CC BY
17Научная статья УДК 338.138
doi: 10.47576/2949-1916_2023_1_198
ВЛИЯНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГ
Товсултанова Селима Вахаевна
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова, Грозный, Россия, Selimatovs@gmail.com
Хаджимурадова Барет Хусаиновна
Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова, Грозный, Россия, Karina.i86@mail.ru
Аннотация. В статье анализируется влияние больших данных на интернет-маркетинг. Дается определение больших данных, обобщаются меры по оптимизации управления интернет-маркетингом и эффективные стратегии сетевого маркетинга в рамках больших данных.
Ключевые слова: большие данные; сетевой маркетинг; интернет; интернет-компании; технология.
Для цитирования: Товсултанова С. В., Хаджимурадова Б. Х. Влияние больших данных на интернет-маркетинг // Региональная и отраслевая экономика. - 2023. -№ 1. - С. 198-202. doi: 10.47576/2949-1916_2023_1_198.
Original article
THE IMPACT OF BIG DATA ON INTERNET MARKETING
Tovsultanova Selima V.
Grozny State Oil Technical University named after Academician M. D. Millionshchikov, Grozny,
Russia, Selimatovs@gmail.com
Khadzhimuradova Baret Kh.
Chechen State University named after A. A. Kadyrov, Grozny, Russia, Karina.i86@mail.ru
Abstract. The article analyzes the impact of big data on Internet marketing. The definition of big data is given, measures to optimize the management of Internet marketing and effective strategies for network marketing in the framework of big data are summarized.
Keywords: big data; network marketing; Internet; Internet companies; technology.
For citation: Tovsultanova S. V., Khadzhimuradova B. Kh. The Impact of Big Data on Internet Marketing. Regional and branch economy, 2023, no. 1, pp. 198-202. doi: 10.47576/2949-1916 2023 1 198.
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.
Технология анализа больших данных заключается в систематическом просмотре и анализе массивной информации данных и стремлении найти закон, чтобы обеспечить прочную основу и поддержку для принятия бизнес-решений предприятиями, чтобы бизнес-решения предприятий стали более точными и эффективными. В настоящее время общение между людьми в обществе становится все теснее и теснее, а технологии развиваются с большой скоростью.
В то время как Интернет меняет образ жизни людей, он также меняет режим работы предприятий, что неизбежно для развития информационных технологий. Однако с появлением больших данных сетевой маркетинг также постоянно обновляет модели маркетинга и управления, пытаясь максимально удовлетворить интересы предприятий и потребителей.
В настоящее время все больше и больше компаний анализируют и сортируют различные данные о потребителях, собранные интернет-платформой, для получения тенденций и характеристик потребления, и используют это в качестве основы для формулирования соответствующих маркетинговых стратегий, которые могут не только повысить точность рыночных решений, но и значительно сократить время для исследования рынка и анализа принятия решений, улучшить экономические выгоды предприятия и способствовать эффективной работе всех аспектов предприятия. Поэтому сочетание больших данных и сетевого маркетинга будет неизбежным, это создаст новую ситуацию для предприятий, принеся с собой беспрецедентные возможности и вызовы.
McKinsey Global Research определяет большие данные как совокупность данных, масштабы которых настолько велики, что они значительно превосходят возможности традиционных инструментов программного обеспечения баз данных с точки зрения сбора, хранения, управления и анализа [2].
Стратегическое значение технологии больших данных в эпоху Интернета состоит не в том, чтобы освоить огромные объемы информации, а в том, чтобы проводить узкоспециализированную обработку собранных данных и стремиться найти в них закономерности и ценности, и принимать деловые решения на данной основе [3].
Проще говоря, ключом к технологии больших данных является улучшение «способностей обработки» данных и реализация «высокой добавленной стоимости» данных за счет «высокой обработки». Он имеет следующие четыре характеристики: массивный масштаб данных, разнообразные типы данных, быстрый поток данных и низкая плотность значений. Конкретный анализ выглядит следующим образом:
1. Массивные данные.
Огромный объем данных, собранных из Интернета или традиционных каналов, охватывает более широкий диапазон и разнообразие, и только использование технологии больших данных для классификации данных может удовлетворить потребности предприятий.
2. Различные типы данных.
