Обзор возможностей виртуального маркетинга | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 23 ноября, печатный экземпляр отправим 27 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №22 (102) ноябрь-2 2015 г.

Дата публикации: 11.11.2015

Статья просмотрена: 469 раз

Библиографическое описание:

Братищенко, В. В. Обзор возможностей виртуального маркетинга / В. В. Братищенко, Д. К. Горковенко. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2015. — № 22 (102). — С. 22-26. — URL: https://moluch.ru/archive/102/23332/ (дата обращения: 15.11.2024).

 

Актуальность маркетинговых исследований в социальных сетях обуславливается их повсеместным применением для продвижения товаров и услуг. Маркетинговые исследования являются одним из движущих инструментов развития бизнеса, которые позволяют на основе выводов о поведении, желаниях и предпочтениях потребителей принимать тактические и стратегические решения для продвижения товаров и услуг предприятия. Они позволяют анализировать рынки сбыта, определять конкурентоспособность предприятия и изучать спрос на товары и услуги. При маркетинговых исследованиях приходится работать с большими объемами данных, поэтому возникает необходимость применения информационных технологий и математических методов для обработки данных. Эта необходимость обуславливается еще и тем, что такие данные постоянно обновляются, а поэтому их ручная обработка может привести к тому, что принимаемые действия по окончанию их обработки могут быть уже неактуальными. Применение информационных технологий помогает решать эти проблемы.

Развитие информационных технологий открывает новые возможности в маркетинговых исследованиях, расширяет базу респондентов, позволяет автоматизировать методы сбора данных и их обработку. Создание и развитие систем поддержки принятия решений позволяет проводить более глубокий анализ рынка и работать с большими объемами данных, в отличие от объемов, которые может обработать специалист. В связи с этим все большую актуальность приобретает виртуальный маркетинг. Виртуальный маркетинг (или интернет маркетинг) — это система знаний о предложении товара на рынке на основе информационных технологий, интегрирующих маркетинговую деятельность во внутренней и внешней среде предприятия [1]. Понятие виртуального маркетинга появилось в начала 1990-х годов, когда информацию о товарах и услугах стали размещать на текстовых сайтах. Виртуальный маркетинг не отличается от маркетинга кругом задач, он изменяет подход к решению этих задач, способ сбора данных и их анализа. Виртуальный маркетинг направлен ускорение и упрощение процессов маркетинга. Распространение информационных технологий и сети Интернет привело к следующим положительным результатам:

        возможность осуществлять деятельность без привязки к конкретной территории;

        сокращение времени на поиск рынка сбыта, партнеров и поставщиков;

        упрощение сбора информации от клиентов, с помощью сети Интернет.

Для проведения виртуального маркетинга необходимо наличие маркетинговой системы организации, отвечающей за постоянное слежения, хранение и обработку маркетинговых данных. Маркетинговая информационная система — совокупность персонала, оборудования и процедур, предназначенная для сбора, обработки, анализа и распределения своевременной достоверной информации, необходимой для принятия маркетинговых решений [2]. Использование сети в работе такой системы обеспечивает более быстрый доступ к целевой группе респондентов и более широкий охват аудитории. Маркетинговая информационная система может включать в себя базу данных, банк моделей и методов, программные средства и интегрированные системы. База данных пополняется за счет полевых исследований интернет опросов, интернет форм, в форме конкурсов и т.д. Исследования, связанные с поиском поставщиков и партнеров, могут осуществляться путем доступа к сайтам компаний, интернет каталогам и другим базам. Для анализа рекламы имеются сервисы «Google AddWords» и «Яндекс Вебмастер». Все эти способы, предоставляемые сетью Интернет, существенно сокращают время на получение данных, снижают трудозатраты персонала. Данные полученные уже в цифровом виде упрощают их обработку и анализ, т.к. они уже представлены в формализованном виде.

Для получения и работы с данными о клиентах наиболее удобно использовать социальные сети. С помощью социальных сетей, таких как Facebook, Twitter, ВКонтакте, Одноклассники, компании получили возможность прямого общения с клиентами, распространения информации, вовлечения в опросы и рекламные кампании заинтересованных клиентов (тех, кто добровольно подписался на сообщество организации). Для привлечения клиентов, распространения информации, проведения опросов и общения с клиентами напрямую в социальной сети создается сообщество, которое включает администраторов и участников. Участников могут приглашать администраторы и другие участники. За размещением информации отвечают администраторы. Такое устройство сообщества позволяет контролировать привлечение новых клиентов и поддерживать интерес у текущих участников. Вышеперечисленные социальные сети очень похожи по своему функционалу, в текущем исследовании была использована социальная сеть ВКонтакте, одна из наиболее популярных социальных сетей в России.

На сегодняшний день существует системы, которые помогают использовать Интернет ресурсы для проведения маркетинговых исследований. Для исследования были выбраны следующие системы:

        Система Radian 6. Предназначена для отслеживания в реальном времени упоминаний брендов, используя имеющиеся учетные записи в блогах, площадках Twitter и Facebook.

        Alterian SM2. Позволяет отслеживать упоминания брендов в социальных сетях с учетом тональности (определяется положительная, отрицательная и нейтральная тональность). Также система позволяет локализовать места обсуждений и определять демографические характеристики пользователей социальных сетей.

        BrandSpotter. Позиционируется как система мониторинга и управления репутацией бренда в социальных сетях: отслеживаются упоминания бренда с учетом тональности; отслеживаются наиболее значимые пользователи социальных сетей по данной тематике (значимые с точки зрения количества упоминаний, тональности упоминаний, количеству последователей и друзей).

