<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2026.52.1.012</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">2022</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Модель многокритериальной оптимизации процессов омниканального маркетинга</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>A model for multicriteria optimisation of omnichannel marketing processes</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0009-0004-4396-1431</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Мовсисян</surname>
              <given-names>Леон Каренович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Movsisian</surname>
              <given-names>Leon Karenovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>mleonk1417@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0002-8926-3151</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Смоленцева</surname>
              <given-names>Татьяна Евгеньевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Smolentseva</surname>
              <given-names>Tatyana Evgenievna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>smoltan@bk.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0009-0001-6343-6077</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Мовсисян</surname>
              <given-names>Лина Кареновна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Movsisian</surname>
              <given-names>Lina Karenovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>linmov.7@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА - Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА - Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации</aff>
        <aff xml:lang="en">Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2026.52.1.012</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=2022"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В исследовании представлены подходы к многокритериальной оптимизации в информационных процессах на примере омниканального маркетинга. Цель статьи – создание и формализация модели многокритериальной оптимизации информационных процессов для управления ресурсами маркетинговых кампаний в условиях омниканального продвижения. Рассмотрены методы интеграции различных каналов продвижения для обеспечения согласованного клиентского опыта и улучшения показателей эффективности маркетинговых кампаний. Разработана концептуальная модель, учитывающая множество кампаний, каналов, этапов клиентского пути и ключевых показателей эффективности (KPI). Анализируется влияние синергетических эффектов и ресурсных ограничений на стратегическое планирование. Представлены результаты построения математической модели, позволяющей повысить маркетинговый эффект и снизить финансовые затраты. Описывается структура математической модели многокритериальной оптимизации. Рассматривается представление маркетинговой кампании в контексте математической модели. Рассматривается диаграмма взаимодействия рассматриваемых подмножеств. Полученные результаты в рамках оценки эффективности модели в реальных условиях демонстрируют перспективы повышения рентабельности маркетинговых стратегий с учетом текущих ограничений. Приводится описание прикладного контекста, ключевых метрик и методов оценки. Предложены рекомендации по внедрению модели в деятельность предприятий для оптимизации информационных процессов управления омниканальными кампаниями. Представлены перспективы применения полученных результатов в дальнейших исследованиях, в рамках которых описанная математическая модель многокритериальной оптимизации наряду с методом обработки и аннотирования маркетинговой информации послужат основой функционирования автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений в области омниканального маркетинга.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>The study presents approaches to multicriteria optimization in information processes using the example of omnichannel marketing. The purpose of the article is to create and formalize a model of multicriteria optimization of information processes for managing marketing campaign resources in the context of omnichannel promotion. The methods of integrating various promotion channels to ensure a consistent customer experience and improve the effectiveness of marketing campaigns are considered. A conceptual model has been developed that takes into account a variety of campaigns, channels, stages of the customer journey and key performance indicators (KPIs). The influence of synergetic effects and resource constraints on strategic planning is analyzed. The results of constructing a mathematical model that allows to increase the marketing effect and reduce financial costs are presented. The structure of the mathematical model of multicriteria optimization is described. The presentation of a marketing campaign in the context of a mathematical model is considered. A diagram of the interaction of the considered subsets is considered. The results obtained in assessing the effectiveness of the model in real conditions demonstrate the prospects for increasing the profitability of marketing strategies, taking into account current constraints. The application context, key metrics, and evaluation methods are described. Recommendations on the implementation of the model in the activities of enterprises for optimizing information management processes of omnichannel campaigns are proposed. The prospects of applying the results obtained in further research are presented, in which the described mathematical model of multicriteria optimization, along with the method of processing and annotating marketing information, will serve as the basis for the functioning of an automated decision support information system in the field of omnichannel marketing.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>модель оптимизации информационных процессов</kwd>
