Розширена анотація українською мовою

Метою статті є аналіз підходів до проведення персоналізованих маркетингових кампаній з метою їх оптимізації. Розглянуто та оцінено індивідуальне сприйняття споживачами маркетингових комунікаційних інструментів в онлайн-середовищі. Виявлено, що при плануванні персоналізованих маркетингових кампаній враховується як правило лише ставлення клієнта до продукту, що тим самим знижує її ефективність. Авторами визначається місце персоналізації в проведенні маркетингових кампаній, яка розглядається як система пошуку конкретних інструментів максимізації рівня задоволеності клієнтів. В даному дослідженні запропоновано основні параметри оптимізації персоналізованих маркетингових кампаній. З метою перевірки гіпотез про однорідність вибірок маркетингових інструментів було використано статистичний аналіз з урахуванням змінних факторів: гендерної ознаки, освіти та соціального статусу. Ідентифікація залежних та незалежних змінних здійснювалась на основі результатів анкетування 244 респондентів Словаччини у 2017 році. Отримані результати мають практичний характер та сфокусовані на підвищенні ефективності проведення маркетингової кампанії в онлайн-середовищі, в першу чергу для підприємств малого та середнього бізнесу, які не мають чітко розділеної на сегменти (кластери) клієнтської бази та обмежені у фінансових ресурсах. У рамках дослідження автори диверсифікували інструменти онлайн-маркетингу за ступенем їх впливу на клієнтів в залежності від рівня освіти, гендерної ознаки та соціального статусу. Автори зосереджують увагу на тому, що обмеженість використання отриманих результатів пояснюється їх чутливістю до змін цілей маркетингової кампанії та соціального устрою країни.  

Ключові слова: маркетингові інструменти, форми маркетингових інструментів, персоналізація клієнтів, персоналізація маркетингових комунікацій, оптимізація маркетингової кампанії.

Класифікація JEL: M30, M37, М31 .

Цитувати як: Gavurova, B., Bacik, R., Fedorko, R., & Rigelsky, M. (2018). Analytical view of online marketing tools in the dimension of marketing campaigns’ personalization in Slovakia Marketing and Management of Innovations, 2, 186-200. https://doi.org/10.21272/mmi.2018.2-15

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Bednarčík, Z. (2013). The importance of strategic marketing management in companies for an increase in theirs competitiveness. In: 16th International Colloquium on Regional Sciences. Brno: Masarykova univerzita, pp. 252-258.
2. Fernandez-Lanvin, D., Deandres-Suarez, J., Gonzales-Rodriguez, M., Pariente-Martinez, B. (2018). The dimension of age and gender as user model demographic factors for automatic personalization in e-commerce sites. Computer Standards & Interfaces.
3. Foret, M. (2008). Marketing research – we know our customers (Marketingový prúzkum – poznávame svoje zákazníky). Brno: Computer Press. 124 p. 1st Edition.
4. Grancay, M., Grancay, N., Drutarovska, J., Mura, L. (2015). Gravity model of  trade of the Czech and Slovak Republics 1995-2012: How have determinants of trade changed. Politicka  Ekonomie, 63 (6),  pp. 759-777.
5. Janouch, V. (2010). Internet Marketing: Enforce the web and social networks. (Internetový marketing: prosaďte se na webu a sociálních sítích). Praha: Computer Press. 304 p. 1th Edition.
6. Kim, D., Ammeter, A. P. (2018). Shifts in online consumer behavior: A preliminary investigation of the net generation. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 13(1), pp. 1-25.
7. Kotler, P., Armstrong, G. (2007). Marketing. Praha: Grada Publishing. 856 p. 6th Edition
8. Kotler, P., Keller, L. K. (2012). Marketing management. New Jersey: Pearson Education. 816 p. 14th edition.
9. Kwon, S., Ha. S., Kowal, Ch. (2017). How online self-customization creates identification: Antecedents and consequences of consumer-customized product identification and the role of product involvement. Computers in Human Behavior, 75, pp. 1-13.
10. Lee, E. J., Park, J. K. (2009). Online service personalization for apparel shopping. Journal of Retailing and Consumer Services, 16(2), pp. 83-91.
11. Li, C., Liu, J. (2017). A name alone is not enough: A reexamination of web-based personalization effect. Computers in Human Behavior, 72, pp. 132-139.
12. Matic, A., Pielot, M., Oliver, N. (2017). OMG! How did it know that?” Reactions to Highly-Personalized Ads. UMAP 2017 – Adjunct Publication of the 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization, pp. 41-46.
13. McDarby, F., O´hora, D., Ośhea, D., Byrne, M. (2018). Aking the sweetness out of the “Share a Coke’ marketing campaign: the influence of personalized labelling on elementary school children’s bottled drink choices. Pediatric obesity, 13(1), pp. 63-69.
14. Mura, L., Machová, R., Tóth, Z. (2015). Evaluation of innovation performance of the business networks. Hradec Economic Days,  5(5), pp. 41-47.
15. Porter, M. (1985). Competitive advantage. The Academy of Management Review, 10(4), pp. 873-875.
16. Štefko, R., Fedorko, R., Bačík, R. (2014). The Significance of Internet Marketing Tools in Terms of Building a Positive Image of an Higher Education Institution. In: Crafting global competitive economies: 2020 Vision strategic planning & smart implementation, Vols. I-IV, pp: 1764-1772.
17. Tran, T. P. (2017). Personalized ads on Facebook: An effective marketing tool for online marketers. Journal of Retailing and Consumer Services, 39, pp. 230-242.
18. Xu, H., ZOU, X., Wang, H. (2006). Consumers attitudes of e-commerce in china, Consumers attitudes of e-commerce in china, 7(2), pp. 201-207.
19. Xiao, Bo and Benbasat, Izak. (2011). Product-Related Deception in E-Commerce: A Theoretical Perspective, In: MIS Quarterly, 35: 1, pp.169-195.
20. Makris C., Siaterlis K. and Vikatos P. (2017). Personalized Hotlink Assignment using Social Networks. In Proceedings of the 13th International Conference on Web Information Systems and Technologies – Volume 1: WEBIST, pp. 71-79.
21. Sahni, N. S., Wheeler, S. Ch., Chintagunta, P. K., (2016). Personalization in Email Marketing: The Role of Non-Informative Advertising Content. Stanford University Graduate School of Business Research Paper No. 16-14. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2725251 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2725251.
22. Schwarzl, S., & Grabowska, M. (2015). Online marketing strategies: the future is here. Journal of International Studies, 8(2), 187-196.
23. Haim, M., Graefe, A., Brosius H., (2018). Burst of the Filter Bubble?, Effects of personalization on the diversity of Google News, In: Digital Journalism, 6:3, pp. 330-343.
24. Wątróbski, J., Jankowski, J., Ziemba, P. (2016), Multistage Performance Modelling in Digital Marketing Management, Economics and Sociology, 9(2), 101-125. DOI: 10.14254/2071-789X.2016/9-2/7