Маркетинговая информация (MI) - это информация, имеющая отношение к рынку компании - тенденции , мониторинг конкурентов и клиентов (существующих, потерянных и целевых) , собранная и проанализированная. [1] Это подтип конкурентной разведки (CI), это данные и информация, собираемые компаниями, которые обеспечивают непрерывное понимание рыночных тенденций, таких как ценности и предпочтения конкурентов и клиентов. [1]
MI вместе с маркетинговыми возможностями организации обеспечивает руководство по распределению и внедрению ресурсов и процессов. [2] Он используется с целью постоянного обеспечения стратегического маркетингового планирования для организаций, чтобы оценить маркетинговые позиции, чтобы компании могли получить конкурентное преимущество и наилучшим образом достичь целей. [3] [1]
Организации могут разрабатывать структуры и модели MI, которые подходят для финансовых возможностей и желаемых секторов рынка, но в основном основаны на четырехэтапном процессе сбора, проверки, обработки и передачи MI. [4] Сбор данных MI сортируется по множеству различных категорий, включая, помимо прочего, качественные , количественные , формальные, неофициальные, опубликованные и неопубликованные. [5] Данные MI собираются как внутри, так и извне. [5]
Преимущества, которые может принести MI, заключаются в том, что он обеспечивает понимание клиентов , конкурентов и рынка, позволяя организациям получить конкурентное преимущество в своих маркетинговых стратегиях . [1] Проблемы, которые может вызвать МИ, связаны с получением данных и информации незаконными или неэтичными способами, это может привести к финансовым потерям и сбоям государственного регулирования . [6]
Предпосылки и развитие
MI и его более широкий термин, маркетинговая разведка , были впервые представлены в «Маркетинговой аналитике для высшего руководства» Келли [7], чтобы предоставить информацию, которая была проанализирована, надежна и согласована, чтобы организация могла лучше создавать политики и принимать бизнес- решения. [7]
Вслед за Келли в книге «Как разработать систему маркетинговой разведки» Р. Пинкертон показывает проактивность организаций по мере того, как системы маркетинговой информации применяются в условиях технологической революции . [8] Вклады в MI включают профессиональные организации, такие как «Global Intelligence Alliance» и « Общество профессионалов в области конкурентной разведки » (SCIP). [9] Эти организации внесли свой вклад как в эмпирические, так и в теоретические исследования, пытаясь определить и понять МИ. [9]
Поскольку исследования в области ИМ проводятся учеными и не учеными из разных слоев общества, это привело к фрагментированному состоянию исследований. Это привело к тому, что MI стали взаимозаменяемыми с другими рыночными терминами, такими как конкурентная разведка , бизнес-аналитика и стратегическая разведка . [10] MI до сегодняшнего дня продолжает меняться, чтобы соответствовать требованиям организации. [7]
Фреймворк
Реализация MI варьируется в зависимости от того, как организации воспринимают это. [11] MI определяется как состоящая из трех основных видов деятельности: сбор информации, сбор маркетинговой информации, необходимой для текущих и будущих потребностей клиентов, анализ информации, который представляет собой разведку, полученную на основе собранной информации, и активация информации, который использует интеллект для реализации и разработки маркетинговых планов. [5]
Структуры могут быть гибкими, однако основа, которую организации используют для моделирования MI, включает четырехэтапный процесс: сбор, проверка, обработка и обмен информацией. [4] Методы интеллектуального анализа данных используются во всех процессах, чтобы помочь в сборе и анализе данных и полученной информации [12] .MI - это непрерывный процесс, который организациям необходимо отслеживать для улучшения своего стратегического и тактического маркетингового планирования. Эти процессы нацелены на три вида деятельности, которыми определяется MI. [5] Модель может быть скорректирована и адаптирована при необходимости и может быть реализована сразу или по частям. [11]
Коллекция
Сбор - это первый шаг в модели MI, он включает в себя сбор данных и информации о конкретном секторе рынка . [11] Такие данные и информация могут быть собраны из внешних источников, таких как другие организации и их рыночные стратегии , исследовательские институты и бизнес-отчеты . [11]
Внутренние факторы могут включать изучение текущих стратегических процессов и личных тенденций клиентов. [11] Подсчитано, что от 70% до 80% разведданных находится внутри организаций или во внутренней сети MI, поскольку они являются командой, которая получает информацию при взаимодействии с поставщиками , клиентами и другими представителями отрасли. [13] Чтобы вовлечь сотрудников в разведывательную программу для сбора данных и информации, можно отметить следующие соображения: разработка программы вознаграждений для поощрения участия, предоставление целей, требований и временных рамок MI для предоставления информации и создание надлежащего метода коммуникации. продвигать интеллектуальную программу среди сотрудников, например, с помощью системы электронной почты . [14] [15]
