Статья:

Применение Big Data в торговле для проведения маркетинговых исследований

Журнал: Научный журнал «Студенческий форум» выпуск №21(72)

Рубрика: Технические науки

Выходные данные
Әуезов М.М., Мырзахметов А.К., Молдагулова А.Н. Применение Big Data в торговле для проведения маркетинговых исследований // Студенческий форум: электрон. научн. журн. 2019. № 21(72). URL: https://nauchforum.ru/journal/stud/72/53872 (дата обращения: 28.03.2024).
Журнал опубликован
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

Применение Big Data в торговле для проведения маркетинговых исследований

Әуезов Мұрат Манапұлы
магистрант, Международный Университет Информационных Технологий, Республика Казахстан, г. Алматы
Мырзахметов Арман Кайратұлы
магистрант, Международный Университет Информационных Технологий, Республика Казахстан, г. Алматы
Молдагулова Айман Николаевна
канд. физ.-мат. наук, ассоциированный профессор кафедры Информационные Системы, Международный Университет Информационных Технологий, Республика Казахстан, г. Алматы

 

Аннотация. В статье представлен интегрированный взгляд на исследования в области приложений и методов работы с большими данными в маркетинге. Проведен сравнительный анализ нескольких международных тенденций, имеетющих глобальную перспективу. Анализ перспектив развития рынка, технологический анализ больших данных. Возможность использования технологий Big Data для повышения конкурентоспособности предприятий. Дает рекомендации по использованию сервисных маркетинговых технологий в маркетинговых стратегиях инновационного развития.

 

Ключевые слова: большие данные, маркетинг, интернет, база данных, бизнес, иновации, цифровая революция.

    

ВВЕДЕНИЕ

Сбор данных для повышения конкурентоспособности не является новым явлением; это было в последние десятилетия[1]. В настоящее время фирмы собирают и хранят огромные объемы данных, надеясь получить выгоду в будущем. «Данные - это масло экономик», как указали [2]. Ежеминутная генерация огромных объемов данных изменила методы работы как в деловых организациях, так и в различных отраслях промышленности.

Большие данные все больше рассматриваются как основополагающий элемент хорошо функционирующего бизнеса. Ряд научных отчетов и опубликованных статей указывают на растущее использование больших данных в различных секторах экономики [3][4][5] и его перспективу повышения производительности, компетентности и и рост. Понимание того, что использование данных становится все более значительным и широко распространенным, привело к дискуссиям о том, как лучше продвигать подходы к большим данным посредством регулирования и управления, а также с помощью средств политики. Любая такая политика должна основываться на понимании преобладающего ландшафта того, как большие данные используются организациями, и как используются различные источники данных.

Во многих сферах бизнеса и отраслях большие данные произвели революцию на маркетинговой арене в результате достижений в алгоритмах больших данных и передовых методах аналитики, большие данные революционизируют то, как фирмы привлекают больше внимания клиентов и получают более глубокое понимание клиентов [7]. Несмотря на огромные данные, этот термин несколько избыточен, но максимальное использование этой технологии остается проблемой для многих маркетологов сегодня. По оценкам Ovum, ожидается, что огромный рынок данных вырастет с 1,7 млрд долларов в 2016 году до 9,4 млрд долларов к 2020 году.

Компании начнут рассматривать вопрос об увеличении интереса к большим данным[11]. Управление такими массивами данных и извлечение из них надлежащих знаний для поддержки решений представляет собой большие возможности и большие проблемы одновременно. Это привело к появлению термина «большие данные» (BD). Этот набор данных настолько большой и сложный, что его трудно обработать одним инструментом системы управления базами данных или традиционными приложениями для обработки данных [5]. Большие данные в настоящее время распространены по всему миру и широко распространены, что также является альтернативой авангарда в управлении информацией, несмотря на то, что это не обходится без противоречий. Действительно, как показали [7], практикующим специалистам необходимо быстро продвигаться вперед «от больших данных к большому воздействию» для эффективного использования множества функций, предлагаемых большими данными [7].

Большие данные часто описываются тремя (иногда четырьмя или даже пятью) V: объемом, скоростью и разнообразием [2]. С точки зрения хранения и вычислений важны «объем» и «скорость», в то время как «разнообразие» важно с точки зрения аналитики [2]. Марр считает, что шумиха вокруг «больших данных» - это вихрь в чашке, и может исчезнуть только имя, но революция и явление останутся и будут только набирать обороты, также он ожидает, что данные просто станут «новым нормальным» »В ближайшие несколько лет, когда все фирмы будут использовать данные для улучшения того, что делать и как. В общем, мы не согласны с этой точкой зрения.

