Информация о статье

Uncategorised Просмотров: 3486

  • Информация о статье
  • Об авторах
  • Список литературы

Использование геозонного маркетинга и Wi-Fi-сканирования в привлечении потребителей

Авторы

Бондаренко Виктория Андреевна1, Толстяков Роман Рашидович2, Иванченко Олеся Валерьевна3
1 ФГБОУ ВО «Ростовский госу- дарственный экономический университет (РИНХ)», Ростов-на-Дону, Россия
2 «Коммерция и бизнес-информатика», ФГБОУ ВО «Тамбов- ский государственный технический университет», Тамбов, Российская Федера- ция
3 ФГБОУ ВО «Ростовский государственный экономический университет», г. Ростов-на-Дону, Россия.

Выпуск

2020, 4

Ключевые слова

геозона, геозонный маркетинг, искусст- венный интеллект, потребители, Wi-Fi-сканирование

Аннотация

Рассмотрена целесообразность использования алгоритмических моделей на базе технических решений геозон - ного маркетинга Wi-Fi-сканирования в процессе привлечения потенциальных потребителей в торговую точку . Акцент сделан на возможности таргетирования уникальных торговых предло - жений определенным потребительским группам за счет исполь - зования искусственного интеллекта . В настоящее время рыночная среда характеризуется насыщением информационного поля данными о потребителях , ростом ее значимости и ценности . Эффективное использование данной информации компания - ми, наряду с ее интеллектуальной обработкой , не только позволяет совершенствовать управление маркетингом и бизнес -процессы , но и пре- доставлять потребителю уникальные коммерческие предложения , способ - ствует приверженности покупателей , повышает их лояльность [1]. Благодаря совершенствованию информационных технологий и разви - тию сети Интернет маркетинговые активности компаний развиваются на новой цифровой платформе , формируя интерактивные инструменты Бондаренко Виктория Андреевна – доктор экономических наук , доцент , заведующий кафедрой маркетинга и рекламы , ФГБОУ ВО «Ростовский государственный экономиче - ский университет », г. Ростов -на-Дону , Россия ; Толстяков Роман Рашидович – доктор экономических наук , профессор кафедры «Экономическая безопасность и качество », e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript., ТамбГТУ , г. Тамбов , Россия ; Иванченко Олеся Валерьевна – кандидат экономических наук , доцент кафедры маркетинга и рекламы , ФГБОУ ВО «Ростовский государственный экономический университет », г. Ростов -на-Дону , Россия . ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ . 84взаимодействия с потребителем . Применяя digital-технологии , компании создают персонализированное предложение индивидуальному потребите - лю в рамках информационно -коммуникационной инфраструктуры марке - тинга отношений , что приводит к повышению качества взаимоотношений между компанией и клиентом [2]. Для всего этого необходимо охватывать чрезвычайно большие объе - мы данных . Именно поэтому системы бизнес -аналитики , которые ранее были основаны на анализе исторических клиентских данных , построении прогнозных математических моделей и традиционной отчетности , заменяются интеллектуальными алгоритмами анализа маркетинговой информации , работающими на данных о клиентах в режиме реального времени [3]. Подобные алгоритмизированные системы могут реагировать на события в режиме реального времени , генерируя персонализированные предложения , рассчитывать динамические цены и оптимизировать разме - щение заказов [4]. Ранее традиционные инструменты бизнес -аналитики позволяли отме - чать тенденции и делать прогнозы продаж на основе данных о событиях , произошедших несколько недель или месяцев назад . В настоящее время отрасль приближается к точке , когда данные системы собирают информа - цию в течение 24-х часового окна с помощью процессов извлечения , преобразования и загрузки (ETL) и позволяют организациям выполнять ежедневное моделирование , а также находить бизнес -идеи и решения , кото - рые могут быть реализованы в практической деятельности уже на следую - щий день [5]. Например , в недавнем прошлом лучшей попыткой компаний персо - нифицировать рекламную акцию были публикация рекламы в газете , об- служивающей определенную географическую зону , или рассылка почтой . Ритейлеры ранее могли адаптировать свои торговые предложения , осно - вываясь на исторических и демографических данных , собранных по груп - пам клиентов , дифференцированных на основе демографических , эконо - мических , психографических характеристик и т.д. Сегодня такие персональные предложение , как, например , отображе - ние рекламы доставки зонта во время сильной грозы , уже требуют работы искусственного интеллекта ML (англ. Machine Learning) в режиме реаль - ного времени , так как в данном случае система должна оперативно обра - ботать возможность всплеска спроса , доступности продукции на складе , цепочки поставок , конкурентного ценообразования [6]. Отметим , что существует достаточно много областей , в которых раз- работка интеллектуальной технологии обработки информации в реальном времени обеспечивает значительное повышение коэффициента конверсии потребительских запросов и общей прибыльности торговой компании . Региональные и национальные розничные сети все чаще сталкивают - ся с проблемой низких показателей продаж в своих оффлайн -магазинах . Даже если общие показатели соответствуют тенденциям отрасли , при еже- годном росте онлайновых продаж примерно на 15 % розничные компании все еще испытывают трудности с привлечением притока покупателей . В данной связи , технология геозонного маркетинга на базе энергоэффек - тивных Bluetooth- радиомаяков может помочь повысить активность и во- влеченность в своих магазинах и улучшить продажи в оффлайне [1]

