AI-PRM) in B2B sales channels: Exploratory study // Industrial Marketing Management. – 2023. – p. 164-173. – doi: 10.1016/j.indmarman.2022.12.014. 24. Agnihotri R., Afshar Bakeshloo Kh., Mani S. Social media analytics for business-to-business marketing // Industrial Marketing Management. – 2023. – p. 110-126. – doi: 10.1016/j.indmarman.2023.09.012. 25. Dianti A.R., Mualifah T., Dirgantara I.M.B. Artificial Intelligence for Marketing: Systematic Literature Review // Research Horizon. – 2024. – № 6. – p. 61-70. 26. Перцовский Н.И. Маркетинг: Краткий толковый словарь основных маркетинговых понятий и современных терминов. / 4-е издание. - Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2018. – 140 c. 27. Бек М.А., Бек Н.Н. Маркетинг В2В. / 2-е изд., перераб. и доп. - Москва: ИНФРА-М, 2024. – 392 c. 28. Юсов А.С. Закупочный центр, как инструмент создания потребительской ценности на рынке В2В. / В книге: Маркетинг в новой реальности. монография. - Москва: Русайнс, 2024. – 49-63 c. 29. Lilien G.L. The B2B knowledge gap // International Journal of Research in Marketing. – 2016. – № 3. – p. 543-556. – doi: 10.1016/j.ijresmar.2016.01.003. 30. Hadjikhani A., LaPlaca P. Development of B2B marketing theory // Industrial Marketing Management. – 2013. – № 3. – p. 294-305. – doi: 10.1016/j.indmarman.2013.03.011. 31. Cortez R.M., Johnston W.J. The future of B2B marketing theory: A historical and prospective analysis // Industrial Marketing Management. – 2017. – p. 90-102. – doi: 10.1016/j.indmarman.2017.07.017. 32. Уэбстер Ф. Основы промышленного маркетинга. / Монография. - М.: Издательский Дом Гребенникова, 2005. 33. Sheth J.N., Newman B.I., Gross B.L. Why we buy what we buy: A theory of consumption values // Journal of Business Research. – 1991. – № 2. – p. 159-170. – doi: 10.1016/0148-2963(91)90050-8. 34. Остервальдер А., Пинье И., Бернарда Г., Смит А. Разработка ценностных предложений: Как создавать товары и услуги, которые захотят потребители. Ваш первый шаг. / Перевод с английского. - М.: Альпина Паблишер, 2015. – 309 c. 35. Юсов А.С. Трехуровневая модель восприятия продукта как инструмент формирования потребительской ценности на B2B-рынке // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – № 3(156). – c. 20-32. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.05.003. 36. Osterwalder A. The Business Model Ontology: A proposition in a design science approach: Dissertation. - Lausanne: University of Lausanne, 2004. – 169 p. 37. Toulmin S.E. The Uses of Argument. - Cambridge: Cambridge University Press, 1958. – 264 p.