Эффективное использование больших данных изменило экономику и запустило новую фазу производительности и роста, согласно McKinsey [6][5]. Основная конкурентная стратегия современных бизнес-организаций основывается на использовании ценных знаний за пределами больших данных. Новые конкуренты должны иметь возможность привлекать сотрудников, обладающих высокими навыками обработки больших данных. Используя большие данные, предприятия получают множество преимуществ, таких как новые продукты и услуги, улучшение обслуживания клиентов, приобретение новых клиентов, открытие новых рынков, повышение операционной эффективности и информирование о стратегических направлениях.

Поддержка принятия решений является ключевой проблемой для маркетологов, предоставляя информацию, чтобы помочь ответить на следующие жизненно важные вопросы, такие как;[8], что является наиболее подходящим продуктом и услугой для конкретного рынка; как разместить рекламу на этом рынке; по каким каналам будет общаться; в какие моменты в подходящее время и по какой цене; и поддерживается каким видом рекламной и рекламной деятельности. Большие данные могут влиять на маркетологов разными способами; это приносит им пользу, позволяя им лучше понять вкусы и предпочтения меняющихся клиентов. Большие данные также облегчают разработку соответствующих рекламных стратегий для целевой клиентской базы фирмы.

Тем не менее, понимание и работа с этим растущим объемом и разнообразием данных по-прежнему остаются проблемой, на которую стоит обратить внимание. В то время как большие данные стоят на повестке дня многих маркетинговых фирм, немногие из них получают выгоду от них. С помощью больших данных пользователи не только сталкиваются с многочисленными привлекательными возможностями, но и сталкиваются с проблемами. Следовательно; Это исследование направлено на предоставление интегрированного представления для лучшего понимания трех вопросов, касающихся больших данных в маркетинговой сфере. Эти проблемы включают в себя:

● Что такое большие данные; Какова точка зрения маркетологов (как они определяют эту концепцию и как она выгодна в их отрасли).

● Какие большие возможности предоставляют большие данные?

● В исследовании также рассматриваются серьезные проблемы, с которыми сталкиваются маркетологи, и какие правильные шаги могут быть предприняты для противодействия и уменьшения этих проблем;

● Исследовательские тенденции, выводы и будущие направления также представлены в этом документе.

При решении этих вопросов систематический комплексный обзор литературы проводился с использованием строгого подхода к поиску, в ходе которого было выявлено в общей сложности 650 статей / отчетов, опубликованных с 2010 по 2018 год. Остальная часть статьи организована следующим образом: в разделе 2 обсуждается методология исследования; Раздел 3 представляет теоретическую линзу; Разделы 4 и 5 показывают возможности и проблемы больших данных на маркетинговой арене соответственно; Раздел 6 завершает документ и рекомендации для будущих исследований.

 

 Методология исследования

Исследования в области применения больших данных в мркетинге представляют: (а) всесторонний обзор определений и характеристик Больших Данных; (б) обсуждение связи больших данных и маркетинга; (в) рассмотреть возможности и проблемы, связанные с большими данными в маркетинге.

Традиционные системы баз данных неэффективны при хранении, обработке и анализе быстро растущего объема данных или больших данных [5].

С точки зрения маркетинговых фирм, Big Data можно описать как неизбежный результат новых маркетинговых ландшафтов, возникших в результате глобальной цифровой революции, которую мы сейчас переживаем.

Сегодня многие компании применяют традиционные методы маркетинга. Следовательно, потребители теряют терпение, а акционеры требуют роста и совершенства, в то время как маркетологи пытаются справиться с этими огромными проблемами. Big Data предоставляет стратегическую дорожную карту для руководителей, которые хотят устранить беспорядок и начать движение к созданию устойчивого конкурентного преимущества. Большие данные помогают маркетинговым учреждениям исследовать методы, предлагаемые маркетингом, управляемым данными. Кроме того, большие данные выявляют закономерности маркетинга для поведения клиентов и гарантированные методы для продвижения практики клиентов.