Проблема, которая возникает при сборе данных и информации, - это идентификация соответствующей информации, это результат того, что организации не четко определили сектор рынка . [16]
Проверка
Валидация - это второй шаг в модели MI, который можно назвать очисткой данных [11] [18] . Поддержание хорошего качества данных важно, поскольку данные и информация извлекаются из множества различных источников. [18] Данные и информация, полученные из источников, могут быть грязными , то есть неполными, неправильными, несоответствующими или дублированными. [11] Этот шаг позволит скорректировать данные и информацию и сделать их понятными для организации, кроме того, он обеспечивает согласованность и соответствие требованиям. [11] Если качество данных не поддерживается должным образом, это может привести к организационным потерям с доходами и сбоям государственного регулирования . [6]
Метод проверки
Очистка данных - это сложный процесс, который включает в себя несколько этапов для получения данных хорошего качества для использования в стратегии MI. [18] Этапы включают определение уровня качества данных в организации , обнаружение ошибок в собранных данных и последующее исправление ошибок [19] . Пять этапов очистки данных - это анализ данных для выявления ошибок, устранение ошибок, проверка для обеспечения устранения ошибки выполняются надлежащим образом, обновляя данные в хранилище данных и, наконец, заменяя грязные данные чистыми данными. [20]
Обработка
Обработка - это третий шаг в модели MI. [4] Он включает использование преобразования чистых данных с использованием организационных правил, моделирования, логики и анализа для создания удобочитаемой информации, отчетов и электронных таблиц, которые позволяют организации получить определенные знания. [11] Интерпретация данных в удобочитаемую информацию затруднительна, поскольку она сложна, требует надлежащих технологий и серьезной приверженности со стороны высшего организационного уровня для сопоставления полученных данных и информации и согласования их с маркетинговой стратегией. [21]
Коммуникация
Коммуникация - это последний шаг в модели MI. Он включает в себя совместное использование, доставку и передачу информации, полученной на этапе обработки, сотрудникам организации, которые будут применять ее в соответствии с рыночной стратегией [22] . Поскольку MI постоянно меняется, для информирования о стратегии MI требуются менеджеры, обладающие опытом в данной рыночной отрасли, чтобы определить текущую актуальность стратегии MI и ее реализацию. [23] Для того, чтобы информирование о стратегии MI было максимально успешным, этот процесс должен выполняться на всех уровнях организации, также известной как разведывательная организация. [8]
Разведывательная организация
Под организацией разведки понимаются «люди и информационные ресурсы, благодаря которым происходит процесс сбора информации о рынке». [1] Пять элементов разведывательной организации: руководство MI, которое управляет и возглавляет процесс MI, группа MI, портфель внешних источников информации, созданный командой MI, внутренняя сеть MI, состоящая из пользователей MI и сеть источников личной информации пользователя MI. [1] Элемент разведывательной организации состоит из внешних и внутренних факторов, что обеспечивает непрерывный процесс MI. [1] [8]
Сбор данных рыночной аналитики
Сбор данных MI зависит от финансовых возможностей организации. Источники данных и информации делятся на качественные , количественные , формальные, неформальные, опубликованные и неопубликованные. Такие источники извлекаются как внутри организации, так и извне. [8] Это предполагает использование поисковых систем и корпоративных веб-сайтов для изучения стратегий конкурентов, определения бизнес-тенденций с помощью авторитетных публикаций и существующих клиентов. [25] Организации используют разные системы для сбора MI, одна из которых - это система разведки с открытым исходным кодом . [26]
Сбор внутренней информации
Источники сбора внутренней информации включают, помимо прочего, сбор данных от клиентов, производителей, посредством исследований и разработок (НИОКР), сотрудников , также известных как отдел продаж, вещественные доказательства, котировки продаж, отчеты о продажах, торговые выставки и новые сотрудники. [27] Эти источники данных были оценены организациями по пятибалльной шкале как очень важные, а один - неважный. Он был основан , что заказчики и производители и R & D являются наиболее важными для организаций , с одной сто процентов организаций ранжирования этих источников данных с номером четыре и выше [28] , . Это показывает, что в процессе сбора и сбора данных и информации о MI , эти источники данных принесли наибольшую пользу организациям.