Также на рынке представлены и другие системы. Но они все решают узкий круг задач, в функционале данных систем отсутствует применение методов бизнес-аналитики. Системы являются незавершенными, некоторые заявленные функции находятся на стадии разработки, о чем свидетельствуют новости на сайтах разработчиков. Также необходимо отметить, что информационные продукты, занимающиеся такими задачами, являются дорогостоящими.

Одними из преимуществ интернет-исследований являются небольшие финансовые затраты, быстрые сроки проведения, быстрая обработка результатов, возможность использование медиа-материалов (аудио и видео). Также при интернет-исследовании пользователь отвечает на опрос с помощью привычных ему способов: компьютера, смартфона, планшета или другого устройства, с помощью которого он вышел в социальную сеть. С помощью социальных сетей можно реализовать следующие методы маркетингового исследования: исследование рынка, исследование сбыта, исследование рекламы и другие [3]. Это возможно исходя из того, что:

        пользователи добровольно предоставляют полную информацию о себе в своем профиле;

        API (интерфейс прикладного программирования) социальных сетей позволяет получить информацию быстрым и удобным способом.

Для примера рассмотрим два сообщества, которые являются сообществами коммерческих организаций, первое специализируется на сфере услуг, второе в сфере электронной техники. Эти сообщества являются достаточно крупными сообществами (количество участников более 1 миллиона). Анализ проведен по двум новым записям в каждом сообществе и в течение суток собиралась информация об отметках «Нравится» и «Поделились» записью. Обо всех пользователях, которые отметили или поделились записью, были собраны данные об их профиле: возраст, пол, город, контакты. Пользователи добровольно подписывают соглашение об обработке и предоставлении персональных данных, поэтому сбор таких данных не нарушает законодательство РФ о персональных данных.

E:\отправить\plot.png

Рис. 1

 

На рисунке 1 изображено изменение количества отметок «нравится» по минутам. Из полученных данных можно сделать выводы о том, что наибольший интерес к новости проявляется за первые 3 часа, а после 10 часов с момента публикации интерес к новости уменьшается и перестает расти.

Если пользователь поделился записью со страницы сообщества, то эту запись автоматически увидят все контакты пользователя, поэтому важно направить распространение информации через пользователей с большим количеством контактов.

 

E:\отправить\1\likes.png

Рис. 2

 

На рисунке 2 изображена картина отметок «нравится» с информацией поделился ли пользователь записью со своими контактами. Данные взяты из сообщества ориентированного на рекламу электроники. В центре изображена сама новость, красными кругами обозначены отметки «нравится» (чем больше контактов, тем больше радиус окружности), желтыми обозначено поделился ли пользователь записью.

Для следующего примера используем запись со страницы сообщества, ориентированного на сферу услуг. На рисунке 3 изображено количество отметок «нравится» с разделение по полу и возрасту участников. Из полученных данных можно выделить целевую аудиторию сообщества для дальнейших действий по продвижению услуг организации.

E:\отправить\1\bdate_gender.png

Рис. 3

 

На основе постоянного сбора информации об участниках сообщества, можно создать систему поддержки принятия решений. Оценивать количество потенциальных пользователей, которые получат информацию о новых продуктах и услугах организации. Оценить ожидаемый уровень спроса. На основе опросов и прямого общения с клиентами выяснить их предпочтения. Исследовать процесс принятия решений потребителем. Применить имитационное моделирование для анализа поведения объектов исследования, при постоянном сборе данных вносить своевременные изменения в математическую модель и проверять её достоверность [4]. Также полученные данные могут стать основой для кластерного анализа, с помощью которого можно решить большой круг задач: выявление целевой аудитории, обнаружение новых групп клиентов, определение территориальной принадлежности клиентов, группирование клиентов по общим признакам [5].

Такая система позволит проводить исследования рынка: определять размер и характер рынка, характеристика по полу, возрасту; определять географическое размещение потенциальных потребителей. Анализировать эффективность рекламы: прирост аудитории, отклик аудитории о товарах и услугах. За счет возможностей сбора информации и быстрой ее обработки она позволит ускорить процесс принятия управленческих решений.

Но у виртуального маркетинга существует и ряд недостатков. Для создания программных средств, которые осуществляют сбор, обработку и хранение данных требуется много времени и усилий. На рынке нет типовых программных средств, которые способны решать эти задачи, а разработка таких программ требует больших финансовых вложений. Также очень важна роль модератора сообщества в социальной сети, который должен своевременно обновлять информацию, добавлять новых участников, стимулировать интерес к сообществу у текущих участников. Т.е. нужен человек или группа людей, которые 24 часа в сутки должны следить за состоянием сообщества.

Применение информационных технологий для маркетинга обладает большим потенциалом. В связи с широким распространением сети Интернет, развитием социальных сетей и популяризацией мобильных платформ онлайн исследования аудитории приобретают широкое применение. Создание и развитие программных средств в этой сфере с применением всестороннего анализа данных позволит решить многие задачи маркетинга и задачи стратегического планирования.

 

Литература:

  1. Стелзнер М. Контент-маркетинг. Новые методы привлечения клиентов в эпоху Интернета. Манн, Иванов и Фербер, 2013, 288 с.
  2. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система. М.: Эксмо, 2006. — 336 ?. (Серия "Профессиональные издания для бизнеса").
  3. Галицкий Е.Б. Методы маркетинговых исследований. М.: Институт Фонда "Общественное мнение", 2004. — 398 с.
  4. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. 3-е изд. — СПб: Питер, 2004. -847 с. - (Классика Computer Science).
  5. Миркин, Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений. М.: Изд. дом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», 2011. — 88 с.

 

 

Основные термины (генерируются автоматически): виртуальный маркетинг, сеть, данные, социальная сеть, обработка, пользователь, распространение информации, система, сообщество, участник.


Задать вопрос