Особенности применения статистического анализа в современном маркетинге
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-4-33-42
Аннотация
Рассматриваются особенности применения статистического анализа в маркетинге в условиях цифровой трансформации. После обоснования актуальности исследования формулируются проблемы применения статистического анализа в маркетинге, указывается на его цели, задачи и инструменты, дается характеристика содержания статистического анализа (на уровне компании). Отмечается, что в современном интернет-маркетинге используется большое количество статистических показателей, таких, например, как CPC (цена клика), CTR (кликабельность), CPA (стоимость целевого действия), коэффициент конверсии, стоимость лида. Однако, по мнению авторов, применяемые показатели используются в большинстве компаний недостаточно системно.
Указано на то, что в статистическом анализе предметной области цифрового маркетинга применяется ряд цифровых продуктов, например Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Salesforce Analytics Cloud, Looker. Чем более специфична необходимая для статистического анализа информация, тем в большей степени компания стремится создавать свой цифровой продукт для сбора, анализа и интерпретации важнейших для маркетинга данных о скрытых закономерностях в поведении клиентов, в их потребительском пути, мотивах и стимулах их выбора. Уникальность применяемых для этого алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивается на основе применения, прежде всего, методов классификации, кластерного, регрессионного анализов, а также анализа ассоциаций, которые применяются в машинном обучении и статистическом анализе для автоматической обработки и анализа больших объемов данных.
Акцентировано внимание на конкретных результатах совершенствования маркетинговой деятельности на основе развития статистического анализа в условиях цифровой трансформации, связанной с внедрением цифровых технологий, разработкой цифровых продуктов, дающих в конечном итоге конкурентные преимущества в конкретной сфере предпринимательства.
Об авторах
Р. А. ХамзинРоссия
директор
105187, г. Москва, Измайловское шоссе, д. 44
С. В. Бровчак
Россия
канд. экон. наук, доцент Департамента страхования и экономики социальной сферы
научный сотрудник
101990, г. Москва, Малый Златоустинский пер., д. 7, стр. 1
109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
105187, г. Москва, Измайловское шоссе, д. 44
О. В. Фирсанова
Россия
д-р экон. наук, профессор
191023, г. Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30-32, литер А.
В. В. Кулебякин
Россия
аспирант
191023, г. Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30-32, литер А
Список литературы
1. Боровых Е.С. Анализ взаимосвязи подходов к маркетингу и современных трендов потребительского поведения. Вуз и реальный бизнес: маркетинг, управление человеческими ресурсами, информационные и цифровые технологии – 2022. Мат. XV Всероссийской науч.-практ. конф. студентов (г. Пермь, 15 апреля – 31 мая 2022 г.). Пермь: Издательство Пермского национального исследовательского политехнического университета, 2022. С. 36–42.
2. Иванченко О.В. Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в управлении бизнесом и маркетинге // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2022. Т. 80. № 4. С. 125–130. doi: https://doi.org/10.54220/v.rsue.1991-0533.2023.80.4.018.
3. Фурманов П.А. Цифровая маркетинговая аналитика данных как основа формирования стратегии цифрового маркетинга // Международный научный журнал «Вестник науки». 2022. Т. 4. № 6(51). С. 79–85.
4. Трусова А.Ю. Многомерный статистический анализ в интернет-маркетинге // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2018. Т. 9. № 1. С. 68–75.
5. Суринов А.Е. Большие данные в официальной статистике: взгляд на проблему. Вопросы статистики. 2023. Т. 30. № 2. С. 5–22. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-2-5-22.
6. Татаринов А.А., Устинова Н.Е. Измерение сектора ИКТ в цифровой экономике. Вопросы статистики. 2021. Т. 28. № 6. С. 5–17. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-6-5-17.
7. Сакова О.Я. Аналитико-синтетическая переработка информации. М.: Издательство «Юрайт», 2022. 123 с.
8. Нирова К.С., Паскова А.А. Искусственный интеллект в продажах // Студент и наука. 2021. Т. 18. № 3. С. 37–40.
9. Коваленко А.Е., Окольнишникова И.Ю., Каточков В.М. Разработка классификации технологий интернет-маркетинга в малом бизнесе на основе анализа информационного потока интернет-маркетинга // Друкеровский вестник. 2019. Т. 27. № 1. С. 273–286. doi: https://doi.org/10.17213/2312-6469-2019-1-273-286.
10. Шах А.В., Лапицкая О.В. Как искусственный интеллект помогает маркетологу? Менталитет славян и интеграционные процессы: история, современность, перспективы. Гомель: Гомельский государственный технический университет им. П.О. Сухого, 2021. С. 129–131.
Рецензия
Для цитирования:
Хамзин Р.А., Бровчак С.В., Фирсанова О.В., Кулебякин В.В. Особенности применения статистического анализа в современном маркетинге. Вопросы статистики. 2023;30(4):33-42. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-4-33-42
For citation:
Khamzin R.A., Brovchak S.V., Firsanova O.V., Kulebyakin V.V. Features of Applying Statistical Analysis in Modern Marketing. Voprosy statistiki. 2023;30(4):33-42. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-4-33-42