Большие данные содержат большой объем информации, различные типы информации и большую емкость, чем традиционные хранилища данных. Обычно они содержат информацию о запросах пользователей, информацию о просмотрах, записи о потреблении, циклы потребления и другие данные.
3. Быстрый поток данных.
Технология больших данных требует высокоскоростной обработки массивных данных за короткий промежуток времени, анализа и обработки огромных данных и извлечения из них ценных данных, поэтому предъявляются высокие требования к скорости обработки данных.
4. Высокая коммерческая ценность и низкая плотность стоимости.
Большие данные должны извлекать ценную информацию из огромных объемов данных, что предъявляет высокие требования к технологиям, и часто данные имеют низкую плотность ценности и высокую коммерческую ценность.
Интернет-маркетинг - это бизнес-деятельность, в которой для достижения маркетинговых целей используются сетевые, комму-
никационные и цифровые медиа-технологии. Технология больших данных привнесла технологические инновации в сетевой маркетинг, а также дала предприятиям беспрецедентные возможности и проблемы [5].
Развитие сетевого маркетинга в основном зависит от понимания информации о потреблении. После освоения данных, связанных с информацией о клиентском потреблении, можно использовать это для формулирования рациональных маркетинговых стратегий, заблаговременного прогнозирования направления развития рынка и повышения эффективности производства. Снижаются эксплуатационные расходы предприятия. Увеличивается доля рынка корпоративных продуктов.
Интернет-маркетинг должен использовать большие данные:
1. Развитие науки и техники. С наступлением эпохи Интернета стало проще собирать огромные объемы данных. Люди могут собирать различные данные через интернет-платформу, а также многократно использовать и обмениваться данными, чтобы реализовать переработку данных [4].
2. Увеличение персонального спроса. Развитие общества привело к значительным изменениям в потребительских привычках и психологии людей. Предприятия могут точно использовать потребительские предпочтения потребителей.
3. Пользовательские данные легко получить. Одно из различий между интернет-компаниями и традиционными компаниями заключается в способе получения данных. Традиционные предприятия могут знать потребности и покупательские намерения клиентов в это время, но не могут получить больше информации и материалов, связанных с клиентами; в то время как интернет-предприятия могут легко получать соответствующую информацию о пользователях через записи доступа пользователей и поведение потребления, делая данные доступными.
Управление интернет-маркетингом в условиях больших данных:
1. Укрепить службы информационной безопасности.
Данные являются основным ресурсом конкурентоспособности предприятия, и укрепление безопасности информации о данных
играет важную роль в поддержании конкурентного преимущества предприятия.
Интернет - открытая платформа, и везде существуют скрытые угрозы безопасности данных. Если не принять строгих мер защиты данных, данные легко перехватываются и модифицируются хакерами и преступниками, и последствия будут очень серьезными [1]. Можно столкнуться с проблемой потери данных, а также с конкурентами, получающи -ми данные, связанные с предприятием, для атаки на предприятие. Поэтому необходимо усилить защиту данных.
2. Улучшить собственный операционный механизм предприятия и создать корпоративную платформу для обмена данными.
С одной стороны, предприятия должны использовать специализированную технологию баз данных и оборудование для хранения данных, чтобы способствовать нормальному и упорядоченному развитию всех связей в процессе создания корпоративных данных; с другой стороны, корпоративная платформа обмена должна быть построена таким образом, чтобы данные могут совместно использоваться внутри предприятия, чтобы данные продолжали добавлять ценность.
3. Обратить внимание на обучение и удержание персонала.
Большие данные предъявляют высокие требования к специалистам, требуя от предприятий создания исследовательской группы с инновационным мышлением, солидарностью и взаимопомощью.
4. Улучшить пользовательский опыт.
Благодаря анализу данных можно получить потребительские намерения и привычки пользователей, чтобы производить персонализированные продукты и услуги, которые могут лучше удовлетворять потребности клиентов, еще больше повышать лояльность клиентов и повышать конкурентоспособность предприятий [6].
Большие данные в онлайн-маркетинге часто используются для анализа различного потребительского поведения с помощью массивных данных, чтобы они могли более точно предсказать свои следующие планы потребления. То есть сначала проанализировать данные о поведении пользователя при поиске, в том числе какие веб-сайты про -сматриваются, какие веб-сайты просматри-
ваются повторно и как долго они остаются на этих веб-сайтах.
