УДК 659.118
Бабаназаров Нарлы
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашгабад, Туркменистан Ашыров Салых Студент,
Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашгабад, Туркменистан Довлетов Атамырат Студент,
Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашгабад, Туркменистан Мыратбердиев Даянч Студент,
Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашгабад, Туркменистан
РОЛЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В МАРКЕТИНГЕ Аннотация
В данной статье рассматривается вопрос особенностей развития таргетированной рекламы и использование больших данных в маркетинге. Проведен аналитический и сравнительный анализ теорем развития инноваций и внедрение технологий в развитие и продвижение товаров. Проведен обзор современных взглядов на технологии в экономике.
Ключевые слова Анализ, исследование, метод, экономика, большие данные.
Babanazarov Narly
Lecturer,
Turkmen state institute of economics and management,
Ashgabat, Turkmenistan Ashyrov Salyh
Student,
Turkmen state institute of economics and management,
Ashgabat, Turkmenistan Dowletov Atamyrat
Student,
Turkmen state institute of economics and management,
Ashgabat, Turkmenistan Myratberdiev Dayanch Student,
Turkmen state institute of economics and management,
Ashgabat, Turkmenistan
АКАДЕМИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУЧНАЯ АРТЕЛЬ»
THE ROLE OF BIG DATA IN MARKETING Abstract
This article discusses the issue of the features of the development of targeted advertising and the use of big data in marketing. An analytical and comparative analysis of theorems for the development of innovations and the introduction of technologies in the development and promotion of goods was carried out. The review of modern views on technologies in economy is carried out.
Keywords
Analysis, research, method, economics, big data.
Большие данные относятся к постоянно растущему объему, скорости, разнообразию, изменчивости и сложности информации. Для маркетинговых организаций большие данные являются фундаментальным следствием нового маркетингового ландшафта, порожденного цифровым миром, в котором мы сейчас живем.
Термин «большие данные» относится не только к самим данным; это также относится к проблемам, возможностям и компетенциям, связанным с хранением и анализом таких огромных наборов данных, чтобы поддерживать более точный и своевременный уровень принятия решений, чем что-либо ранее предпринятое — принятие решений на основе больших данных.
Многим маркетологам может казаться, что данные всегда были большими, и в некотором смысле так оно и было. Но подумайте о данных о клиентах, которые компании собирали 20 лет назад — данные о транзакциях в точках продаж, ответы на кампании прямой почтовой рассылки, погашение купонов и т. д. Затем подумайте о данных о клиентах, собранных сегодня — данные о покупках в Интернете, рейтинг кликов, поведение в Интернете, взаимодействие в социальных сетях, использование мобильных устройств, данные геолокации и т. д.
Почему большие данные важны для маркетинга
Наличие больших данных не приводит автоматически к лучшему маркетингу, но потенциал есть. Думайте о больших данных как о своем секретном ингредиенте, своем сырье, своем существенном элементе. Не сами данные так важны. Скорее, это понимание, полученное из больших данных, решения, которые вы принимаете, и действия, которые вы предпринимаете, имеют значение.
Сочетая большие данные с интегрированной стратегией управления маркетингом, маркетинговые организации могут оказать существенное влияние в следующих ключевых областях:
• Привлечения клиентов. Большие данные могут дать представление не только о том, кто ваши клиенты, но и о том, где они находятся, чего хотят, как они хотят, чтобы с ними связались и когда.
• Удержание и лояльность клиентов. Большие данные могут помочь вам узнать, что влияет на лояльность клиентов и что заставляет их возвращаться снова и снова.
• Маркетинговая оптимизация/производительность. С помощью больших данных вы можете определить оптимальные расходы на маркетинг по нескольким каналам, а также постоянно оптимизировать маркетинговые программы посредством тестирования, измерения и анализа.
Три типа больших данных, которые важны для маркетинга
Клиент: категория больших данных, наиболее знакомая маркетологам, может включать поведенческие, установочные и транзакционные показатели из таких источников, как маркетинговые кампании, точки продаж, веб-сайты, опросы клиентов, социальные сети, онлайн-сообщества и программы лояльности.
Операционные: эта категория больших данных обычно включает объективные показатели, которые измеряют качество маркетинговых процессов, связанных с маркетинговыми операциями,
распределением ресурсов, управлением активами, бюджетным контролем и т. д.
Финансовые: обычно размещаемые в финансовых системах организации, эта категория больших данных может включать продажи, выручку, прибыль и другие типы объективных данных, которые измеряют финансовое состояние организации.
Проблемы, связанные с эффективным использованием больших данных, могут быть особенно сложными для маркетинга. Это связано с тем, что большинство аналитических систем не соответствуют данным, процессам и решениям маркетинговой организации. Для маркетинга три самые большие проблемы:
• Знать, какие данные собирать. Данные, данные везде. Вам приходится иметь дело с огромными объемами клиентских, операционных и финансовых данных. Но больше не обязательно лучше — это должны быть правильные данные.
• Знание того, какие аналитические инструменты использовать. По мере роста объема больших данных сокращается время, доступное для принятия решений и действий на их основе. Аналитические инструменты могут помочь вам собирать и анализировать данные, а также распределять соответствующие идеи и решения по всей организации, но какие именно?
• Знание того, как перейти от данных к пониманию и воздействию. Когда у вас есть данные, как вы превращаете их в идеи? И как вы используете это понимание, чтобы оказать положительное влияние на ваши маркетинговые программы?
Список использованной литературы:
1. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. пособие / Т.Н. Бабич, И.А. Козьева, Ю.В. Вертакова, Э.Н. Кузьбожев. ? М.: ИНФРА-М, 2017. 336 с.
2. Социально-экономическое прогнозирование: Учебное пособие / Герасимов А.Н., Громов Е.И., Скрипниченко Ю.С. - М.:СтГАУ - 'Агрус', 2017. - 144 с.
3. Современные базы данных. Основы. Часть 1: Учебное пособие / Дадян Э.Г. - М.:НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 88 с.:
4. Проектирование современных баз данных. Практикум: Учебно-методическое пособие / Дадян Э.Г. - М.:НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 84 с
© Бабаназаров Н., Ашыров С., Довлетов А., Мыратбердиев Д., 2022
УДК 658.8
Байрамбабаева Гуль
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления,
г. Ашгабад, Туркменистан
СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЕ МАРКЕТИНГОМ Аннотация
В данной статье рассматривается вопрос особенностей развития таргетированной рекламы и использование данных в маркетинге. Проведен аналитический и сравнительный анализ теорем развития инноваций и внедрение технологий в развитие и продвижение товаров. Проведен обзор современных взглядов на технологии в экономике.