Цифровые бизнес-модели как фактор трансформации инновационных маркетинговых стратегий и покупательского поведения

Введение

К середине 2020-х годов цифровая среда стала основным пространством потребительского выбора. Интернетом пользуются 5,56 млрд человек – 67,9% населения мира, социальными сетями – 5,24 млрд [21]. В России интернет-торговля в 2024 году выросла на 41%, достигнув 9 трлн руб., или 16,2% розничного оборота [12]. Решение о покупке все чаще созревает не у прилавка, а в лентах рекомендаций, отзывах и мессенджерах. То есть там, где конкурентное преимущество определяется не ценой и витриной, а устройством бизнес-модели компании (тем, как она создает, доставляет и монетизирует ценность) [18].

Научная литература отреагировала на эти сдвиги тремя параллельными направлениями. Бизнес-модели исследуются как объект стратегического управления – от архитектуры ценности [18, 19] до системы взаимозависимых деятельностей [20], для российских компаний описаны модели и алгоритмы цифровой трансформации [2, 6]. Цифровой маркетинг оформился в самостоятельную дисциплину с собственной исследовательской основой [14], включая вопросы применения искусственного интеллекта [13] и эволюцию концепции маркетинга до версии 5.0 [15]. Покупательское поведение в цифровой среде изучается на уровне моделей принятия решений, поколенческих различий и трансформации ритейла [1, 3, 4, 7, 9, 10]. Однако эти три контура редко соединяются в одну аналитическую цепочку: механизмы, связывающие тип цифровой бизнес-модели с конфигурацией маркетинговой стратегии и далее – с паттернами поведения покупателя, описаны фрагментарно, а специфика российского рынка, где электронную торговлю формируют маркетплейсы, учитывается слабо. При этом цифровизация выходит за пределы рыночных механизмов, проникая в управление проектами государственно-частного партнерства в базовых отраслях экономики [5], что усиливает спрос на межуровневые исследования.

Цель статьи – выявить, каким образом цифровые бизнес-модели меняют инновационные маркетинговые стратегии и покупательское поведение, и предложить аналитическую рамку согласования этих трех уровней. Задачи: систематизировать подходы к цифровой бизнес-модели и построить ее рабочую типологию; определить, как выбор типа модели задает конфигурацию маркетинговой стратегии; проследить трансформацию пути покупателя под влиянием цифровых моделей; охарактеризовать российский контекст по данным официальной статистики [11, 12].

Объект исследования – процессы цифровой трансформации систем маркетинга компаний; предмет – зависимость между типом цифровой бизнес-модели, параметрами маркетинговой стратегии и характеристиками покупательского поведения. Методологическую основу составили систематизация литературы 2010–2025 годов, сравнительный анализ типологий бизнес-моделей и обобщение статистических данных. Дальнейшее изложение построено по схеме IMRAD: в разделе «Материалы и методы» описана методика отбора источников, в «Результатах» представлены типология цифровых бизнес-моделей, матрица их соответствия маркетинговым стратегиям и трансформация пути покупателя, в «Обсуждении» – российский контекст, ограничения и управленческие следствия.

Материалы и методы

Работа выполнена в дизайне обзорно-аналитического исследования. Анализ опирается на систематизацию опубликованных результатов и официальную статистику.

Информационную базу составили три массива источников. Первый – публикации по бизнес-моделям в рецензируемых международных журналах, задающие понятийный фундамент: архитектура создания и извлечения ценности [18], связь бизнес-моделей с динамическими способностями [19], систематический обзор направления [20]. Второй – литература по цифровому маркетингу и поведению потребителей: рамочные концепции цифрового маркетинга [14] и клиентского опыта [17], стратегическое применение искусственного интеллекта [13], концепция маркетинга 5.0 [15], российские исследования поведения цифрового потребителя [1, 3, 4, 7, 9, 10] и цифровой трансформации компаний [2, 5, 6, 8]. Третий массив – статистический: данные НИУ ВШЭ об использовании цифровых технологий [11], отраслевая отчетность АКИТ [12] и глобальный обзор DataReportal [21].

