Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: martech, infrastructure maturity, comparative analysis, russia, china, digital marketing, ecosystem maturity index (EMI), ecosystem model, performance evaluation, зрелость инфраструктуры, сравнительный анализ, россия, китай, цифровой маркетинг, индекс экосистемной зависимости (EMI), экосистемная модель, оценка эффективности
Аннотация: В статье представлен сравнительный анализ подходов к оценке зрелости MarTech-инфраструктуры компаний в России и Китае. Актуальность исследования обусловлена различиями в моделях цифрового маркетинга двух стран: Китай демонстрирует высокую концентрацию вокруг экосистем супер-приложений (Tencent, Alibaba, ByteDance) с фокусом на искуПоказать полностьюсственный интеллект и машинное обучение, тогда как Россия ориентирована на видеоформаты, чат-боты и омниканальность при большей фрагментации рынка. Цель работы - выявление общих и специфических факторов, влияющих на MarTech-зрелость, и адаптация методики оценки для российского контекста. Методологическую основу составили анализ российских исследований (НИУ ВШЭ, Data Insight), компаративный анализ экосистемных моделей и кейс-стади (BESTSELLER China и М.Видео-Эльдорадо). Результаты включают сравнительную характеристику MarTech-ландшафтов (авторская табл. 1), адаптированную пятиуровневую модель зрелости (авторская табл. 2) и авторский «Индекс экосистемной зависимости» (EMI) с учётом специфики российского рынка. Разработанный подход позволяет компаниям проводить самооценку и выстраивать стратегии цифровой трансформации с учётом лучших практик обеих стран. The article presents a comparative analysis of approaches to assessing the maturity of MarTech infrastructure of companies in Russia and China. The relevance of the study is due to differences in the digital marketing models of the two countries: China demonstrates a high concentration around super-app ecosystems (Tencent, Alibaba, ByteDance) with a focus on artificial intelligence and machine learning, while Russia is oriented towards video formats, chatbots and omnichannel with greater market fragmentation. The aim of the work is to identify common and specific factors affecting MarTech maturity and to adapt the assessment methodology for the Russian context. The methodological basis includes the analysis of Russian studies (HSE University, Data Insight), a comparative analysis of ecosystem models, and case studies (BESTSELLER China and M.Video-Eldorado). The results include a comparative description of MarTech landscapes (author's Table 1), an adapted five-level maturity model (author's Table 2), and the author's “Ecosystem Maturity Index” (EMI) taking into account the specifics of the Russian market. The developed approach allows companies to conduct self-assessment and build digital transformation strategies based on the best practices of both countries.
Журнал: Цифровое моделирование экономики
Выпуск журнала: Т.3, №2
Номера страниц: 42-54
Место издания: Красноярск
Издатель: Автономная некоммерческая организация центр поддержки социальных программ и молодежных инициатив "Активная молодежь"