Стратегия развития интернет-маркетинга в условиях больших данных может быть следующей:
1. Установить целевые скидки и акции.
Интернет-компании могут использовать
большие данные для отслеживания других продуктов, о которых потребители говорят на различных сетевых платформах, чтобы сформировать подробное описание потребителя, а затем проанализировать и интегрировать эти данные с данными отдела маркетинга, чтобы они могли установить более выгодные условия.
2. Использовать большие данные для сегментации потребителей.
Большие данные могут собирать большой объем данных и различные источники данных, чтобы предприятия могли сегментировать различных потребителей в соответствии с данными и могли реализовывать
реальный персонализированный маркетинг для разных потребителей и еще больше повышать удовлетворенность клиентов.
3. Проанализировать данные о продажах в рамках онлайн-маркетинговой деятельности, проведенной на ранней стадии, понять эффекты, вызванные онлайн-маркетинговой деятельностью, проанализировать данные и своевременно внести соответствующие коррективы и модификации в маркетинговый план для улучшения продаж.
Подводя итог, отметим, что использование больших данных будет проходить через весь процесс сетевого маркетинга, обеспечивая прочную основу и поддержку для управления предприятием и принятия решений, что может эффективно снизить эксплуатационные расходы предприятия, улучшить управление предприятием, повысить эффективность принятия маркетинговых решений и эффективность работы предприятия.
Список источников
1. Майер Шенбергер, Кеннет Кукьер. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014. 240 с.
2. 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.
3. Сергеева И. И., Шапиро О. С. Особенности использования технологии bigdata // Экономическая среда. 2014. № 2. С. 163-164 .
4. Герасимов А. Н., Громов Е. И., Скрипниченко Ю. С. Социально-экономическое прогнозирование: учебное пособие. М. : СтГАУ - Агрус, 2017. 144 с.
5. Дадян Э. Г Современные базы данных. Основы. Часть 1: Учебное пособие. М. : НИЦ ИНФРА-М, 2017. 88 с.
6. Дадян Э. Г Проектирование современных баз данных. Практикум: Учебно-методическое пособие. М. : НИЦ ИНФРА-М, 2017. 84 с.
References
1. Mayer Schoenberger, Kenneth Kukier. Big data. A revolution that will change the way we live, work and think. Moscow: Mann, Ivanov and Ferber, 2014. 240 p.
2. Forecasting and planning in market conditions: studies. manual / T. N. Babich, I. A. Kozyeva, Yu. V. Vertakova, E. N. Kuzbozhev. M.: INFRA-M, 2017. 336 p.
3. Sergeeva I. I., Shapiro O. S. Features of using big data technology. Economic environment. 2014. No. 2. Pp. 163-164 .
4. Gerasimov A. N., Gromov E. I., Skripnichenko Yu. S. Socio-economic forecasting: textbook. Moscow: StGAU - Agrus, 2017. 144 p.
5. Dadyan E. G. Modern databases. The basics. Part 1: Textbook. Moscow: SIC INFRA-M, 2017. 88 p.
6. Dadyan E. G. Designing modern databases. Workshop: Educational and methodological manual. Moscow: SIC INFRA-M, 2017. 84 p.
Сведения об авторах
ТОВСУЛТАНОВА СЕЛИМА ВАХАЕВНА - кандидат экономических наук, кафедра информацион -ных систем в экономике, Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова, Грозный, Россия, Selimatovs@gmail.com
ХАДЖИМУРАДОВА БАРЕТ ХУСАИНОВНА - ассистент кафедры педагогики и психологии, Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова, Грозный, Россия, Karina.i86@mail.ru
Information about the authors
TOVSULTANOVA SELIMA V. - Candidate of Economic Sciences, Department of Information Systems in Economics, Grozny State Oil Technical University named after Academician M. D. Millionshchikov, Grozny, Russia, Selimatovs@gmail.com
KHADZHIMURADOVA BARET KH. - Assistant of the Department of Pedagogy and Psychology, Chechen State University named after A. A. Kadyrov, Grozny, Russia, Karina.i86@mail.ru