Литература отбиралась в два шага. Поисковые запросы по сочетаниям ключевых слов («цифровая бизнес-модель», «digital business model», «инновационные маркетинговые стратегии», «покупательское поведение», «consumer behaviour») формировали исходный массив в базах eLibrary, Scopus и Web of Science. Затем применялись критерии включения: рецензируемое издание, индексируемое в Перечне ВАК или в Scopus и Web of Science; публикация 2010–2025 годов; доступность полного текста; содержательное отношение минимум к одному из трех контуров исследования – бизнес-модели, маркетинговые стратегии, покупательское поведение. Дублирующие и пересекающиеся работы объединялись, итоговая выборка составила 21 источник. Выходные данные каждой позиции верифицировались (DOI, страницы, издательство), статистические показатели перекрестно сопоставлялись между независимыми источниками [11, 12, 21].

Методика анализа включала четыре процедуры: сравнительный анализ определений и типологий бизнес-моделей; построение рабочей типологии цифровых моделей по критериям логики создания ценности и механизма монетизации; матричное сопоставление выделенных типов с инструментами инновационного маркетинга; реконструкцию пути покупателя на основе классической модели последовательного выбора, концепции 5A [15] и данных о воздействии фирменного контента в социальных сетях на покупки [16]. Пределы такого дизайна – зависимость выводов от качества и полноты первичных исследований – обсуждаются ниже.

Результаты

В литературе сложились два взаимодополняющих прочтения бизнес-модели. Д. Тис определяет ее как архитектуру, задающую способы создания ценности, ее доставки потребителю и конвертации в доход [18]. Ч. Зотт и Р. Амит рассматривают модель как систему взаимозависимых деятельностей фирмы и ее партнеров [20]. Для целей статьи принято синтезирующее рабочее определение. Цифровая бизнес-модель – конфигурация деятельности, в которой данные о клиентах и транзакциях выступают одновременно фактором производства, объектом монетизации и средством координации участников обмена.

Цифровые модели не сводятся к переносу торговли в онлайн. В российской литературе разграничиваются автоматизация (внедрение отдельных технологий), цифровизация (интеграция каналов и данных) и цифровая трансформация – пересборка самой модели создания ценности [2, 6]. Маркетинговые следствия возникают именно на третьем уровне. То есть меняется не набор инструментов продвижения, а то, кто, кому, каким способом и на каких условиях продает. Сопоставление традиционной и цифровой моделей по ключевым признакам представлено в таблице 1.

Таблица 1 – Эволюция бизнес-моделей: от традиционных к цифровым

Из шести признаков наибольшее значение для дальнейшего анализа имеют два: непрерывность контакта с покупателем и превращение данных в актив. Они переводят маркетинг из функции продвижения в функцию конструирования отношений – точки контакта перестают быть местом передачи рекламного сообщения и становятся местом производства данных [17]. Сетевые эффекты, в свою очередь, объясняют концентрацию цифровых рынков. А именно: компания, набравшая критическую массу участников, наращивает ценность быстрее конкурентов, что на российском рынке отчетливо проявилось в структуре электронной торговли, сформированной маркетплейсами [10]. Именно поэтому классификация цифровых моделей должна опираться не на отраслевую принадлежность, а на логику создания ценности и механизм монетизации – этот принцип отражен в таблице 2.

Далее перейдем к анализу цифровых бизнес-моделей и конфигурации инновационных маркетинговых стратегий. Типология построена по двум заявленным критериям – логике создания ценности и механизму монетизации (и включает пять устойчивых типов). Платформенная модель агрегирует спрос и предложение, зарабатывая на комиссиях, подписочная продает непрерывный доступ, а не разовую покупку, freemium отдает базовую ценность бесплатно и монетизирует расширенные функции, D2C устраняет посредников между производителем и покупателем, экосистемная связывает множество сервисов вокруг единой учетной записи пользователя. Каждый тип порождает собственную конфигурацию маркетинговой стратегии, которую удобно описывать в терминах рамки пяти компонентов цифрового маркетинга – контент, контекст, кастомизация, коммуникации, связи [14]. Сопоставление представлено в таблице 2.

Таблица 2 – Типология цифровых бизнес-моделей и конфигурация инновационных маркетинговых стратегий

Сопоставление типов с инструментами показывает, что тип модели предопределяет не содержание рекламы, а структуру маркетинговых инвестиций и саму метрику успеха. Для платформы это ликвидность двустороннего рынка, для подписки – пожизненная ценность клиента и отток, для freemium – конверсия, для D2C – полнота данных первого уровня, для экосистемы – доля кошелька. Здесь инновационность стратегии оказывается не технологической, а архитектурной характеристикой: результатом маркетинга становится не объем продаж на период, а параметр, встроенный в конструкцию модели [15].

