| Title: | Элементы технологии Big Data в оценке эффективности маркетинговых инструментов продаж |
| Other Titles: | Big Data technology elements in evaluation efficiency of sales marketing instruments |
| Authors: | Маханько, Л. С. |
| Keywords: | материалы конференций;анализ эффективности;Big data;DEA;performance analysis |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | Беспринт |
| Citation: | Маханько, Л. С. Элементы технологии Big Data в оценке эффективности маркетинговых инструментов продаж / Л. С. Маханько // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 3 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 358–361. |
| Abstract: | Правильный выбор маркетинговых инструментов является важнейшей предпосылкой стимулирования продаж. Одновременно необоснованное использование технологий продвижения товаров может привести к снижению финансового результата вплоть до отрицательных значений (убытка). В настоящем исследовании на примере организаций розничной торговли описана методика обоснования эффективности такого маркетингового инструмента, как дисконтные программы, на основе обработки большого объема внешних данных из открытых источников и внутренних данных из информационных систем автоматизации бизнеса. |
| Alternative abstract: | The right choice of marketing tools is an essential prerequisite for sales promotion. At the same time, the unreasonable use of product promotion technologies can lead to a decrease in financial results up to negative values (loss). This study uses the example of retail organizations to describe a method for justifying the effectiveness of such a marketing tool as discount programs, based on the processing of a large amount of external data from open sources and internal data from business automation information systems. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39378 |
| ISBN: | 978-985-905-339-9 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)
|
