Вплив соціальних мереж та психологічних механізмів на поведінку споживачів в епоху цифровізації

Оксана Моргулець, Володимир Павленко, Ігор Пономаренко
Анотація

Соціальні медіаплатформи у цифрову епоху стали основним інструментом впливу на споживчу поведінку, інтегруючи інформаційні, емоційні та соціальні впливи, що трансформують процес ухвалення рішень через психологічні механізми. Актуальність аналізу цих процесів зростає в умовах гіперконкурентного середовища та прискореної цифровізації. Метою цього дослідження було виявлення системних закономірностей взаємодії між соціальними мережами та психологічними тригерами, що детермінують динаміку споживчого вибору, а також визначення стратегічних маркетингових можливостей і потенційних ризиків, які постають у результаті фундаментальної цифрової трансформації бізнес-екосистем. У роботі застосовано міждисциплінарний методологічний підхід, що синергетично поєднує контент-аналіз наукових джерел, статистичні дані провідних міжнародних маркетингових агентств, методи компаративного аналізу, систематизації й теоретичного узагальнення, що дозволило комплексно розглянути феномен впливу соціальних мереж на споживчу поведінку. Результати дослідження продемонстрували, що сучасна поведінка користувачів значною мірою формується алгоритмічною персоналізацією контенту (підвищує релевантність до 70 %) та когнітивними упередженнями (90 % споживчих рішень приймаються під впливом сенсорних і когнітивних тригерів). Понад 70 % користувачів позитивно сприймають бренди в соцмережах. Користувацький контент впливає на 80 % споживчих рішень і збільшує конверсію на 29 %, а інфлюенсери зміцнюють довіру до брендів у 69 % споживачів. Однак замкнене інформаційне середовище знижує критичність сприйняття. Також виявлено суперечливі наслідки: зростання імпульсивності покупок поряд із підвищенням репутаційних ризиків. Соціальні мережі функціонують як багатофункціональний екосистемний простір, де синергетично поєднуються маркетингові практики, комунікаційні стратегії й психологічний вплив на підсвідомому рівні. Для бізнес-структур це відкриває стратегічні перспективи імплементації персоналізованих маркетингових стратегій, проте потребує системного управління ризиками й збалансованого підходу між алгоритмічною ефективністю і прозорістю взаємодії зі споживачами. Доведено, що конкурентні переваги здобудуть бренди, які стратегічно інтегрують технологічні інновації з автентичністю та соціальною відповідальністю. Практична значущість статті полягає у можливості використання результатів дослідження для розробки науково обґрунтованих маркетингових стратегій із урахуванням психологічних механізмів впливу соціальних мереж та прогнозування поведінкових трендів у цифровому споживчому просторі

Ключові слова

цифровий маркетинг; нейромаркетинг; персоналізація; когнітивні упередження; гейміфікація; інфлюенсери

