ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ И АНАЛИТИКИ В ТРЕЙД-МАРКЕТИНГЕ: КАК СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОМОГАЮТ ОПТИМИЗИРОВАТЬ РОЗНИЧНЫЕ СТРАТЕГИИ
Keywords:
Ключевые слова: трейд-маркетинг, розничные стратегии, данные, аналитика, оптимизация, технологии, пользователь, рынок, принятие решений.Abstract
Аннотация: В современном мире трейд-маркетинг все больше опирается на использование данных и аналитики для оптимизации розничных стратегий. С развитием технологий и появлением больших объемов данных компании получают более точный анализ поведения потребителей и принимают обоснованные решения. В данной статье мы исследуем современные технологии и методы аналитики, которые позволяют оптимизировать розничные стратегии в трейд-маркетинге. Основной акцент мы делаем на примерах использования данных и аналитики в различных аспектах трейд-маркетинга, а также на выявлении эффективных выгод и проблем при их внедрении.
References
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media.
Davenport, T. H., & Harris, J. (2017). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Press.
Werbach, K., & Hunter, D. (2012). For the Win: How Game Thinking Can Revolutionize Your Business. Wharton Digital Press.
Wixom, B. H., & Ariyachandra, T. R. (2014). The Current State of Business Intelligence in Academia: The Arrival of Big Data. Communications of the Association for Information Systems, 34(1), 7.
Chaffey, D., & Smith, P. R. (2017). Digital Marketing Excellence: Planning, Optimizing and Integrating Online Marketing. Routledge.
Hagiu, A., & Wright, J. (2015). Multi-Sided Platforms. Harvard Business Review, 93(4), 92-100.
Kudyba, S. (2014). Data Mining and Business Analytics with R. John Wiley & Sons.
Narasimhan, S. (2012). Marketing Research: An Applied Orientation. Prentice Hall.
Watson, H. J., & Wixom, B. H. (2007). The Current State of Business Intelligence. Computer, 40(9), 96-99.
Kim, Y., & Yuan, J. (2015). A conceptual framework for personalized online shopping based on big data analytics. International Journal of Information Management, 35(4), 441-451.