Сбор внешней разведки
Источники сбора внешней информации включены, но не ограничиваются, сбор данных со встреч с клиентами, дилеров / дистрибьюторов, клиентов , деловых партнеров, проектов исследования рынка , поставщиков, онлайн-сервисов, периодических изданий и государственных публикаций. [29] Эти источники данных сравнивались по той же шкале, что и источники сбора внутренней информации, и результаты показали, что информация, собранная во время встреч с клиентами, является наиболее важной для организаций, причем сто процентов организаций оценивают этот источник данных под номером четыре или выше. . [30]
Сбор разведданных информационных систем
Системы маркетинговой информации позволяют организациям постоянно получать, генерировать и поддерживать внешнюю и внутреннюю информацию. [31] Это системы, которые используют технологию искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в планировании стратегической и тактической маркетинговой стратегии МИ, а также делятся маркетинговым опытом. [31]
Разведка с открытым исходным кодом (OSINT)
Разведка с открытым исходным кодом - это преобладающая форма сбора информации, которую используют организации. OSINT определяется как сканирование, поиск, сбор, эксплуатации, проверки, анализа и обмена с разведывательными ищущих клиентов общедоступных печатных и цифровых / электронных данных из несекретные , несекретных и серой литературы . [32] Он часто используется, так как его система удобна для пользователя, недорога и позволяет перерабатывать большое количество сырья, которое может быть переработано. [33]
Воздействие рыночной информации
Использование MI может принести организациям как преимущества, так и проблемы в зависимости от того, как MI приобретается, поддерживается и внедряется. Преимущества, которые может принести MI, включают, помимо прочего, получение конкурентных преимуществ в их маркетинговых стратегиях . [1] Проблемы, с которыми может столкнуться МИ, могут включать, помимо прочего, финансовые потери и сбои государственного регулирования. [11]
вопросы
Существуют проблемы, возникающие в процессе получения данных и информации MI и реализации маркетинговой стратегии организации . Такие проблемы, как получение разведывательных данных неэтично и незаконно, могут привести к сбою с государственными постановлениями , а также, если грязные данные не будут должным образом очищены и проблемы не устранены или не решены, может привести к целому ряду негативных последствий, которые могут привести к финансовым и репутационным потерям. организации. [11] [6]
Законность и этика
Проблема, которая может возникнуть, - это неэтичный и незаконный сбор данных и информации. Организации могут собирать данные для MI незаконно или неэтично, чтобы попытаться получить конкурентные преимущества , это известно как промышленный шпионаж . [35] Примером незаконной практики сбора MI является нарушение British Airways Закона 1984 года о защите данных, получив доступ к конфиденциальным данным о рейсах Virgin . [36] [11]
Стандарт поведения был разработан некоммерческой организацией Society of Competitive Intelligence Professionals , создав этический кодекс, которого организации могут придерживаться при сборе рыночной информации, чтобы предотвратить незаконный и неэтичный сбор данных и информации. [11]