ЦИТУВАТИ
Morhulets, O., Pavlenko, V., & Ponomarenko, I. (2026). The influence of social networks and psychological mechanisms on consumer behaviour in the era of digitalisation. Economics and Business Management, 17(1), 9-27. https://doi.org/10.31548/economics/1.2026.09
Використані джерела
  1. Asanova, A., Olshanska, O., Saiensus, M., Usatenko, O., & Makurin, A. (2022). Digital platform for managing enterprises’ business processes in an innovative economy. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 100(12), 4590-4601.
  2. Azer, J., & Alexander, M. (2020). Negative customer engagement behaviour: The interplay of intensity and valence in online networks. Journal of Marketing Management, 6(3-4), 361-383. doi: 10.1080/0267257X.2020.1735488.
  3. Balki, P.D., Tilbile, S.P., Nikam, K.A., Jadhao, A., & Thakare, R.S. (2025). A study on neuromarketing and consumer decision-making. International Journal of Research Publication and Reviews, 6(4), 520-524.
  4. Bingbing, T., Tianlong, G., & Yan, L. (2023). Research on consumers’ response to personalized recommendation avoidance in B2C E-business under filter bubble phenomenon. In EBEE’19: Proceedings of the 2019 international conference on e-business and e-commerce engineering (pp. 25-28). Bali Island, Indonesia. doi: 10.1145/3385061.3385068.
  5. Cherry, K. (2023). How anchoring bias affects decision-making. Retrieved from https://www.verywellmind.com/what-is-the-anchoring-bias-2795029.
  6. Cropink. (n.d.). Business on Facebook statistics [2025]: Trends that matter. Retrieved from https://cropink.com/business-on-fb-statistics.
  7. CrowdRiff. (2024). 47 Most important user-generated content statistics for 2024 (and why they matter). Retrieved from https://crowdriff.com/resources/ugc-stats/.
  8. Cuevas, L. (2023). Influencer marketing: Social media influencers as human brands attaching to followers and yielding positive marketing results by fulfilling needs. Journal of Retailing and Consumer Services, 55, article number 102133. doi: 10.1016/J.JRETCONSER.2020.102133.
  9. Dinh, T.C.T., & Lee, Y. (2025). Understanding the psychological drivers of online self-presentation: A survey study on social media exposure, social comparison, social network type and FOMO. BMC Psychology, 13, article number 781. doi: 10.1186/s40359-025-03117-w.
  10. Dwivedi, Y., et al. (2021). Setting the future of digital and social media marketing research: Perspectives and research propositions. International Journal of Information Management, 59, article number 102168. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102168.
  11. Eg, R., Tønnesen, O., & Tennfjord, M. (2023). A scoping review of personalized user experiences on social media: The interplay between algorithms and human factors. Computers in Human Behavior Reports, 9, article number 100253. doi: 10.1016/j.chbr.2022.100253.
  12. Farooq, S., & Maqbool, A. (2024). Advertising as an influencing factor on consumer behavior. Journal of Social and Environmental Management, 18(9), article number e06587. doi: 10.24857/rgsa.v18n9-076.
  13. Fernandes, R. (2023). Confirmation bias in social networks. Mathematical Social Sciences, 123, 59-76. doi: 10.1016/j.mathsocsci.2023.02.007.
  14. Grand View Research. (n.d.). User generated content platform market 2023-2030. Size, share & trends analysis report by product type (blogs, websites), by end-user (enterprises, individual), by region, and segment forecasts. Retrieved from: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/user-generated-content-platform-market-report.
  15. Gupta, R., Kapoor, A.P., & Verma, H.V. (2025). Neuro-insights: A systematic review of neuromarketing perspectives across consumer buying stages. Frontiers in Neuroergonomics, 6, article number 1542847. doi: 10.3389/fnrgo.2025.1542847.
  16. Hunter, L. (2024). Unlocking consumer behavior: The power of neuromarketing. Retrieved from https://www.sissurvey.net/unlocking-consumer-behavior-power-neuromarketing.
  17. Kemp, S. (2025). Digital 2025: Ukraine. Retrieved from https://datareportal.com/reports/digital-2025-ukraine.
  18. Kumar, T., Asadul, H., Danish, K., & Sumit, K. (2025). How social media advertising influences sustainable purchase intentions in the digital age. Discover Sustainability, 6, article number 889. doi: 10.1007/s43621-025-01820-7.
  19. Maximize Market Research. (n.d.). Web marketing market size, share, growth trends, key players, regional insights, and forecast (2025-2032). Retrieved from https://www.maximizemarketresearch.com/market-report/global-web-marketing-market/6305/.
  20. McDonald’s. (2025). Retrieved from https://corporate.mcdonalds.com.