Как цитировать статью

Бондаренко В. А., Толстяков Р. Р., Иванченко О. В. Использование геозонного маркетинга и Wi-Fi-сканирования в привлечении потребителей // Вопросы современной науки и практики. — 2020. — № 4(78). — С. 083-090.

Скачать PDF

(Количество скачиваний:1)

DOI:

https://doi.org/10.17277/voprosy.2020.04.pp.083-090

Страницы:

083-090

Просмотров:

10

Бондаренко Виктория Андреевна
ФГБОУ ВО «Ростовский госу- дарственный экономический университет (РИНХ)», Ростов-на-Дону, Россия
доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой маркетинга и рекламы
Толстяков Роман Рашидович
«Коммерция и бизнес-информатика», ФГБОУ ВО «Тамбов- ский государственный технический университет», Тамбов, Российская Федера- ция
доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры
ORCID: 0000-0002-8151-6134
Иванченко Олеся Валерьевна
ФГБОУ ВО «Ростовский государственный экономический университет», г. Ростов-на-Дону, Россия.
кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга и рекламы
  1. Писарева, Е. В. Применение алгоритмических моделей в маркетинговой деятельности компаний / Е. В. Писарева, О. В. Иванченко // Технологические инициативы в достижении целей устойчивого развития : материалы Междунар. науч.-практ. конф., 10–11 октября 2019 г., Ростов-на-Дону. – Ростов-на-Дону,
  2. – С. 150 – 153.
  3. Бондаренко, В. А. Digital Signage как эффективный инструмент маркетинга в розничной торговле / В. А. Бондаренко, О. В. Иванченко, О. Н. Миргородская // Вопр. соврем. науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. – 2018. – № 3(69). – С. 42 – 51. doi: 10.17277/voprosy.2018.03.pp.042-051
  4. Marketing Relations and Communication Infrastructure Development in the Banking Sector Based on Big Data Mining / O. V. Ivanchenko, O. N. Mirgorodskaya, E. V. Baraulya, T. I. Putilina // International Journal of Economics and Business Administration. – 2019. – Т. 7, № S1. – P. 176 – 184.
  5. Artun, O. Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data / O. Artun, D. Levin. – Wiley, 2015. – 272 р.
  6. Wierenga, B. Marketing and Artificial Intelligence: Great Opportunities, Reluctant Partners. – Текст : электронный / B. Wierenga // In book: Marketing Intelligent Systems Using Soft Computing. – Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. – P. 1 – 8. – URL : https://www.researchgate.net/publication/225630951_Marketing_ and_Artificial_Intelligence_Great_Opportunities_Reluctant_Partners (дата обращения:
  7. 02.2020).
  8. Grigsby, M. Advanced Customer Analytics: Targeting, Valuing, Segmenting and Loyalty Techniques / M. Grigsby. – Kogan Page, 2016. – 264 p.
  9. Как собрать MAC-адреса через Wi-Fi и настроить на них рекламу. – Текст : электронный / Yagla.ru. – URL : https://yagla.ru/blog/prodvizhenie/kak-sobrat- macadresa-cherez-wifi-i-nastroit-na-nih-reklamu/ (дата обращения: 10.02.2020).
  10. Как проанализировать трафик, потребителей и конкурентов в конкретной локации. – Текст : электронный. – URL : https://www.business.ru/article/1511- vladelets-geomatrix-kak-proanalizirovat-trafik-potrebiteley-i-konkurentov-v-konkretnoy- kkk (дата обращения: 10.02.2020).
  11. Щербаков С. Таргетированная реклама. Точно в яблочко / С. Щербаков. – М. : Питер, 2019. – 352 с.
1

Контакты

Адрес редакции: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106

Телефон: +7 (4752) 63-04-91, +7 (4752) 63-04-26

E-mail: zhurnal_vsnip@mail.ru

Сайт: ФГБОУ ВО «ТГТУ» Тамбовский государственный технический университет (tstu.ru)