Грязные данные
Собранные грязные данные необходимо очищать, чтобы поддерживать хорошее качество данных . Проблемы, возникающие при очистке данных, заключаются в том, что поступает большой объем данных, что приводит к тому, что организации сталкиваются со многими рисками неспособности обнаружить обрабатываемые грязные данные . [37] Если качество данных не управляется должным образом, это может привести к финансовым потерям, неэффективной реализации стратегий MI и несоблюдению государственных постановлений. [38] Причиной финансовых потерь являются эксплуатационные расходы , так как увеличивается количество ресурсов и времени, затрачиваемых на выявление и исправление « грязных» данных . [6]
Преимущества
Процессы MI использовались во многих организациях при стратегическом планировании рынка, однако до сих пор существуют трудности в том, какие преимущества жесткие и мягкие в использовании процесса MI для организации. [1] Преимущества успешного процесса MI можно разделить на три категории: более качественные и быстрые решения, экономия времени и затрат, а также организационное обучение и новые идеи, однако в целом он может повысить прибыльность и конкурентоспособность организации. [1] Конкурентоспособность организации возрастает по мере того, как больше собираемых МИ предоставит организациям возможность вводить новшества за счет совершенствования существующих методов и повышения способности находить и создавать новые продукты. [39]
Рекомендации
- ^ a b c d e f g h i j Hedin, Hans; Хирвенсало, Ирмели; Варнас, Маркко, ред. (2012-01-02). Справочник по анализу рынка . DOI : 10.1002 / 9781119208082 . ISBN 9781119208082.
- ^ Карсон, Грейс; О'Коннор, Кристина; Симмонс, Джефф (01.01.2020). «Решающая роль рыночной разведки в развитии маркетинговых возможностей малого бизнеса» . Журнал развития малого бизнеса и предпринимательства . 27 (5): 797–816. DOI : 10.1108 / JSBED-12-2019-0394 . ISSN 1462-6004 .
- ^ Джамиль, Джордж Лил (01.01.2013). «Приближение к концепции рыночной разведки через анализ конкретного случая: непрерывное знание для маркетингового стратегического управления и его взаимодополняемость с конкурентной разведкой» . Технологии процедур . 9 : 463–472. DOI : 10.1016 / j.protcy.2013.12.051 . ISSN 2212-0173 .
- ^ а б в Джамиль, Джордж Лил (2013). «Приближение к концепции рыночной разведки через анализ конкретного случая: непрерывное знание для маркетингового стратегического управления и его взаимодополняемость с конкурентной разведкой» . Технологии процедур . 9 : 466. DOI : 10.1016 / j.protcy.2013.12.051 . ISSN 2212-0173 .
- ^ а б в г Кумар Вишной, Сушант; Багга, Тина (2020). «Маркетинговая разведка: предпосылки и последствия» . Электронный журнал ССРН : 2. doi : 10.2139 / ssrn.3563107 . ISSN 1556-5068 .
- ^ а б в г Редман, Томас С. (1998). «Влияние низкого качества данных на типичное предприятие» . Коммуникации ACM . 41 (2): 81. DOI : 10,1145 / 269012,269025 . ISSN 0001-0782 .
- ^ а б в Келли, Уильям Т. (1965-10-01). «Маркетинговая разведка для топ-менеджмента» . Журнал маркетинга . 29 (4): 19–24. DOI : 10.1177 / 002224296502900405 . ISSN 0022-2429 .
