Стаття

Нейроекономіка як інструмент прогнозування споживчої поведінки

Світлана Кучеренко*, Оксана Паламарчук

ksvetau66@gmail.com

Взято з Том 21, № 1, 2026 Сторінки 61–73
Отримано
22.12.2025
Доопрацьовано
15.04.2026
Прийнято
12.05.2026
Опубліковано
03.07.2026
Переглядів
307

Анотація

Метою дослідження було обґрунтування потенціалу нейроекономічного підходу для аналізу механізмів формування споживчої поведінки та оцінювання його ефективності у прогнозуванні ринкових реакцій. Методологічну основу роботи становило поєднання поведінкового та нейроекономічного підходів із застосуванням елементів теоретичного узагальнення, статистичного, порівняльного аналізу, методу case study та SWOT-аналізу. На основі результатів статистичного аналізу встановлено, що у 2024 році український ринок цифрової реклами зріс на 35 % порівняно з попереднім роком, що підтверджує посилення ролі поведінкової цифрової аналітики в системі маркетингових досліджень. Визначено, що параметри взаємодії зі стимулом формуються протягом перших кількох сотень мілісекунд; зокрема, тривалість фіксації у 200-300 мс відповідає когнітивній обробці інформації, тоді як первинний розподіл уваги протягом перших 2-3 секунд визначає подальшу структуру сприйняття. У межах аналізу нейроекономічних методів доведено, що електроенцефалографія дає змогу оцінити рівні емоційної активації та когнітивного навантаження, візуальний трекінг (айтрекінг) сприяє аналізу структури уваги та послідовності обробки зорового стимулу, а мультимодальні підходи підвищують точність прогнозування поведінкових реакцій завдяки інтеграції нейрофізіологічних та поведінкових показників. Аналіз конкретних ситуацій на українському споживчому ринку виявив, що традиційні маркетингові підходи, які застосовують «АТБ-Маркет» і «Сільпо», переважно зосереджені на аналізі товарообороту, структури попиту та програм лояльності, тоді як «COMFY» та «VARUS» використовують поведінкову цифрову аналітику та персоналізовані моделі взаємодії для адаптації цифрових послуг до змін у споживчих патернах. Встановлено, що сегмент електронної комерції «COMFY» у 2024 році зріс на 43 %, що супроводжувалося оновленням структури вебсайту та оптимізацією цифрового шляху клієнта. Проведений аналіз продемонстрував, що сильними сторонами нейроекономічних підходів є висока точність аналізу емоційних і когнітивних реакцій, здатність виявляти неусвідомлені чинники вибору, а також інтеграція нейроданих із поведінковою цифровою аналітикою, тоді як основні ризики пов’язані з конфіденційністю нейроданих, алгоритмічним впливом, складністю інтерпретації нейрофізіологічних сигналів та відсутністю чітких регуляторних механізмів. Практичне значення дослідження полягає в розширенні підходів до аналізу споживчої поведінки шляхом інтеграції традиційних і нейроекономічних методів, що дає змогу підвищити точність оцінювання реакцій споживачів у цифровому середовищі