Большие данные в маркетинге

В настоящее время большие данные находятся где угодно, будь то в форме структурированных данных, таких как традиционные базы данных организаций (например, управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) или неструктурированные данные, управляемые новыми информационными и коммуникационными технологиями и платформами редактирования пользователей (например, текст, изображения). и видео). Развитие цифровых технологий привело к значительному влиянию как на теорию в целом, так и на маркетинговую теорию. Технология больших данных предоставила инновационные возможности для сбора качественных данных о клиентах и ​​повышения концентрации внимания на отношениях с ними. на рост их понимания и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Кроме того, Интернет способствовал взаимодействию потребителей с брендами, а также радикальным преобразованиям в маркетинговой экономике, в дополнение к созданию многочисленных новых маркетинговых стратегий вместо традиционных методов, которые с точки зрения маркетологов больше не стоят. В результате этих быстрых изменений и огромного объема накопленных данных предприятия в целом и маркетинг, в частности, вынуждены изменить свои методы работы, и принятие решений на основе данных становится все более важной частью сущности организации. и его политика.

 

Рисунок 1. Использование информации в маркетинговой системе 4Ps

 

Появление больших данных в последнее время побудило традиционные маркетинговые инструменты работать более мощными, инновационными и продуктивными методами [9]. Большие данные создали бесценные возможности для маркетинговых фирм. Простой доступ к огромным объемам информации, основанный на взаимодействии с клиентами, позволил маркетологам узнать больше об отношениях и потребностях клиентов.

Согласно Bessen (1993), используя двусторонний поток информации между маркетологом и клиентом, можно лучше объяснить ценность больших данных для маркетинговых отделов [12].

Чтобы быстрее получить доступ к большему объему данных, формально большие данные понимаются как технологии и методы. С точки зрения маркетологов, большие данные можно рассматривать как способность работать с большей гибкостью; разработка управляемых данными программ, которые адаптируются к потребителям, взаимодействуют с продуктами, услугами и брендами [13]. Для этого маркетологи должны внедрить гибкость из практики больших данных по всей фирме на четыре конкретных уровня: инновации в процессах; инвестиции в новые технологии и ресурсы; широкомасштабное измерение к опыту клиента; и стратегия, используемая исполнительным руководством [13]. Новые технологии больших данных идеально подходят для решения задач, с которыми сталкиваются маркетологи, пытаясь использовать больше возможностей и получать большие выгоды в доходах и производительности организации в целом.

Обзор приложений технологии больших данных в маркетинге

Среди всех приложений «Большие данные» многие маркетологи получают практические и подлинные преимущества больших данных, которые можно рассматривать как большие возможности; создание более точного профиля для целевых клиентов и потребителей; прогнозирование реакции клиента на маркетинговые сообщения и предложения продуктов / услуг и персонализация этих сообщений; оптимизация стратегии производства / обслуживания и распределения; создание и использование более точных мер оценки; совершенствование стратегий цифрового маркетинга и кампаний; удержание большего количества клиентов дешевле; Получение информации о товаре / услуге, помимо других тактик. Это не является исчерпывающим списком, но объединение больших данных и маркетинга, безусловно, расширяет долгосрочные маркетинговые возможности и порождает впечатляющий набор новых.

Кроме того, в маркетинге можно получить информацию о том, какой контент наиболее эффективен на каждом этапе маркетинговых стратегий; расширенные инвестиции в системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM); в дополнение к увеличению скорости трансформации стратегии; потенциальное участие; коэффициенты конверсии; доход; и пожизненная стоимость клиента. Во многих сферах бизнеса и отраслях Big Data произвела революцию в маркетинге благодаря прогрессу в своих алгоритмах и разработанных методах аналитики. Большие данные революционизируют то, как маркетинговые фирмы привлекают больше взаимодействия с клиентами и получают более глубокое понимание клиентов.

Тем не менее, наличие больших данных не обязательно ведет к большему маркетингу, но потенциал доступен, большие данные можно рассматривать как; сырье, секретные сокровища и жизненно важные активы фирмы. Мы хотели бы еще раз подчеркнуть, что существование данных само по себе не важно, скорее, это ценные идеи, полученные из них, и принимаются решения, которые создают все различия. Благодаря объединению интегрированной стратегии управления маркетингом с большими данными, маркетологи получат значительный эффект в следующих трех ключевых областях.