- ^ а б в г Кумар Вишной, Сушант; Багга, Тина (28 марта 2020 г.). «Маркетинговая разведка: предпосылки и последствия» . Рочестер, штат Нью-Йорк. DOI : 10.2139 / ssrn.3563107 . SSRN 3563107 . Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ) - ^ а б Иган, Мишель П. (2001-06-14), «Заключение: управление и построение рынка» , Построение европейского рынка , Oxford University Press, стр. 26, ISBN 978-0-19-924405-8, получено 2021-05-31
- ^ Иган, Мишель П. (2001-06-14), «Заключение: управление и построение рынка» , Построение европейского рынка , Oxford University Press, стр. 27, ISBN 978-0-19-924405-8, получено 2021-05-31
- ^ Б с д е е г ч я J к л м Джамиль, Джордж Лил (01.01.2013). «Приближение к концепции рыночной разведки через анализ конкретного случая: непрерывное знание для маркетингового стратегического управления и его взаимодополняемость с конкурентной разведкой» . Технологии процедур . 9 : 463–472. DOI : 10.1016 / j.protcy.2013.12.051 . ISSN 2212-0173 .
- ^ Плотина Кхоа, Нгуен Ань (2019). «Маркетинговая разведка с точки зрения интеллектуального анализа данных - обзор литературы» . Международный журнал инноваций, менеджмента и технологий . 10 (5): 10. DOI : 10,18178 / ijimt.2019.10.5.859 .
- ^ Цу Ви Тан, Томас; Ахмед, Зафар У. (1999). «Управление аналитикой рынка: перспектива азиатского маркетингового исследования» . Маркетинговая разведка и планирование . 17 (6): 39. DOI : 10,1108 / 02634509910293124 . ISSN 0263-4503 .
- ^ Цу Ви Тан, Томас; Ахмед, Зафар У. (1999). «Управление аналитикой рынка: перспектива азиатского маркетингового исследования» . Маркетинговая разведка и планирование . 17 (6): 302. DOI : 10,1108 / 02634509910293124 . ISSN 0263-4503 .
- ^ Гордон, Ян, 19 июня (1989 г.). Победить конкурентов: как использовать конкурентную разведку для разработки успешных бизнес-стратегий . Оксфорд, Великобритания: Б. Блэквелл. ISBN 0-631-15991-6. OCLC 19125425 .
- ^ Плотина Кхоа, Нгуен Ань (2019). «Маркетинговая разведка с точки зрения интеллектуального анализа данных - обзор литературы» . Международный журнал инноваций, менеджмента и технологий . 10 (5): 184. DOI : 10,18178 / ijimt.2019.10.5.859 .
- ^ «Creative Commons - Attribution-ShareAlike 4.0 International - CC BY-SA 4.0» . creativecommons.org . Проверено 31 мая 2021 .
- ^ а б в «Обзор методов очистки больших данных» . Процедуры информатики . 161 : 731. 1 января 2019 г. DOI : 10.1016 / j.procs.2019.11.177 . ISSN 1877-0509 .
- ^ «Обзор методов очистки больших данных» . Процедуры информатики . 161 : 732. 1 января 2019 г. DOI : 10.1016 / j.procs.2019.11.177 . ISSN 1877-0509 .
- ^ «Обзор методов очистки больших данных» . Процедуры информатики . 161 : 734. 1 января 2019 г. DOI : 10.1016 / j.procs.2019.11.177 . ISSN 1877-0509 .
- ^ Флейшер, Крейг (1990). «Конкурентный анализ нерыночной разведки» . Обзор конкурентной разведки . 1 (2): 8. DOI : 10.1002 / cir.3880010206 . ISSN 1058-0247 .
- ^ Хеанг, Расми (2017). ОБЗОР КНИГИ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЫНОЧНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КОНКУРЕНТНОМ АНАЛИЗЕ . Digitala Vetenskapliga Arkivet. п. 8.
- ^ Хеанг, Расми (2017). ОБЗОР КНИГИ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЫНОЧНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КОНКУРЕНТНОМ АНАЛИЗЕ . Digitala Vetenskapliga Arkivet. п. 48.CS1 maint: дата и год ( ссылка )
- ^ «Creative Commons - Attribution-ShareAlike 4.0 International - CC BY-SA 4.0» . creativecommons.org . Проверено 31 мая 2021 .
