Науковий вісник Одеського національного економічного університету 2019, 4, 123-136

Open Access Article

Big Data як основоположний підхід у створенні портрета цільового споживачу

Сотніков Юрій
кандидат економічних наук, доцент кафедри маркетингу, Одеський національний економічний університет, e-mail:Sotnikov4268@gmail.com

Єрешко Андрій
апірант, Одеський національний економічний університет, e-mail:ereshko777@gmail.com

Цитувати статтю:

Сотніков Ю., Єрешко А. Big Data як основоположний підхід у створенні портрета цільового споживача. / Ю. Сотніков,А. Єрешко // Науковий вісник Одеського національного економічного університету: зб. наук. праць; за ред.: М.Д.Балджи (голов.ред.). (ISSN 2409-9260). – Одеса: Одеський національний економічний університет. – 2019. – № 1(264). – С. 114-135.

Анотація

Аналіз ринку споживачів - невід'ємна частина успішного ведення бізнесу. Саме з портрета покупця починається будь-яка маркетингова кампанія і це один з найважливіших моментів визначення прибуткового бізнесу. Не маючи чіткого портрета можливого клієнта / покупця, неможливо скласти грамотне пропозицію на товар, а ще важче правильно адресувати цю пропозицію. У світлі Четвертої промислової революції і відповідно масової цифровізації, коли передові технології радикально змінюють цілі галузі економіки приголомшливо швидкими темпами і накопичуються величезні масиви неструктурованих даних, слід звернути увагу на технологію Big Data. У статті розглянуто поняття Big Data як основний фактор переходу до персоніфікованого підходу в дослідженні поведінки споживачів. Визначено, яким чином Big Data впливає на маркетингову діяльність сучасних підприємств. Викладено методи обробки неструктурованої інформації, серія підходів і інструментарій великих даних. Розглянуто, як використовується досліджувана технологія на етапі аналізу ринкового середовища і аудиту власне маркетингової діяльності. Виділено основні переваги, які отримує виробник при впровадженні рішень інтелектуального аналізу інформації. Доведено вигоду споживача від поширення технології Big Data в бізнес-середовищі. Виявлено основні ризики і проблеми, якими супроводжується використання Big Data на даному етапі розвитку даної технології. Наводяться практичні приклади досвіду використання Big Data для створення портрета цільового споживача зарубіжними компаніями в якості подальших передумов для реалізації різноманітних маркетингових рішень, стратегій, для здійснення професійної діяльності, що передбачає використання сучасних технологій прийняття рішень, бізнес-аналітики для різних галузей економіки.

Ключові слова

Big Data, сегментація, маркетингові стратегії, таргетинг, цільова аудиторія, цільовий споживач, цифровізація.

JEL classification: М 310; DOI: 10.32680/2409-9260-2019-4-267-123-136

УДК: 339.138

Лицензия Creative Commons
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0. Переглянути копію цієї ліцензії можна за посиланням: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Література

  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/

Україна, м.Одеса, 65082
вул. Гоголя, 18, ауд. 110.
(048) 777-89-16
visnik.nauka visnik.nauka@gmail.com

ПнВтСрЧтПтСбНд

 

Flag Counter
 -->