Ключові слова

Використані джерела

  1. Abdullaeva, B.S., Abdullaev, D., Djuraeva, L., Sagdullaeva, D.K., & Kholikov, A. (2025). Applications of behavioral economics and neuroeconomics in mental health. Iranian Journal of Psychiatry, 20(1), 93-101. doi: 10.18502/ijps.v20i1.17404.
  2. Afonso, T.V., & Heinrichs, F. (2025). Consumer-grade EEG-based eye tracking. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2503.14322.
  3. Bansal, S., Nangia, P., & Koles, B. (2025). Neuromarketing and the marketing mix: An integrative review and future research agenda using the TMC approach. International Journal of Consumer Studies, 49(3), article number e70072. doi: 10.1111/ijcs.70072.
  4. Bazzani, A., Ravaioli, S., Trieste, L., Faraguna, U., & Turchetti, G. (2020). Is EEG suitable for marketing research? A systematic review. Frontiers in Neuroscience, 14, article number 594566. doi: 10.3389/fnins.2020.594566.
  5. Bekenova, G., & Orazgaliуeva, E. (2025). Neuromarketing insights: Using eye-tracking and machine learning to understand consumer preferences for university promotional products. Buketov Business Review, 11830(2), 4-16. doi: 10.31489/2025ec2/4-16.
  6. Bossaerts, P., & Schultz, W. (2026). The neuroeconomics of simple and complex choice. Annual Review of Economics, 18. doi: 10.1146/annurev-economics-051624-062344.
  7. Camarrone, F., & Van Hulle, M.M. (2019). Measuring brand association strength with EEG: A single-trial N400 ERP study. PloS One, 14(6), article number e0217125. doi: 10.1371/journal.pone.0217125.
  8. Chala, N., Pichyk, K., & Voropai, O. (2021). Neuromarketing as a tool for studying viewers’ reactions to artworks: Implications for art galleries. NaUKMA Research Papers. Economics, 6(1), 122-129. doi: 10.18523/2519-4739.2021.6.1.122-129.
  9. Chawla, N., Anute, N., Patil, K., Ranadive, A., Pathak, G., & Mangaonkar, M.U. (2026). Neuro marketing perspective on online purchase decision making for decoding the digital consumer. Research in Economics, 80(1), article number 101111. doi: 10.1016/j.rie.2026.101111.
  10. Chygryn, O., Shevchenko, K., & Tuliakov, O. (2024). Neuromarketing as a mechanism of communication with the consumer: Case for small business. Marketing and Management of Innovations, 15(2), 26-38. doi: 10.21272/mmi.2024.2-03.
  11. Ćirović, M., Dimitriadis, N., Janić, M., Alevizou, P., & Dimitriadis, N.J. (2024). More than words: Rethinking sustainability communications through neuroscientific methods. Journal of Consumer Behaviour, 23(1), 15-30. doi: 10.1002/cb.2125.
  12. Costa-Feito, A., González-Fernández, A.M., Rodríguez-Santos, C., & Cervantes-Blanco, M. (2023). Electroencephalography in consumer behaviour and marketing: A science mapping approach. Humanities and Social Sciences Communications, 10, article number 474. doi: 10.1057/s41599-023-01991-6.
  13. Goncalves, M., Hu, Y., Aliagas, I., & Cerdá, L.M. (2024). Neuromarketing algorithms’ consumer privacy and ethical considerations: Challenges and opportunities. Cogent Business & Management, 11(1), article number 2333063. doi: 10.1080/23311975.2024.2333063.
  14. Gyori, L.A., & Gabor, M.R. (2025). Ethics in neuromarketing: A literature review. Business Excellence & Management, 15(4), 40-51. doi: 10.24818/beman/2025.15.4-03.
  15. Hnyliakevych, I., & Yerushevska, R. (2020). Neuromarketing tools in managing consumer behavior in the online environment. Visnyk of Lviv University. Economics Series, 58, 170-180. doi: 10.30970/ves.2020.58.0.5816.
  16. Hsu, M. (2017). Neuromarketing: Inside the mind of the consumer. California Management Review, 59(4), 5-22. doi: 10.1177/0008125617720208.
  17. IAB Ukraine. (2025). Digital market overview. Retrieved from https://iab.com.ua/wp-content/uploads/2025/06/IAB-Ukraine-Digital-Market-Overview_2025-1.pdf.
  18. Kakaria, S., Bigné, E., Catrambone, V., & Valenza, G. (2023). Heart rate variability in marketing research: A systematic review and methodological perspectives. Psychology and Marketing, 40(1), 190-208. doi: 10.1002/mar.21734.
  19. Karpenko, N.V., & Ivannikova, M.M. (2021). Neuromarketing for small business. Scientific Bulletin of Poltava University of Economics and Trade. Economic Sciences Series, 2(98), 65-73. doi: 10.37734/2409-6873-2020-2-8.
  20. Kifiak, O.V., Ivasenko, O.A., & Pichyk, K.V. (2025). Application of neuromarketing to enhance the effectiveness of digital advertising strategies. Current Issues of Economic Sciences, 10. doi: 10.5281/zenodo.15240295.