- ^ «Создана компания SCIP Europe» . Обзор конкурентной разведки . 2 (1): 51–52. 1991. DOI : 10.1002 / cir.3880020129 . ISSN 1058-0247 .
- ^ Шарма, Арун (17.07.2020). «Организация службы поддержки клиентов» . Европейский журнал маркетинга . 54 (7): 1813–1814. DOI : 10,1108 / EJM-07-2020-974 . ISSN 0309-0566 .
- ^ Лакман, Конвей; Сабан, Кеннет; Ланаса, Джон (01.02.2000). «Вклад рыночной разведки в тактические и стратегические бизнес-решения» . Маркетинговая разведка и планирование . 18 (1): 8. DOI : 10,1108 / 02634500010308530 . ISSN 0263-4503 .
- ^ Лакман, Конвей; Сабан, Кеннет; Ланаса, Джон (01.02.2000). «Вклад рыночной разведки в тактические и стратегические бизнес-решения» . Маркетинговая разведка и планирование . 18 (1): 7. DOI : 10,1108 / 02634500010308530 . ISSN 0263-4503 .
- ^ Лакман, Конвей; Сабан, Кеннет; Ланаса, Джон (01.02.2000). «Вклад рыночной разведки в тактические и стратегические бизнес-решения» . Маркетинговая разведка и планирование . 18 (1): 8. DOI : 10,1108 / 02634500010308530 . ISSN 0263-4503 .
- ^ Лакман, Конвей; Сабан, Кеннет; Ланаса, Джон (01.02.2000). «Вклад рыночной разведки в тактические и стратегические бизнес-решения» . Маркетинговая разведка и планирование . 18 (1): 7. DOI : 10,1108 / 02634500010308530 . ISSN 0263-4503 .
- ^ а б Кумар Вишной, Сушант; Багга, Тина (2020). «Маркетинговая разведка: предпосылки и последствия» . Электронный журнал ССРН : 4. doi : 10.2139 / ssrn.3563107 . ISSN 1556-5068 .
- ^ Флейшер, Крейг С. (25 июля 2008 г.). Калоф, Джонатан Л. (ред.). «Использование данных из открытых источников в разработке конкурентной и маркетинговой разведки» . Европейский журнал маркетинга . 42 (7/8): 853. DOI : 10,1108 / 03090560810877196 . ISSN 0309-0566 .
- ^ Шарма, Арун (17.07.2020). «Организация службы поддержки клиентов» . Европейский журнал маркетинга . 54 (7): 1813–1814. DOI : 10,1108 / EJM-07-2020-974 . ISSN 0309-0566 .
- ^ «Creative Commons - Attribution-ShareAlike 3.0 Unported - CC BY-SA 3.0» . creativecommons.org . Проверено 31 мая 2021 .
- ^ Кнопка, Марк (2020-03-01). «От редакции: экономический и промышленный шпионаж» . Журнал безопасности . 33 (1): 2. DOI : 10,1057 / s41284-019-00195-5 . ISSN 1743-4645 .
- ^ «Битва авиалиний: компьютерный взлом деталей полета» . Независимый . 2011-10-22 . Проверено 19 мая 2021 .
- ^ Amaravadi, Chandra S .; Самаддар, Субхашиш; Дутта, Сиддхартха (1995). «Интеллектуальные маркетинговые информационные системы :: компьютеризированный интеллект для принятия маркетинговых решений» . Маркетинговая разведка и планирование . 13 (2): 734. DOI : 10,1108 / 02634509510083464 . ISSN 0263-4503 .
- ^ Редман, Томас С. (1998). «Влияние низкого качества данных на типичное предприятие» . Коммуникации ACM . 41 (2): 80. DOI : 10,1145 / 269012,269025 . ISSN 0001-0782 .
- ^ «[EBOOK] Market Intelligence: выделитесь с помощью мониторинга данных» . resources.rockcontent.com . Проверено 2 июня 2021 .