        <kwd>цифровой маркетинг</kwd>
        <kwd>омниканальный подход</kwd>
        <kwd>информационная система</kwd>
        <kwd>СППР</kwd>
        <kwd>большие данные</kwd>
        <kwd>искусственный интеллект</kwd>
        <kwd>KPI</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>optimization model of information processes</kwd>
        <kwd>digital marketing</kwd>
        <kwd>omnichannel approach</kwd>
        <kwd>information system</kwd>
        <kwd>MCDM</kwd>
        <kwd>big data</kwd>
        <kwd>artificial intelligence</kwd>
        <kwd>KPI</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Мовсисян Л.К., Нижегородов К.С., Кузнецова К.А., Мовсисян Л.К. Модель интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в сфере интернет-маркетинга. Вестник Воронежского института ФСИН России. 2024;(1):101–108.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Мовсисян Л.К., Смоленцева Т.Е., Калач А.В. Поддержка принятия решений в процессах управления организационными системами. В сборнике: Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики: сборник трудов Международной научной конференции, 04–06 декабря 2023 года, Воронеж, Россия. Воронеж: Научно-исследовательские публикации; 2024. С. 1583–1588.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Бронников М.А. Применение искусственного интеллекта в маркетинге. Экономика и социум. 2022;(6-1):449–453.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Иванченко О.В. Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в управлении бизнесом и маркетинге. Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2022;(4):125–130. https://doi.org/10.54220/v.rsue.1991-0533.2023.80.4.018</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Raisch S., Fomina K. Combining Human and Artificial Intelligence: Hybrid Problem-Solving in Organizations. Academy of Management Review. 2024;50(2). https://doi.org/10.5465/amr.2021.0421</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Bala M., Verma D. A Critical Review of Digital Marketing. International Journal of Management, IT &amp; Engineering. 2018;8(10):321–339.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Quinn L., Dibb S., Simkin L., Canhoto A.I., Analogbei M. Troubled waters: the transformation of marketing in a digital world. European Journal of Marketing. 2016;50(12):2103–2133.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Petit O., Velasco C., Spence Ch. Digital Sensory Marketing: Integrating New Technologies into Multisensory Online Experience. Journal of Interactive Marketing. 2019;45(C):42–61. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2018.07.004</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Movsisian L.K., Smolentseva T.E. Application of Intelligent Decision-Making Support Model in the Processes of Omnichannel Marketing. In: 2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon), 25–29 March 2024, Sochi, Russia. IEEE; 2024. P. 676–681. https://doi.org/10.1109/SmartIndustryCon61328.2024.10515670</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Kumar V. Evolution of Marketing as a Discipline: What Has Happened and What to Look Out For. Journal of Marketing. 2015;79(1):1–9. https://doi.org/10.1509/jm.79.1.1</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. Москва: Ленанд; 2022. 500 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Мовсисян Л.К., Калач А.В. Применение финансового механизма в системе поддержки принятия решений в организации для омниканального продвижения товаров и услуг. Вестник Воронежского института ФСИН России. 2023;(3):129–134.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Лукина О.В., Курочкина А.А., Назаров П.В. Омниканальный маркетинг как инструмент развития малого и среднего бизнеса в индустрии торговли. Ученые записки Международного банковского института. 2021;(1):75–84.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Timoumi A., Gangwar M., Mantrala M.K. Cross-Channel Effects of Omnichannel Retail Marketing Strategies: A Review of Extant Data-Driven Research. Journal of Retailing. 2022;98(1). https://doi.org/10.1016/j.jretai.2022.02.008</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Wedel M., Kannan P.K. Marketing Analytics for Data-Rich Environments. Journal of Marketing. 2016;80(6):97–121. https://doi.org/10.1509/jm.15.0413</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit16">
        <label>16</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Trom L., Cronje J. Analysis of Data Governance Implications on Big Data. In: Advances in Information and Communication: Proceedings of the 2019 Future of Information and Communication Conference (FICC): Volume 1, 14–15 March 2019, San Francisco, CA, USA. Cham: Springer; 2020. P. 645–654. https://doi.org/10.1007/978-3-030-12388-8_45</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit17">
        <label>17</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Mathes Ch.A. Big Data Has Unique Needs for Information Governance and Data Quality. Journal of Management Science and Business Intelligence. 2016;1(1):12–20. https://doi.org/10.5281/zenodo.376753</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit18">
        <label>18</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Chintagunta P., Hanssens D.M., Hauser J.R. Editorial-Marketing Science and Big Data. Marketing Science. 2016;35(3):341–342. https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0996</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>