в статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты интеграции предиктивных моделей потребительского поведения в экономическую систему электронной коммерции. Обосновывается переход от ретроспективного анализа к проактивному управлению на основе персонализации и глубокой обработки пользовательских данных. Особое внимание уделяется развитию технологий цифровых двойников, потоковой обработке данных в реальном времени и применению методов машинного обучения, включая рекуррентные нейронные сети, в задачах прогнозирования спроса и формирования рекомендаций. Анализируются архитектуры рекомендательных систем, основанные на коллаборативной и контентной фильтрации, а также их гибридные модели. Рассматриваются ключевые метрики оценки эффективности персонализации и влияние предиктивной аналитики на финансовые показатели бизнеса. Выявлены основные ограничения внедрения данных технологий, включая требования к качеству данных, вычислительным ресурсам, а также этические и правовые аспекты, связанные с конфиденциальностью и безопасностью информации. Сделан вывод о трансформационном влиянии предиктивной аналитики на экономические процессы электронной коммерции и формировании устойчивых конкурентных преимуществ за счет проактивного управления потребительским поведением.