Большие данные позволили маркетологам перейти от демографического знания клиента к пониманию его как личности; невероятное количество информации о потребителе позволяет маркетологам адаптировать свои продукты и услуги, предложения и действия для удовлетворения ожиданий конкретного клиента и его предпочтений. Маркетинг с использованием больших данных заставит маркетологов приобретать определенные навыки для использования таких данных, и они будут преследовать идеи, комбинируя сочетание результатов и данных. Большие данные начали предоставлять маркетологам в режиме реального времени и целостное представление о потребителях и их текущей деятельности.

В целом, маркетологи были вооружены возможностями оптимизации рекламы, основанными на увеличении объема доступных им больших данных или данных, которые они могут получить. В момент взаимодействия маркетологам необходимо срочно улучшить качество обслуживания клиентов. В настоящее время большинство маркетинговых усилий фактически направлено на создание этой возможности, основанной на взаимодействии, от анализа и понимания взаимодействия с клиентами до обеспечения безопасности технологических инфраструктур, адекватного бюджета и персонала до управления взаимодействиями с клиентами по каналам и различным программам[8].

ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В МАРКЕТИНГЕ

Большие данные изменили бизнес-стратегию, но маркетологам трудно обрабатывать данные. Использование больших данных все еще остается большой проблемой для маркетологов. Несмотря на некоторые преимущества, полученные от больших данных, но маркетологи также должны признать сопутствующие проблемы, связанные с использованием этих данных. Благодаря Интернету, социальным сетям и большим данным в настоящее время проще, чем когда-либо, установить двусторонний поток информации. Соответственно, еще одна проблема для многих маркетологов состоит в том, чтобы из-за слишком большого количества источников получать слишком мало информации. Огромное количество информации дает маркетологам то, что стало известно как шансы ловких рыбаков или снайперов. По словам Krajicek (2013), создание информационной экосистемы путем составления шаблонов данных из нескольких источников является одной из первостепенных задач для отделов маркетинга. Krajicek (2013) обвинил многие отделы маркетинга в том, что они «больше, тем лучше», он утверждает, что они, похоже, считают, что добавление большего количества источников информации приведет к лучшему результату. Маркетологи уделяют много времени «в облаке», поэтому анализ макро трендов также является распространенной ошибкой [14]. Существование терабайт данных, но никто не может их успешно интерпретировать, является большой ошибкой, а также тот факт, что многие маркетологи не имеют навыков, которые позволили бы им успешно использовать большие данные. Многие данные и большие идеи теряются, когда большие данные не инвестируются небольшими данными и интерпретируются на основе интеграций и отношений, на которых они основаны. Большие данные требуют обработки, чтобы получить потенциальные конкурентные преимущества. Еще одной проблемой для больших данных является наложение / и / или столкновение между отделами маркетинга и продаж, поскольку большие данные могут подорвать обязательства долгосрочного маркетинга с целью стимулирования краткосрочных продаж. Согласно предупреждению, опора на большие данные в компаниях способствует выработке умственных решений в краткосрочной перспективе. Влияние на частную жизнь человека является одной из фундаментальных критических замечаний за использование больших данных в маркетинге (т. Е. Большая часть информации о потребителях, которая может храниться в фирмах, будет подвергаться вмешательству в их собственную жизнь. Таким образом, были голоса, призывающие к моральным принципам кроме того, для коммерческого использования больших данных некоторые стали призывать к саморегулированию, чтобы поддерживать доверие потребителей.

 

Рисунок 2. Основные проблемы при внедрении проектов Большых данных

 

Использование больших данных - не единственное условие успеха. Только опытные маркетологи с обширными знаниями в области психологии и социологии могут реализовать его таким образом, чтобы они могли создавать привлекательные маркетинговые кампании и превосходить своих конкурентов. Практически во всех крупных компаниях использование потенциальных преимуществ больших данных в повестке дня директоров по маркетингу неудивительно. Каковы лучшие методы, чтобы извлечь выгоду? Каковы большие возможности и большие проблемы? В частности, они хотят знать о монетизации больших данных. В этом исследовании, с точки зрения авторов, возможность - это выгода, а проблема - это возможность, многие успешные компании превратили проблему в возможность и выгоду. Маркетологи могут решить двойную задачу повышения производительности и качества обслуживания клиентов за счет повышения зрелости больших данных [13]. Маркетинговый успех всегда зависит от двустороннего обмена информацией между маркетологами и клиентами, поэтому задача, стоящая перед маркетологами, заключается в сборе подробной демографической информации и информации об образе жизни клиентов, которые можно использовать в качестве основы для эффективной маркетинговой деятельности [12].

