Перейти к главному меню навигации Перейти к основному контенту Перейти к нижнему колонтитулу сайта

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ ЧЕРЕЗ РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ДАННЫЕ И СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ

Организация
Аспирант Ташкентского государственного экономического университета

Аннотация

В условиях современной конкурентной среды в розничной торговле инновационные маркетинговые стратегии являются необходимостью. В данной статье рассматривается, как распределённые системы данных и основанные на знаниях технологии могут повысить эффективность маркетинга. Анализируя данные из различных источников и применяя интеллектуальные выводы на базе ИИ, ритейлеры получают более глубокое понимание поведения потребителей и 135 рыночных тенденций. Системы, основанные на знаниях, способствуют персонализации маркетинга и точному таргетированию. Распределённый подход повышает масштабируемость, отзывчивость и уровень безопасности. Также в статье рассматриваются вопросы конфиденциальн ости данных. В заключение подчеркивается, что использование передовой аналитики и интеллектуальных систем позволяет ритейлерам укрепить конкурентные позиции и обеспечить устойчивый рост.

Ключевые слова

инновационные маркетинговые стратегии, розничная торговля, распределённые данные, системы на основе знаний, взаимодействие с клиентами, продвинутая аналитика, конкурентное преимущество


Библиографические ссылки

  1. Forestiero, A. (2021). Metaheuristic algorithm for anomaly detection in Internet of Things leveraging on a neural -driven multiagent system. Knowledge -Based Systems.
  2. Wang, H., Xu, Z., & Pedrycz, W. (2017). An overview on the roles of fuzzy set techniques in big data processing: Trends, challenges and opportunities. Knowledge - Based Systems.
  3. Caldarola, E. G., Modoni, G. E., & Sacco, M. (2018). Enhancing the Workforce Skills and Competences by Leveraging a Human -Centered Knowledge -Based System in the Rise of Industry 4.0. Intelligent Systems.
  4. Wu, Q., Wu, J., Shen, J., Du, B., & Telikani, A. (2022). Distributed agent -based deep reinforcement learning for large scale traffic signal control. Knowledge -Based Systems.
  5. Villegas, N. M., Sánchez, C., & Díaz -Cely, J. (2018). Characterizing context - aware recommender systems: A systematic literature review. Knowledge -Based Systems.
  6. De Santo, A., Galli, A., Moscato, V., & Sperlì, G. (2021). A deep learning approach for semi -supervised community detection in Online Social Networks. Knowledge -Based Systems.
  7. García -Sánchez, F., Paredes -Valverde, M. (2017). KBS4FIA: Leveraging advanced knowledge -based systems for financial information analysis. Lenguaje Natural.
  8. Chang, V. (2017). Towards data analysis for weather cloud computing. Knowledge -Based Systems.
  9. Catelli, R., Casola, V., De Pietro, G., Fujita, H. (2021). Combining contextualized word representation and sub -document level analysis through Bi - LSTM+ CRF architecture for clinical de -identification. Knowledge -Based Systems.
  10. Gupta, S., Justy, T., Kamboj, S., Kumar, A. (2021). Big data and firm marketing performance: Findings from knowledge -based view. Forecasting and Social.
  11. Ngai, E.W.T., Lee, M.C.M., Luo, M., Chan, P.S.L. (2021). An intelligent knowledge -based chatbot for customer service. Commerce Research and.
  12. Benítez -Hidalgo, A., Barba -González, C. (2021). TITAN: A knowledge - based platform for Big Data workflow management. Knowledge -Based Systems.
  13. Halawi, L., McCarthy, R., Aronson, J. (2017). Success stories in knowledge management systems. Information Systems.
  14. Kazanjian, R.K., Drazin, R. (2017). Implementing strategies for corporate entrepreneurship: A knowledge -based perspective. Creating a new mindset.
  15. Zhang, W., Jiang, Y., Zhang, W. (2019). Capabilities for collaborative innovation of technological alliance: A knowledge -based view. IEEE Transactions on.
  16. Varadarajan, R. (2020). Customer information resources advantage, marketing strategy and business performance: A market resources based view. Industrial Marketing Management.
  17. Mohammadi, V., Rahmani, A.M., Darwesh, A. (2021). Trust -based Friend Selection Algorithm for navigability in social Internet of Things. Knowledge -Based Systems.
  18. Zhao, G., Lou, P., Qian, X., Hou, X. (2020). Personalized location recommendation by fusing sentimental and spatial context. Knowledge -Based Systems.
  19. Wang, Y., Sun, X., Li, X., Zhang, W., Gao, X. (2021). Reasoning like humans: on dynamic attention prior in image captioning. Knowledge -Based Systems.
  20. Horng, J.S., Liu, C.H., Chou, S.F., Yu, T.Y., Hu, D.C. (2022). Role of big data capabilities in enhancing competitive advantage and performance in the hospitality sector: Knowledge -based dynamic capabilities view. Journal of Hospitality and.
  21. Daudert, T. (2021). Exploiting textual and relationship information for fine - grained financial sentiment analysis. Knowledge -Based Systems.
  22. Agaram, M.K. (2019). Intelligent foundations for knowledge -based systems. Science, Technology and Engineering Systems.
  23. Fernandez -Basso, C., Francisco -Agra, A. J. (2019). Finding tendencies in streaming data using big data frequent itemset mining. Knowledge -Based Systems.
  24. del Carmen Rodríguez -Hernández, M., Ilarri, S. (2021). AI -based mobile context -aware recommender systems from an information management perspective: Progress and directions. Knowledge -Based Systems.
  25. Khosravani, M. R., Nasiri, S., Reinicke, T. (2022). Intelligent knowledge - based system to improve injection molding process. Journal of Industrial Information.
  26. Villegas, N. M., Sánchez, C., Díaz -Cely, J. (2018). Characterizing context - aware recommender systems: A systematic literature review. Knowledge -Based Systems.
  27. Abu Amuna, Y. M., Al Shobaki, M. J., Abu -Naser, S. S. (2017). The role of knowledge -based computerized management information systems in the administrative decision -making process.
  28. Chowdhury, S., Budhwar, P., Dey, P. K., Joel -Edgar, S. (2022). AI -employee collaboration and business performance: Integrating knowledge -based view, socio - technical systems and organizational socialization framework. Journal of Business Research.
  29. Horng, J. S., Liu, C. H., Chou, S. F., Yu, T. Y., Hu, D. C. (2022). Role of big data capabilities in enhancing competitive advantage and performance in the hospitality sector: Knowledge -based dynamic capabilities view. Journal of Hospitality and Tourism Ma nagement.
  30. Bozorgi, A., Samet, S., Kwisthout, J., Wareham, T. (2017). Community -based influence maximization in social networks under a competitive linear threshold model. Knowledge -Based Systems.
  31. Badii, C., Bellini, P., Cenni, D., Difino, A., Nesi, P. (2017). Analysis and assessment of a knowledge -based smart city architecture providing service APIs. Future Generation Computer Systems.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.