<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2518-1092</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Информационные технологии</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2518-1092</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.18413/2518-1092-2022-7-3-0-7</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">2845</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>&lt;strong&gt;ПОВЕДЕНЧЕСКАЯ АНАЛИТИКА: АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ БИЗНЕСА&lt;/strong&gt;</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;BEHAVIORAL ANALYTICS: ANALYSIS OF THE CURRENT STATE AND ITS APPLICATION IN SOLVING BUSINESS PROBLEMS&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Ремизова</surname><given-names>Алина Александровна</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Remizova</surname><given-names>Alina Aleksandrovna</given-names></name></name-alternatives><email>alinaremizova@mail.ru</email></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Самигулин</surname><given-names>Тимур Русланович</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Samigulin</surname><given-names>Timur Ruslanovich</given-names></name></name-alternatives><email>timursamigulin98@gmail.com</email></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="epub"><year>2022</year></pub-date><volume>7</volume><issue>3</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><self-uri content-type="pdf" xlink:href="/media/information/2022/3/ИТ-7.pdf" /><abstract xml:lang="ru"><p>Цифровая трансформация захватывает все больше сфер повседневной жизни. Цифровизация бизнеса уже стала чем-то большим, чем просто внедрение современного оборудования, в первую очередь, это трансформация системы управления предприятием. Компании все чаще пересматривают свои стратегии развития, чтобы сфокусироваться на персонализации предложений и повышении лояльности клиентов. В настоящее время существует достаточно большое число программных инструментов поведенческого анализа. Каждое из них индивидуально и может быть успешно использовано для определенного вида данных или запросов компании. В данной статье будут рассмотрены существующие инструменты поведенческого анализа, их преимущества и недостатки сравнены различные методы как на мировом рынке, так и российском. Проведенный анализ показал, что каждый из этих инструментов не лишен недостатков &amp;ndash; нет универсального программного средства для решения всех видов возникающих задач.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Digital transformation is taking over more and more areas of everyday life. Business digitalization has already become something more than just the introduction of modern equipment, first of all, it is the transformation of the enterprise management system. Companies are increasingly rethinking their development strategies to focus on personalizing offers and increasing customer loyalty. Currently, there are a fairly large number of software tools for behavioral analysis. Each of them is individual and can be successfully used for a certain type of data or company requests. This article will consider the existing tools for behavioral analysis, their advantages, and disadvantages, and compare various methods both in the global market and in the russian. The analysis showed that each of these tools is not without drawbacks - there is no universal software tool for solving all kinds of emerging problems.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>цифровая трансформация</kwd><kwd>предиктивная аналитика</kwd><kwd>описательная аналитика</kwd><kwd>диагностическая аналитика</kwd><kwd>предписывающая аналитика</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>digital information</kwd><kwd>predictive analytics</kwd><kwd>descriptive analytics</kwd><kwd>diagnostic analytics</kwd><kwd>prescriptive analytics</kwd></kwd-group></article-meta></front><back /></article>