Big Data as a fundamental approach to creating a portrait of the target consumer

Sotnikov Yurii
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Marketing, Odessa National Economic University. E-mail:Sotnikov4268@gmail.com

Ereshko Andrii
Graduate student of the 3rd year of study,Faculty of International Economics, Odessa National Economic University. E-mail:ereshko777@gmail.com

Cite this article:

Sotnikov Y., Ereshko A., (2019) Big Data as a fundamental approach to creating a portrait of the target consumer. Ed.: М.D. Baldzhy (ed.-in-ch.) and others [Systema pensiinoho zabezpechennia Ukrainy ta yevrointehratsiini protsesy; za red.: М. D. Baldzhy (gol. red.)], Scientific Bulletin of the Odessa National Economic University (ISSN 2313-4569), Odessa National Economics University, Odessa, No. 4(267), pp. 123-136.

Abstract

Consumer market analysis is an integral part of successful business. It is from the portrait of the buyer begins any marketing campaign and this is one of the most important moments in determining a profitable business. Without a clear portrait of a potential client / buyer, it is impossible to make a competent offer for a product, and it is even more difficult to correctly address this offer. In the light of the Fourth Industrial Revolution and, accordingly, mass digitalization, when advanced technologies are radically changing entire sectors of the economy at tremendous speeds and huge arrays of unstructured data accumulate, one should pay attention to Big Data technology. The article discusses the concept of Big Data as the main factor in the transition to a personalized approach to the study of consumer behavior. It was determined how Big Data affects the marketing activities of modern companies. Outlined methods for processing unstructured information, a series of approaches and tools for big data. It is considered how the investigated technology is used at the stage of analyzing the market environment and auditing the marketing activity itself. The main advantages that the manufacturer receives in the implementation of data mining solutions are highlighted. Proven consumer benefits from the spread of Big Data technology in a business environment. The main risks and problems that accompany the use of Big Data at this stage of development of this technology are identified. Practical examples of the experience of using Big Data to create a portrait of a target consumer by foreign companies are given as further prerequisites for implementing various marketing decisions, strategies, for carrying out professional activities involving the use of modern decision-making technologies, business analytics for various industries.

Keywords

Big Data, segmentation, marketing strategies, targeting, target audience, target consumer, digitalization.

JEL classification: М310; DOI: 10.32680/2409-9260-2019-4-267-123-136

UD classification: 339.138

References

1. Бабурин В.А., Яненко М.Е. Технологии Big Data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы // Технико-технологические проблемы сервиса (ТТПС). 2014. – № 1 (27). – C. 100-105
2. Барсегян, А. А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining,OLAP / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 c.
3. Волкова Ю.С. Большие Данные в современном мире // Концепт. Т. 2016. – №11. – С. 171-175.
4. Воронкова О.В. Мотивация в управлении поведением потребителя // Перспективы науки. – 2012. – № 10 (37). – С. 123–125.
5. Измалкова С. А., Головина Т. А. Использование глобальных технологий «BIG DATA» в управлении экономическими системами // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. №4–1., 2015. - с. 151–158.
6. Калягина Л. В. Категория «Данные»: понятие, сущность, подходы к анализу / Л.В. Калягина, П. Е. Разумов. // Вестник КрасГАУ. – 2014. – №4. – С. 3–8.
7. Майер-Шенбергер, В. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим: пер. с англ. / В. Майер-Шенбергер, К. Кукьер. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 240 с.
8. Посыпанова О.С. Экономическая психология: психологические аспекты поведения потребителей. – Калуга, 2012.
9. Большие данные в разных отраслях: сценарии применения [Електронний ресурс]. – 2014. – Режим доступа к ресурсу: http://www.uipdp.com/articles/2014-10/17.html.
10. Использование больших данных (big data) в маркетинговых исследованиях [Електронний ресурс]. – 2016. – Режим доступа к ресурсу: http://www.ovtr.ru/stati/bolshie-dannye-big-data-v-marketingovyh-issledovaniyah.
11. Калягина Л. В. Категория «Данные»: понятие, сущность, подходы к анализу / Л.В. Калягина, П. Е. Разумов. // Вестник КрасГАУ. – 2014. – №4. – С. 3–8.
12. Сахно А. Programmatic для "чайников": Что такое программатик и как он работает [Електронний ресурс] / Алексей Сахно. – 2016. – Режим доступа к ресурсу: http://digitalbee.com/blog/digital-marketing/programmatic-dlya-chaynikov-chto-takoe-programmatik-i-kak-on-rabotaet/