Marketing i Zarządzanie
Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Problemy Zarządzania, Finansów i Marketingu
Rodzaje Big Data i ich wykorzystywanie w strategiach marketingowych
DOI: 10.18276/miz.2017.49-04
Cytuj
Pełny tekst jest dostępny
| ISSN: | 2450-775X |
| eISSN: | 2353-2874 |
| Autorzy: |
Grażyna
Golik-Górecka
Uniwersytet Łódzki, Wydział Zarządzania |
| Słowa kluczowe: | strategie marketingowe KPI mierniki marketingowe analityka danych Big Data |
| Data wydania numeru / monografii: | 2017 |
| Liczba stron: | 12 (43-54) |
| OAI-PMH: | Metadane |
| Klasyfikacja JEL: | M31 M21 |
| |
Abstrakt
Teraźniejszość i przyszłość marketingu opiera się na analityce danych, co stało się motywem podjęcia tematu artykułu. Podstawą bowiem biznesu oraz marketingu cyfrowego stają się Big Data, należy więc wykorzystać ich potencjał. Wdrażanie analityki w proces optymalizacji działań marketingu możliwy jest dzięki technologii business intelligence. Celem artykułu jest przedstawienie przydatności danych w różnych strategiach marketingowych – tych tradycyjnych i tych nowych oraz ich klasyfikacja – hot, warm, cold, dark data. W opracowaniu zawarto ponadto identyfikację i określenie wskaźników marketingowych najistotniejszych w planowaniu i realizacji strategii marketingowych. Wykorzystano w nim przegląd literatury oraz wstępne wyniki badań mierzenia i wskaźników działań, zawierających m.in. KPI – kluczowe wskaźniki efektywności oraz KRI – kluczowe wskaźniki ryzyka.
Podgląd PDF
Bibliografia
- Bryson, S., Kenwright, D., Cox, M., Ellsworth, D., Haimes, R. (1999). Visually exploring gigabyte data sets in real time. Communications of the ACM, 42 (8), 82‒90.
- Garbarski, L. (red.). (2008). Koszty i efekty działań marketingowych. Warszawa: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
- Klamecka-Roszkowska, G. (2011). Koszty w ocenie efektywności działań marketingowych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 668, 405‒413.
- Milichovsky, F., Simberowa, I. (2015). Marketing effectiveness: Metrics for effective strategigc marketing. Inzinerine Ekonomika – Engineering Economics, 26 (2), 211‒219.
- Parmenter, D. (2010). Key performance indicators. Developing, implementing and using winnings KPIs. New Jersey: John Willey & Sons.
- Płoszajski, P. (2013). Big Data – nowe źródło przewagi i wzrostu firm. E-mentor, 3 (50), 5‒10.
- Prajsnar, P., Sawa, M. (2017). Big Data, Hot Data. W: Perspektywy rozwojowe reklamy online w Polsce. Raport 2016/2017 (s. 30‒33). Pobrano z: https://www.iab.org.pl/wp-content/uploads/2016/11/Raport-IAB_20162017_Perspektywy-rozwojowe-reklamyonline-w-Polsce.pdf.
- Press, G. (2013). A very short history of Big Data. Pobrano z: https:?//www.forbes.com/sites/gilpres/2013/05/09/a-very-short-history-of-big-data (12.03.2017).
- Rawicz-Mańkowski, G. (2007). Jak mierzyć efektywność działań marketingowych. Pobrano z: https://www.internetstandard.pl/news/Jak-mierzyc-efektywnosc-dzialanmarketingowych,320594.html (20.04.2017).
- Tabakow, M., Korczak, J., Franczyk, B. (2014). Big data – definicje, wyzwania i technologie informatyczne. Informatyka Ekonomiczna. Business Informatics, 1 (31), 144‒153.
- W 2017 roku analityka Big Data nie zwolni tempa, a wartość rynku to już 130 mld dolarów (2016). Pobrano z: https://interaktywnie.com/biznes/artykuly/trendy/w-2017-roku-analityka-big-data-nie-zwolni-tempa-a-wartosc-rynku-to-juz-130-mlddolarow-254494 (23.02.2017).