English
Gorodetsky, Yu.
(2023).
Fundamental principles of predictive analytics in marketing.
Management: Collection of Scientific Papers,
22(2),
9-21.
https://doi.org/10.30857/2415-3206.2023.2.1
Українська
Стаття
Фундаментальні принципи предиктивного аналізу у сфері маркетингу
Отримано 12.07.2023, Доопрацьовано 26.10.2023, Прийнято 22.11.2023
Анотація
ВСТУП. У цій статті висвітлюються фундаментальні принципи предиктивного аналізу, які знаходять застосування у сфері маркетингу, надаючи ґрунтовне розуміння методологій та технік, які застосовуються для прогнозування споживчої поведінки та оптимізації маркетингових стратегій. ГІПОТЕЗА ДОСЛІДЖЕННЯ. У статті розглядаються ключові концепції та підходи, що лежать в основі предиктивного аналізу, включаючи машинне навчання, статистичний аналіз та алгоритми прогнозування. МЕТА це виявлення оптимального застосування цих методів у різних галузях маркетингу, таких як сегментація ринку, ціноутворення, управління продуктовим портфелем та визначення ефективності рекламних кампаній. МЕТОДИ. У статті розглядаються етичні та юридичні аспекти та методи предиктивного аналізу у маркетингу, наголошуючи на важливості відповідального використання даних та алгоритмів. РЕЗУЛЬТАТИ. Завершальний розділ статті присвячений майбутньому розвитку передиктивного аналізу у маркетингу, обговорюючи нові технології, методи та підходи, які можуть зробити свій внесок у покращення точності та ефективності прогнозів. ВИСНОВКИ. Автор висловлює впевненість у тому, що подальший розвиток та інтеграція предиктивного аналізу в маркетингову стратегію сприятиме створенню більш цілеспрямованих та результативних маркетингових кампаній, забезпечуючи при цьому стійке зростання та конкурентоспроможність компаній на ринку
Ключові слова:
предиктивний аналіз; маркетинг; ціноутворення; розвиток бізнесу; маркетингові стратегії; маркетингові тактики
- 419 Переглядів
- Читати статтю
Використані джерела
[1] Bari, A., Chaouchi, M., & Jung, T. (2014). Predictive Analytics For Dummies. Hoboken : Wiley.
[2] Braun, G. et al. (2018). The Integration of Machine Learning and Marketing: Opportunities and Challenges. Journal of Marketing.
[3] Cheng, H. et al. (2018). Predictive Analytics for Customer Engagement: A Review. Journal of Interactive Marketing.
[4] Chow, S. et al. (2019). Customer Lifetime Value Prediction Using Machine Learning: A Literature Review and Future Research Directions. International Journal of Information Management.
[5] Dean, J. (2014). Big Data, Data Mining, and Machine Learning: Value Creation for Business Leaders and Practitioners. Hoboken : Wiley.
[6] Flach, P. (2012). Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge: Cambridge University Press.
[7] Jeffery, M. (2010). Data-Driven Marketing: The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know. Hoboken : Wiley.
[8] Kang, M. et al. (2020). Predictive Analytics and Personalization in Marketing: An Overview and Future Research Directions. European Journal of Marketing.
[9] Kim, Y. et al. (2019). The Impact of Predictive Analytics on Marketing Strategy. Marketing Science.
[10] Kotu, V., Deshpande, B., & Kaufmann, M. (2014). Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc.
[11] Kuhn, M., & Johnson, K. (2013). Applied Predictive Modeling. Cham: Springer.
[12] Li, A. et al. (2020). Machine Learning and Predictive Analytics in Marketing. Journal of Business Research.
[13] Martinez, L. et al. (2020). Predictive Analytics in Marketing: From Theory to Practice. Journal of Marketing Analytics.
[14] Miller, T. W. (2015). Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python. FT Press.
[15] Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press.
[16] Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media.
[17] Shah, S. et al. (2019). The Role of Big Data and Predictive Analytics in Retailing. Journal of Retailing.
[18] Siegel, E. (2016). Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. Hoboken : Wiley.