Различаются и роли искусственного интеллекта. В платформенных и экосистемных моделях он выполняет прежде всего когнитивные задачи – таргетинг и ранжирование. В подписочных – предиктивные, нацеленные на предотвращение оттока. В моделях freemium – экспериментальные, где алгоритм оптимизирует моменты предложения платных функций [13]. Таким образом, выбор бизнес-модели фактически распределяет инвестиции компании между механическим, когнитивным и эмоциональным ИИ раньше, чем менеджер по маркетингу приступает к планированию кампании.

Отдельно отметим позицию модели D2C: возвращая производителю прямой контакт с покупателем, она снимает информационную асимметрию, порожденную посредниками, и делает возможным маркетинг, основанный на собственных данных. В условиях сворачивания сторонних cookies это преимущество превращается в структурное.

Третий контур анализа – поведение покупателя. Классическая модель описывала принятие решения как линейную последовательность из пяти этапов. Это осознание потребности, поиск информации, оценка альтернатив, покупка, послепокупочная оценка. Ф. Котлер и соавторы показали, что в цифровой среде эта последовательность сворачивается в цикл из пяти «А»: осознание (awareness), привлекательность (appeal), запрос информации у окружения (ask), действие (act), адвокация – рекомендация продукта другим (advocate) [15]. Принципиальное отличие не в названиях, а в структуре. То есть цикл замкнут и нелинеен – покупатель возвращается с этапа покупки к сравнению. А рекомендация одних пользователей становится первым этапом пути других. Эмпирические исследования подтверждают, что фирменный контент в социальных сетях оказывает измеримое влияние на покупки и лояльность [16]. При этом сам опыт клиента складывается в множестве точек контакта, распределенных по каналам и во времени [17]. Сопоставление этапов представлено в таблице 3.

Таблица 3 – Трансформация этапов принятия покупательского решения в цифровой среде

Российский контекст подтверждает масштаб этих сдвигов. Интернет-торговля в стране за 2024 год выросла на 41%, до 9 трлн руб., заняв 16,2% розничного оборота, причем 97% онлайн-покупок приходится на отечественные магазины и маркетплейсы [12]; домохозяйства активно вовлечены в использование цифровых технологий и сервисов [11]. Исследования фиксируют изменение паттернов потребительского поведения. Это – формирование архетипа цифрового потребителя [1], поколенческие различия в восприятии цифровых каналов [4], структурную трансформацию модели принятия решения [3, 9]. Взаимное влияние онлайн-ритейла и поведения покупателей носит двусторонний характер. Инфрастуктура меняет привычки, а привычки – требования к инфраструктуре [10]. При этом цифровые механизмы способны формировать и ловушки потребления – избыточные покупки под действием алгоритмических рекомендаций [7].

Ключевой вывод: в цифровых бизнес-моделях путь покупателя перестает быть внешним по отношению к компании процессом. Каждый этап цикла встроен в инфраструктуру модели и одновременно производит данные, которыми эта модель управляет. То есть покупатель, проходя путь от ленты рекомендаций до отзыва, бесплатно снабжает компанию информацией, возвращающейся к нему в виде персонализации. Тем самым замыкаются все три контура исследования. А именно: тип бизнес-модели определяет конфигурацию маркетинговой стратегии, стратегия структурирует путь покупателя, а данные пути питают модель.

Обсуждение

Полученные результаты позволяют уточнить три дискуссионных момента существующей литературы.

Первый касается статуса бизнес-модели по отношению к стратегии. В классических трактовках модель выступала надстройкой над стратегией: проекцией ее выбора на способ ведения бизнеса [18, 20]. Проведенный анализ показывает, что в цифровой среде эта субординация размывается. Различия между платформенной, подписочной, freemium, D2C- и экосистемной моделями лежат глубже инструментального уровня и сами задают стратегические рамки, в которых маркетинг лишь достраивает конфигурацию [19]. Для дискуссии о первичности стратегии или модели это означает, что в цифровых компаниях они коэволюционируют (изменение монетизации тянет за собой пересборку маркетинга).

Второй момент – соотношение технологии и человека в маркетинге. Котлер настаивает, что маркетинг 5.0 сохраняет человекоцентричность, используя технологии для ее усиления [15]. Хуанг и Раст распределяют искусственный интеллект по механическому, когнитивному и эмоциональному уровням [13]. Наш анализ показывает, что это распределение закладывается архитектурой модели раньше, чем принимаются решения о кампаниях. Одновременно данные о ловушках потребления [7] и о двустороннем влиянии онлайн-ритейла на поведение [10] указывают, что технологическая оптимизация пути покупателя не всегда совпадает с его интересами. То есть персонализация способна вырождаться в манипуляцию, а непрерывность контакта – в избыточное потребление. Управленческая и этическая повестки цифрового маркетинга пересекаются, и это самостоятельное поле будущих исследований.

