Розширена анотація українською мовою

Статтю присвячено дослідженню питань оптимізації банківських витрат на маркетингові комунікації. Зміни на ринку банківських послуг, що відбулися протягом останнього десятиліття обумовлюють актуальність статті. Аналіз літературних джерел та підходів до вирішення проблем ринку банківських послуг засвідчив факти посилення конкуренції в цій сфері, розвиток банків з іноземним капіталом, реструктуризацію філіальної мережі банків, зростання рівня пропозиції на цьому ринку. Доведено, що це заохочує банки інтенсифікувати свої зусилля, які спрямовані на зміцнення конкурентної позиції на ринку, залучення нових та підтримку наявних клієнтів. Актуальною проблемою в таких умовах є пошук ефективних інструментів для просування банківських послуг на ринок, сприяння збільшенню продажів, поліпшення іміджу, проведення рекламних акцій та встановлення зв’язків із громадськістю, що вимагає розробки та застосування комплексу заходів для управління маркетинговими комунікаціями. Основною метою проведеного дослідження є визначення напрямів оптимізації витрат на маркетингові комунікації, збалансовані за фінансовими ресурсами та інструментами. Методичним інструментарієм дослідження стали методи наукового пізнання, методи системного аналізу та методи математичного моделювання. В статті наведено комплексний аналіз основних моделей оптимізації витрат на інструменти маркетингу. На основі економіко-математичного моделювання здійснено розрахунок середніх рівнів еластичності інструментів масового маркетингу на прикладі діяльності Сумської обласної філії АТ «Ощадбанк» у період з 2012 по 2016 рр. та отримано прогнозні значення впливу змін процентної ставки на кількість клієнтів банку. Встановлено, що зі зростанням витрат на маркетингові комунікації, загальна кількість клієнтів банку збільшується, а зі зменшенням – відбувається скорочення. Проведення емпіричного аналізу дозволило розрахувати компоненти визначення рівня ризику за основними статтями витрат на маркетингові комунікації. Отримані результати свідчать про наявність позитивної/негативної реакції кількості клієнтів на відповідні зміни обсягів витрат на інструменти масового маркетингу. Сутність запропонованого підходу до оптимізації бюджету полягає у виборі з усієї сукупності альтернативних інструментів саме тих, які протягом заданого періоду забезпечать найбільш ефективне та повне досягнення поставлених в стратегічному плані задач та цілей банку.

Ключові слова: банківські витрати, маркетингові комунікації, науково-методичні принципи.

Класифікація JEL: G21, G39.

Цитувати як: Barhaq, Ab. R., Radchenko, Ol. Optimization of Bank Expenses on Marketing Communications. (2018). Financial Markets, Institutions and Risks, 2(1), 5-14.

Список використаних джерел

1. Desenvolver o Mercado de Comunicação Digital Interativa no Brasil. Missão do IAB Brasil. Available at: http://www.iabbrasil.org.br/arquivos/doc/Indicadores/Indicadores-de-Mercado-IAB-Brasil.pdf.
2. Hanssens D. (1987). Modeling Marketing Interactions with Application to Salesforce Effectiveness, Journal of Marketing Research, 247–257.
3. Doran G. T. (1981). There’s a S.M.A.R.T. way to write management’s goals and objectives. Management Review, 70(11), 35-36.
4. Edell J. A., Keller K. L. (1989). The information processing of coordinated media campaigns, Journal of Marketing Research, 26, 149–163.
5. Edell J. E., Keller K. L. (1999). Analyzing Media Interactions: The Effects of Coordinated TV-Print Advertising Campaigns, Cambridge, MA : Marketing Science Institute, Working Paper №99, 90-120 .
6. Ennew C., Wright M, Kirnag, J. (1996). The development of bank marketing in Eastern Europe: The case of Slovakia, Service Industries Journal, 443-457.
7. Feichtinger G., Hartl R., Sethi S. (1994). Dynamic Optimal Control Models in Advertising: Recent Developments, Management Science, 40(2), 195–226.
8. Gopalakrishna S., Chatterjee R. A. (1992). Communications Response Model for a Mature Industrial Product: Application and Implications, Journal of Marketing Research, 29, 189–200.
9. Herbig P. Marketing japanese style. Available at: http://www.questia.com/PM.qst?a=o&d=23374057.
10. Jagpal Sh. (1999). Marketing Strategy and Uncertainty, York: Oxford University Press, 300-352.
11. JOM Jäschke Operational Media. Available at: http://www.jomhh.de/.
12. Kaijansinkko R. Product Placement in Integrated Marketing Comminications Strategy. Available at: http://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/35143/nbnfi-fe20031411.pdf?sequence=1.
13. Kalyan R., Prasad A. Integrated Marketing Communicatoins in Retailing. Available at: http://ramanassoc. com/yahoo_site_admin/assets/docs/IMC_in_Retailing.26100503.pdf.
14. Kim Ch. (2011). An Exploratory Analysis of Marketing Budget Allocation: Advertising vs. Sales Promotion, The Ritsumeikan Business Review, 2-3, 91-111.
15. Laitinen J.-M. Marketing Communication Plan. Case DNA Finland Ltd: How to Gain More Russian Prepaid Subscription Customers? Available at: http://publications.theseus.fi/bitstream/handle/10024 /2618/Laitinen _Jenni-Mari.pdf.
16. Semiglazov, A. M.. Semiglazov, V. A.. Ivanov, K. I. (2010). Matematicheskoye modelirovaniye reklamnoy kampanii Upravleniye. vychislitelnaya tekhnika i informatika. Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem upravleniya i radioelektroniki [Mathematical modeling of advertising campaigns. computer science and computer science. Reports of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics], 2 (22), 342-349.
17. Polyakova, Ya. A. (2009). Opredeleniye struktury reklamnogo byudzheta na osnove imitatsionnogo modelirovaniya [Determination of the structure of the advertising budget on the basis of simulation modeling], Business Inform, 1, 129-133.
18. Markowitz H. (1952). Portfolio Selection, Journal of Finance, 77-91.
19. Muthukrishnan, S., Pal M., Svitkina, Z. (2010). Stochastic Models for Budget Optimization in Search-Based Advertising, Algoritmica, 58, 1022-1044.