Науковий журнал «Економіка промисловості», 2026, № 1 (113)

Permanent URI for this collection

https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/1711

Browse

Browsing Науковий журнал «Економіка промисловості», 2026, № 1 (113) by Author "Шуміло, Яна Миколаївна"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Особливості моделювання ірраціональної поведінки споживачів на товарних ринках
    (Інститут економіки промисловості НАН України, Видавничий дім «Академперіодика», 2026) Мажара, Гліб Анатолійович; Шуміло, Яна Миколаївна
    У статті досліджено особливості моделювання ірраціональної поведінки споживачів на товарних ринках у контексті цифровізації та посилення ролі рекомендаційних алгоритмів, соціальних мереж і механізмів «цифрового підштовхування». Визначено, що відхилення від раціональності не зводяться до помилок: вони можуть генерувати як індивідуальні виграші, так і системні ефекти (зростання попиту, хвильові продажі, нестійкість очікувань). Уточнено, що ключовими тригерами ірраціональних рішень є поєднання зовнішніх умов (дефіцит часу, низька поінформованість/досвід) та індивідуальних властивостей (емоційна нестійкість, інтроверсія, конформність), які посилюють евристичні судження, наслідування та імпульсивність. Запропоновано узагальнювальний коефіцієнт схильності споживача до ірраціональної поведінки, нормований у межах [0;1], що агрегує зазначені фактори з рівними вагами в межах двох груп: особистісної та ситуаційної. Обґрунтовано практичний спосіб оцінювання складових коефіцієнта через такі комплементарні канали даних: 1) опитування цільової аудиторії (зокрема психометричні шкали на кшталт 16PF); 2) цифрова аналітика (пошукові запити, поведінка на сайті, реакції на рекламу, соціальні сигнали); 3) нейромаркетингові інструменти (eye-tracking, EEG тощо) для валідації емоційної реакції та уваги. Такий підхід зменшує суб’єктивність самооцінок, дозволяє сегментувати попит за рівнем схильності до ірраціональних рішень і формувати більш точні маркетингові сценарії. Практичне значення результатів полягає в можливості інтегрувати коефіцієнт у моделі ймовірності купівлі, оцінювати ефект дефіциту часу та інформаційного перевантаження, налаштовувати рекомендаційні механізми й комунікації для різних сегментів споживачів. Перспективи подальших досліджень пов’язані з емпіричною перевіркою параметрів на великих масивах даних, побудовою динамічних моделей адаптації уподобань, а також оцінюванням соціальних наслідків застосування інструментів впливу на ірраціональну поведінку.