  21. Mallio, C.A., Buoso, A., Stiffi, M., Cea, L., Vertulli, D., Bernetti, C., Di Gennaro, G., van den Heuvel, M.P., & Beomonte Zobel, B. (2024). Mapping the neural basis of neuroeconomics with functional magnetic resonance imaging: a narrative literature review. Brain Sciences, 14(5), article number 511. doi: 10.3390/brainsci14050511.
  22. Martinez-Levy, A.C., Rossi, D., Cartocci, G., Mancini, M., Di Flumeri, G., Trettel, A., Babiloni, F., & Cherubino, P. (2022). Message framing, non-conscious perception and effectiveness in non-profit advertising: Contribution by neuromarketing research. International Review on Public and Nonprofit Marketing, 19(1), 53-75. doi: 10.1007/s12208-021-00289-0.
  23. May, J. (2023). Neuroethics: Agency in the age of brain science. Oxford: Oxford University Press.
  24. Mitina, T.V. (2025). Neuroeconomic markers of decision-making in crisis situations. In S.O. Yakubovsky (Ed.), Current issues of economic system development: International experience: Materials of the All-Ukrainian scientific and practical conference (pp. 62-65). Lviv-Torun: Liha-Press. doi: 10.36059/978-966-397-535-1-15.
  25. Otamendi, F.J., & Sutil Martín, D.L. (2020). The emotional effectiveness of advertisement. Frontiers in Psychology, 11, article number 2088. doi: 10.3389/fpsyg.2020.02088.
  26. Panwar, D., Bhargava, A., Bohara, S., & Chaudhary, S.S. (2024). Neuromarketing insights for effective advertising strategies: A review and future research agenda. Neuropsychological Trends, 36, 107-132. doi: 10.7358/neur-2024-036-panw.
  27. Phutela, N., Abhilash, P., Sreevathsan, K., & Krupa, B.N. (2022). Intelligent analysis of EEG signals to assess consumer decisions: A study on neuromarketing. In 2022 3rd International conference for emerging technology (INCET) (pp. 1-7). Belgaum: IEEE. doi: 10.1109/INCET54531.2022.9824698.
  28. Povod, T., & Zhosan, H. (2025). Neuromarketing as a tool for enhancing consumer loyalty in the knowledge-intensive product sector. Social Economics, 69, 98-106. doi: 10.26565/2524-2547-2025-69-08.
  29. Pšurný, M., Mokrý, S., & Stavkova, J. (2024). Exploring consumers’ perceptions of online purchase decision factors: Electroencephalography and eye-tracking evidence. Frontiers in Human Neuroscience, 18, article number 1411685. doi: 10.3389/fnhum.2024.1411685.
  30. RAU. (2022). In the spotlight: Looqme’s analysis of supermarket media activity during the war. Retrieved from https://rau.ua/news/analitika-mediaaktivnosti-looqme/.
  31. Retailers.ua. (2025). How VARUS.UA customer behavior is changing: Trends, analytics, and adaptation. Retrieved from https://retailers.ua/news/tehnologii/14626-yak-zminyuyetsya-povedinka-pokuptsiv-varusua-trendi-analitika-adaptatsiya.
  32. Russo, V. (2024). Consumer neuroscience: Consumer behavior, neuromarketing, and cognitive science. Harlow: Pearson.
  33. Seleznyova, V. (2025). Psycho-emotional aspects of the consumer decision-making process. Economy and Society, 72. doi: 10.32782/2524-0072/2025-72-102.
  34. Shepel, T. (2026). Neuromarketing as a tool for shaping consumer decisions. Economic Space, 209, 123-132. doi: 10.30838/EP.209.123-132.
  35. Singh, K., & Kumar, A. (2026). Exploring the evolving landscape of neuromarketing ethics. International Journal of Market Research, 68(1), 108-131. doi: 10.1177/14707853251383629.
  36. Ting, C.-C., & Gluth, S. (2024). Unraveling information processes of decision-making with eye-tracking data. Frontiers in Behavioral Economics, 3, article number 1384713. doi: 10.3389/frbhe.2024.1384713.
  37. Usman, S.M., Khalid, S., Tanveer, A., Imran, A.S., & Zubair, M. (2025). Multimodal consumer choice prediction using EEG signals and eye tracking. Frontiers in Computational Neuroscience, 18, article number 1516440. doi: 10.3389/fncom.2024.1516440.
  38. Varga, M., Tusche, A., Albuquerque, P., Gier, N., Weber, B., & Plassmann, H. (2021). Predicting sales of new consumer packaged products with fMRI, behavioral, survey and market data (Report No. 21-139). Cambridge, MA: Marketing Science Institute.
  39. WebPromoExperts. (2025). How is COMFY transforming online sales and the customer experience? An exclusive interview with Alexander Boev, the new Director of E-commerce. Retrieved from https://web-promo.ua/ua/blog/intervyu-comfy/.

ЦИТУВАТИ

Kucherenko, S., & Palamarchuk, O. (2026). Neuroeconomics as a tool for forecasting consumer behaviour. University Economic Bulletin, 21(1), 61-73. https://doi.org/10.69587/ueb/1.2026.61