Indywidualizacja oferty dla konsumentów dzięki zastosowaniu big data

• Autorzy: Katarzyna Andruszkiewicz , Tomasz Betcher

Warianty tytułu

Using Big data to Customize the Offer for Customers

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Rozwój technologii wykorzystywanych współcześnie w analizie informacji o klientach pozwala na pozyskiwanie danych dotyczących ich preferencji już nie tylko z przeszłości, ale również z ich bieżących zachowań w Internecie, takich jak dokonywanie płatności on-line, korzystanie z mediów społecznościowych i inne. Celem artykułu jest przedstawienie możliwości wykorzystania big data do indywidualizowania oferty pod kątem zachowań nabywców. W artykule zanalizowano proces gromadzenia i przetwarzania danych w celu zindywidualizowania oferty oraz wskazano przykłady stosowania big data w międzynarodowej praktyce gospodarczej. W wyniku badania stwierdzono, że umiejętność sprostania indywidualnym potrzebom nabywców stała się podstaw ą współczesnej konkurencyjności. Pozyskiwanie danych niestrukturalnych w czasie rzeczywistym oraz umiejętność ich analizy są warunkiem funkcjonowania przedsiębiorstw w ramach rozwiniętych technologicznie gospodarek. Aby budować pozycję rynkową, przedsiębiorstwa muszą wykorzystywać możliwości analizy big data, przewidując przyszłe zachowania klientów oraz poddawać indywidualizacji nie tylko produkt, ale też wszystkie składniki kompozycji marketingowej. (abstrakt oryginalny)

EN

The development of modern technologies used in the analysis of customer information allows not only for the collection of past data on buyers' preferences, but also makes it possible to analyse consumer behaviour on the Internet, online payments, social media and other real-time sources. The aim of the paper is to present the possibilities of using big data in the process of customizing the offer in the context of buyer behaviour. The paper analyses the process of collecting and processing data for the purposes of customizing the offer and identifies practical examples of using big data in the international business practice. It has been stated that the ability to meet the individual needs of buyers has become the basis of modern competitiveness. The real-time acquisition of non-structural data and the ability to analyse it are a condition of successful operation for businesses in technologically developed economies. To build market position, companies need to use big data analysis capabilities, anticipating future customer behaviour and customize not only the product but also all the components of the marketing mix.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Konsument; Big Data; Personalizacja; Preferencje konsumenta; Zachowania konsumenta

EN

Consumer; Big Data; Personalization; Consumer preferences; Consumer behaviour

• Czasopismo: International Business and Global Economy
• Rocznik: 2015
• Numer: nr 34
• Strony: 90--100

Twórcy

autor

Katarzyna Andruszkiewicz

• Uniwersytet Gdański

autor

Tomasz Betcher

• Uniwersytet Gdański

Bibliografia

• Bednarz L., 2010, Operacjonalizacja strategii masowej kastomizacji, http://ptzp.org.pl/s80/konferencja_ KZZ_Zakopane_2010_Artykuly [dostęp: 09.03.2015].
• Chmielowski G., Przybyszewski T., 2015, Praktyczne zastosowanie metod analitycznych Big Data, raport, Harvard Business Review, http://www.hbrp.pl/nie_przeocz.php?id =1172&t=raport-praktyczne-zastosowanie-metod-analitycznych- big-data [dostęp: 09.03.2015].
• Choroś P., 2015, Czym jest Big Data, SAS Institute, http://www.sas.com/pl_pl/news/artykuly/ czym-jest-big-data.html [dostęp: 09.03.2015].
• Clare C., Lousopoulos P., 1987, Business Information Systems, Paradigm, London.
• Croll A., 2012, Three Kinds of BigData, [w:] BigDataNow, 2012 Edition,O'ReillyMedia, Sebastopol.
• Doligalski T., 2006, Relacje z klientem w e-biznesie (cz. I), Marketing w Praktyce, nr 8.
• Drabik L., Sobol E., 2014, Słownik języka polskiego PWN, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Gantz J., Reinsel D., 2011, Extracting Value from Chaos, EMC Corporation, http://www. emc.com/collateral/analyst-reports/ idc-extracting-value-from-chaos-ar.pdf [dostęp: 09.03.2015].
• Gordon I.H., 2001, Relacje z klientem.Marketing partnerski, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Grabiec R., [b.d.w.], Wyzwania dla marketingu w czasie rzeczywistym, SAS Institute, http:// www.sas.com/pl_pl/news/artykuly/wyzwania-dla-marketingu-w-czasie-rzeczywistym. html [dostęp: 09.03.2015].
• Gutkowski T., 2014, Big Data w biznesie. Jak handel, bankowość czy transport korzystają z big data, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, http://www.web.gov.pl/wiedza/ 587_4420_ big-data-w-biznesie-jak-handel-bankowosc-czy-transport-korzystaja-z-big-data.html [dostęp: 09.03.2015].
• Kałuża G., Kotliński A., 2004, Masowa indywidualizacja w kształtowaniu relacji z klientem, [w:] Kontrowersje wokół marketingu w Polsce - tożsamość, etyka, przyszłość, red. L. Garbarski, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Przedsiębiorczości i Zarządzania im. Leona Koźmińskiego w Warszawie, Warszawa.
• Krauze S., 2014, Nowe spojrzenie na Big Data, Business Harvard Review, ICAN Institute, http://bigdata.hbrp.pl/?p=86 [dostęp: 09.03.2015].
• Martin C., Powell P., 1992, Information Systems. A Management Perspective, McGraw-Hill, London.
• Ocieczek W., Żelichowska M., 2014, Popytowe podejście do innowacji jako nowa koncepcja procesu innowacyjnego w przedsiębiorstwie, [w:] Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, red. R. Knosala, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole.
• Palmer M., 2006, Data is the New Oil, Association of National Advertisers, http://ana. blogs.com/maestros/2006/11/data_is_the_new.html [dostęp: 09.03.2015].
• Rudnicki J., 2012, Indywidualizacja produktu, http://www.log24.pl [dostęp: 20.02.2015].
• Srinivasan N., Nayar R., 2012, Harnessing the Power of Big Data. Big Opportunity for Retailers to Win Customers, Infosys, http://www.infosys.com/ industries/retail/white-papers/ Documents/big-data-big-opportunity.pdf [dostęp: 09.03.2015].
• Thau B., 2014, How Big Data Helps Stores Like Macy's And Kohl's Track You Like Never Before, Forbes, http://www.forbes.com/sites/barbarathau/2014/01/24/why-the-smart-use-ofbig- data-will-transform-the-retail-industry/2/ [dostęp: 09.03.2015].
• Trojanowski M., 2010, Marketing bezpośredni. Koncepcja - zarządzanie - instrumenty, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Vaynerchuk G., 2013, Ekonomia wdzięczności. Zasada wzajemności w biznesie, Wydawnictwo HELION, Gliwice.
• Zikopoulos P. C., Eaton Ch., deRoos D., Deutsch T., Lapis G., 2012, Understanding Big Data. Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data, The IBM Big Data Platform, McGraw-Hill.
• Zikopoulos P. C., deRoos D., Parasuraman K., Deutch T., Corrigan D., Giles J., 2013, Harness The Power Of Big Data, The IBM Big Data Platform, McGraw-Hill.