Третий момент – асимметрия выгод в цепочке создания ценности. Платформенные и экосистемные модели концентрируют данные и переговорную силу у оператора инфраструктуры, оставляя продавцам роль арендаторов трафика. Рост D2C выглядит ответом на эту асимметрию, однако требует от производителя собственных инвестиций в данные, каналы и логистику, доступных пока немногим. В российских условиях, где маркетплейсы формируют структуру электронной торговли [10, 12], вопрос о балансе власти в канале приобретает не только маркетинговое, но и конкурентно-политическое измерение.

Управленческие следствия из анализа формулируются в трех положениях. Во-первых, выбор типа бизнес-модели первичен по отношению к выбору маркетинговых инструментов: сначала архитектура ценности и монетизации, затем кампания. Во-вторых, система маркетинговых метрик должна соответствовать типу модели – отток и пожизненная ценность клиента для подписочной, конверсия для freemium, ликвидность двустороннего рынка для платформенной; универсальные показатели маскируют реальное состояние бизнеса. В-третьих, инвестиции в данные первого уровня о собственных клиентах выполняют роль страховки от зависимости от платформенной инфраструктуры.

Ограничения исследования заданы его дизайном. Обзорно-аналитический формат наследует качество и полноту первичных работ, статистическая база быстро устаревает (данные 2023–2025 годов), предложенная типология не охватывает гибридные формы, когда подписка или freemium встраиваются внутрь платформы. Наконец, за рамками анализа остался генеративный искусственный интеллект, меняющий производство контента и поиск информации. Систематизированных эмпирических данных о его влиянии на путь покупателя на момент подготовки статьи еще недостаточно.

Заключение

Соединение трех прежде разрозненных контуров анализа позволило получить целостное представление о механизме, посредством которого цифровые бизнес-модели перестраивают инновационные маркетинговые стратегии и покупательское поведение. Его суть состоит в циркуляции данных о покупателе в замкнутом цикле «бизнес-модель – маркетинговая стратегия – покупательское поведение». Основные выводы исследования состоят в следующем.

Во-первых, установлено, что цифровая бизнес-модель представляет собой не способ организации онлайн-продаж, а механизм производства и монетизации данных о покупателе. В этом механизме данные о клиентах и транзакциях одновременно выступают фактором производства, объектом монетизации и средством координации участников обмена. Предложенная на этой основе типология (платформенная, подписочная, freemium, D2C и экосистемная модели) задает единую аналитическую сетку и позволяет корректно сопоставлять цифровые компании разных отраслей.

Во-вторых, обосновано, что инновационность маркетинговой стратегии в цифровых моделях является архитектурной, а не технологической характеристикой. То есть тип модели заранее определяет структуру маркетинговых инвестиций, набор инструментов, доминирующую метрику успеха и распределение ролей искусственного интеллекта. Из этого следует, что рассогласование между типом модели и применяемыми маркетинговыми метриками носит не частный, а системный характер. Оно искажает оценку эффективности независимо от качества исполнения кампаний.

В-третьих, показано, что путь покупателя интегрирован в производственный цикл цифровой компании. То есть цикл 5A встроен в инфраструктуру модели, на каждом этапе производит данные и возвращает их покупателю в виде персонализации. Тем самым тип модели, маркетинговая стратегия и покупательское поведение образуют самоподдерживающийся контур, а не последовательность причин и следствий. И это объясняет устойчивость рыночных позиций операторов цифровых моделей и одновременно уязвимость покупателя перед алгоритмическими ловушками потребления [7].

Теоретический вклад работы – аналитическая рамка согласования трех уровней цифрового бизнеса, применимая к систематизации как зарубежных, так и российских исследований. Практическая значимость определяется тремя управленческими положениями: первичностью выбора модели по отношению к инструментам, необходимостью согласования метрик с типом модели и ролью данных первого уровня как страховки от платформенной зависимости.

Дальнейшие исследования видятся в четырех направлениях: влияние генеративного искусственного интеллекта на этапы поиска и оценки в пути покупателя; гибридные формы цифровых моделей; эмпирическая проверка предложенной типологии на данных российских компаний; этические границы персонализации, отделяющие вовлечение от манипуляции.