ВЫВОДЫ

Необходимость лучшего понимания влияния больших данных на маркетинг посредством обсуждения потенциальных возможностей / выгод, а также проблем и тенденций исследования в этой области с разных точек зрения не вызывает сомнения. Результаты исследований многих авторов [8][9][10] показывают, что большие данные в маркетинге привлекают все большее внимание.

Обзор последних исследований выявил пробел в междисциплинарных исследованиях, например, технологические исследования необходимо лучше согласовать с преимуществами больших данных и их задачами в области маркетинга. В этой связи следует отметить, что, хотя многие маркетинговые термины (например, удержание и лояльность клиентов, сегментация клиентов и вовлечение клиентов) часто рассматриваются как связанные с анализом данных, лишь немногие из них выделены в исследованиях. Те, которые были рассмотрены в обзоре, показали слабую связь между больших данными и маркетингом [8].

Таким образом, результаты показывают, что многие компании и различные отрасли начинают сокращать разрыв между теорией и практикой и создают инновационные механизмы для эффективного использования больших данных в маркетинге. Однако, исследования больших данных в области маркетинга еще находятся на ранней стадии. Во первых, объем данных продолжает накапливаться. Во-вторых, большие данные могут решить фундаментальные требования при разработке маркетинговых решений, связанных с  объемом, скоростью и разнообразием данных. В-третьих, большие данные могут решить проблемы, связанные с вопросами конфиденциальности потребителей.

 

Список литературы:
1. Purcell,  B.  (2013).  The  emergence  of"  big  data"  technology  and  analytics.  Journal of Technology Research 4, 1-7
2. Wedel, M., & Kannan, P.K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80, 97-121. https://doi.org/10.1509/jm.15.0413
3. Taylor, L. & Schroeder, R. (2014). Is bigger better? The emergence of big data as a tool for international  development  policy.  GeoJournal, 80,  503-518.  https://doi.org/10.1007/s10708-014-9603-5
4. Thomas, R., & McSharry, P. (2015). Big data revolution What farmers, doctors and insurance agents teach us about discovering big data patterns? Chichester: Wiley. 
5. Manyika,  J.,  Chui,  M.,  &  Brown,  B.  (2011).  Big data:  the  next  frontier  for  innovation, competition, and productivity. Washington, DC:McKinsey Global Institute. 
6. Kaisler, S., Armour, F., Espinosa, J.A., & Money, W. (2013). Big data: issues and challenges moving forward. Proceedings of the IEEE 46th Annual Hawaii International Conference on  System  Sciences  (HICSS  '13);  January  2013;  pp.  995-1004. https://doi.org/10.1109/HICSS.2013.645
7. Chen, H., Chiang, R.H., & Storey, V.C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to a big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165–1188.
8. Amado,  A.,  Cortez,  P.,  Rita,  P., &  Morobe,  S.  (2018).  Research  trends  on  Big  Data in Marketing:  A  text  mining  and  topic  modeling  based  literature  analysis.  European Research  on  Management  and  Business,  24(1),  1-7.  https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2017.06.002 
9. Grishikashvili, K. et al. (2014). An investigation into Big Data Impact on Digital Marketing. International  Conference  on Communication,  Media,  Technology  and  Design 24-26 April 2014. Istanbul – Turkey. 
10. Akter, S., & Wamba, S.F. (2016). Big data analytics in E-commerce: A systematic review and agenda  for  future  research.  Electronic  Markets,  26  (2),  173-194. https://doi.org/10.1007/s12525-016-0219-0 
11. Rakity,  A. (2017).  Content  Marketing. Ovum  Recognized  for  Excellence in Sales Lead Responsiveness by Outsel. London : Ovum TMT intellegence. 
12. Bessen, J. (1993). Riding the marketing information wave, Harvard Business Review, 71 (5), 150-160
13. Forrester  Consulting  Thought  Leadership  Paper  Commissioned  By  Strong  View.  (2014). Marketing's Big Leap Forward Overcome the Urgent Challenge to Improve Customer Experience and Marketing Performance. Retrieved July 10, 2015, from https://app.compendium.com/uploads/user/4f91a3ee.../1394484576218.pdf 
14. Krajicek, D. (2013). Market research and the ethics of big data. Marketing Insight, 25(1), 8-9