  21. McLaughlin, L. (2024). The science of marketing: Cognitive biases that shape purchasing decisions. Retrieved from https://www.linkedin.com/pulse/science-marketing-cognitive-biases-shape-purchasing-part-mclaughlin-ylqqf/.
  22. Mohammad, Y. (2025). 9 Starbucks customer loyalty statistics: A must-know in 2024. Retrieved from https://www.coffeedasher.com/startbucks-statistics/.
  23. Morhulets, O., Olshanska, O., Cherniavska, O., Buntova, N., & Moshenets, N. (2025). Strategic mechanisms for managing sustainable development hospitality industry in Ukraine. In A. Mirzazadeh, Z. Molamohamadi, B. Erdebilli, E. Babaee Tirkolaee & G.W.Weber (Eds.), 5th international conference on science, engineering management and information technology (pp. 54-70). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-032-04228-6_4.
  24. Morsi, N., Sa, E., & Silva, J. (2025). Walking away: Investigating the adverse impact of FOMO appeals on FOMO-prone consumers. Business Horizons, 68(2), 197-212. doi: 10.1016/j.bushor.2024.11.001.
  25. Netflix. (n.d.). Retrieved from https://www.netflix.com.
  26. Nike. (n.d.). Retrieved from https://about.nike.com.
  27. Novak, J., Masner, J., Benda, P., Simek, P., & Merunka, V. (2024). Eye tracking, usability, and user experience: A systematic review. International Journal of Human-Computer Interaction, 40(17), 4484-4500. doi: 10.1080/10447318.2023.2221600.
  28. Pane, H., Luthfi, S., Napitupulu, I., Situmorang, S., & Sembiring, B.K.F. (2024). The psychological pull of FoMO in consumer behavior: A literature review. International Journal of Economics and Management Sciences, 1(4), 402-418. doi: 10.61132/ijems.v1i4.373.
  29. Ponomarenko, I., Panasiuk, I., Pavlenko, V., Panasiuk, O., & Kalmykov, O. (2021). Use of neural networks for pattern recognition in e-commerce. In CEUR workshop proceedings conference (pp. 407-415). Kyiv: CEUR.
  30. Ponomarenko, I., Pavlenko, V., Morhulets, O., Ponomarenko, D., Ukhnal, N. (2024). Application of artificial intelligence in digital marketing. In 6th workshop for young scientists in computer science & software engineering (CS&SE@SW) (pp. 155-166). Kryvyi Rih: CEUR.
  31. Rodilosso, E. (2024). Filter bubbles and the unfeeling: How AI for social media can foster extremism and polarization. Philosophy & Technology, 37, article number 71 doi: 10.1007/s13347-024-00758-4.
  32. Rodrigues, I., Lopes, M., Borges, A., Oliveira, J., & Oliveira, M. (2021). How can gamified applications drive engagement and brand attitude? The case of Nike Run Club application. Administrative Sciences, 11(3), article number 92. doi: 10.3390/admsci11030092.
  33. Romero-Rodriguez, L., & Castillo-Abdul, B. (2023). Toward state-of-the-art on social marketing research in user-generated content (UGC) and influencers. Journal of Management Development, 42(6), 425-435. doi: 10.1108/JMD-11-2022-0285.
  34. Schick, B. (2024). The changing truths about social media and consumer behavior. Retrieved from https://meshagency.com/social-media-consumer-behavior/.
  35. Shantatula, S., Lei, Z., & Wiredu, J. (2024). The effect of artificial intelligence generated content and user generated content on social media marketing strategy. International Journal of Development Research, 14, article number 27919. doi: 10.37118/ijdr.27919.04.2024.
  36. Shevchenko, M. (2024). Consumer behavior and the modern marketing environment: Theoretical aspect. Economy and Society, 66. doi: 10.32782/2524-0072/2024-66-15.
  37. Sociallyin. (n.d.). Influencer marketing statistics: ROI, trends & platform data. Retrieved from https://sociallyin.com/influencer-marketing-statistics/.
  38. Spotify. (n.d.). Retrieved from https://newsroom.spotify.com.
  39. Spytska, L. (2024). Consumer psychology and the effectiveness of marketing campaigns: The influence of psychological factors on consumer preferences and purchases. Economics of Development, 23(4), 48-59. doi: 10.57111/econ/4.2024.48.
  40. Starbucks. (n.d.). Retrieved from https://about.starbucks.com.
  41. Statista. (n.d.). Social media advertising – worldwide. Retrieved from https://www.statista.com/outlook/amo/advertising/social-media-advertising/worldwide.
  42. TPMUNN. (2025). How Netflix, Spotify, and TikTok seem to “read our minds” with recommendations. Retrieved from https://tiffanyperkinsmunn.com/personalized-recommendations/.
  43. Yang, X., Xu, X., Nunes, B.P., & Siqueira, S.W.M. (2023). Bubbles bursting: Investigating and measuring the personalisation of social media searches. Telematics and Informatics, 82, article number 101999. doi: 10.1016/j.tele.2023.101999.