Sadikov Shoxrux Shuxratovich

SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA OLIY TA’LIM MUASSASALARI

MARKETING JARAYONLARINI MODELLASHTIRISH VA BOSHQARISH

MEXANIZMLARI

Toshkent xalqaro universiteti

Annotatsiya

Maqolada oliy ta’lim muassasalarida marketing jarayonlarini modellashtirish va

boshqarishda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarini qo‘llashning ilmiy asoslari tahlil

qilingan. Raqamli marketing tizimida SI algoritmlari yordamida ma’lumotlarni yig‘ish,

tahlil qilish, konversiya va qabul ehtimolini bashoratlash, byudjetni optimallashtirish

va qarorlarni avtomatik qabul qilish imkoniyatlari yoritilgan. Tadqiqotda bashoratli,

sababiy va tavsiyaviy modellar qo‘llanilib, AI joriy etilgandan so‘ng marketing

samaradorligi 15–25% ga oshgani, xarajat (CAC) 13% ga kamaygani aniqlangan.

Taklif etilgan boshqaruv modeli OTM marketingini real vaqt rejimida kuzatish,

feedback asosida takomillashtirish va brend ishonchliligini mustahkamlashga xizmat

qiladi.

Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, raqamli marketing, bashoratli modellashtirish,

konversiya, ROAS, CAC, LTV, OTM raqobatbardoshligi.

Аннотация

В статье анализируются научно-методические основы применения

технологий искусственного интеллекта (ИИ) в моделировании и управлении

маркетинговыми процессами высших учебных заведений. С использованием ИИ

возможно автоматическое прогнозирование конверсии, оптимизация бюджета,

анализ эффективности рекламных каналов и повышение отдачи на инвестиции

(ROAS). В исследовании показано, что внедрение ИИ позволило сократить

средние маркетинговые издержки (CAC) на 13% и повысить коэффициент

конверсии на 20–25%. Разработанная модель управления обеспечивает

мониторинг кампаний в реальном времени и повышает конкурентоспособность

вузов на образовательном рынке.

Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровой маркетинг,

прогнозирование, оптимизация, ROAS, CAC, LTV, конкурентоспособность вуза.

Abstract

This paper explores how artificial intelligence (AI) technologies enhance

marketing process modeling and management in higher education institutions.

Through predictive, causal, and recommendation models, AI enables automated data

analysis, conversion forecasting, and budget optimization in real time. The study finds

that implementing AI increased overall marketing efficiency by 15–25%, reduced

acquisition cost (CAC) by 13%, and improved return on ad spend (ROAS) by 17%.

The proposed AI-driven management framework strengthens decision accuracy,

ensures continuous feedback-based improvement, and enhances institutional

competitiveness.

Keywords: artificial intelligence, digital marketing, predictive modeling,

optimization, conversion rate, ROAS, CAC, higher education competitiveness.

Недавние посты