Asosiy navigatsiya menyusiga o'tish Asosiy kontentga o'tish Sayt quyi qismiga (futer) o'tish

UZUMCHILIK KORXONALARI BOZOR TADQIQOTI FAOLIYATIDA MIJOZLAR MAʼLUMOTLARI TAHLILIGA ASOSLANGAN MARKETING STRATEGIYALARIDAN FOYDALANISH

Tashkilot
Marketing kafedrasi

Annotatsiya

Uzumchilik korxonalari bozor tadqiqotlarida mijozlar maʼlumotlarini tahlil qilish dolzarb global muammo boʻlib, unga shoshilinch eʼtibor qaratilishi zarur. Biroq, mavjud tadqiqotlar asosan anʼanaviy marketing amaliyotlariga qaratilgan boʻlib, mijozlar maʼlumotlariga asoslangan strategiyalarning qaror qabul qilishga, ayniqsa bozor segmenti va mijozlar bilan bogʻlanishga taʼsiri kamroq oʻrganilgan. Ushbu maqola Oʻzbekistonning uzumchilik korxonalari misolida mijozlar maʼlumotlarini regressiya va korrelyatsiya usullari yordamida tahlil qilish orqali samarali marketing strategiyalarini ishlab chiqishni koʻrib chiqadi. Tadqiqot mijozlar bilan munosabatlarni boshqarishni yaxshilash uchun prognoz tahlillarni integratsiya qilish kabi maʼlumotlarga asoslangan marketing islohotlarining ahamiyatini tahlil qiladi. Ikkinchidan, korxona darajasidagi maʼlumotlarga asoslangan regressiya va korrelyatsiya modellarini yaratib, mijozlarning demografik koʻrsatkichlari va xarid qilish xatti-harakatlari oʻrtasidagi naqsh va bogʻliqliklarni aniqlaydi. Natijalar shuni koʻrsatadiki, maʼlumotlarga asoslangan marketing strategiyalari mijozlar sadoqatini va savdo natijalarini sezilarli darajada oshiradi, biroq ularning turli bozor segmentlari va korxona oʻlchamlariga taʼsiri bir xil emas. Ayniqsa, maʼlumotlarga asoslangan strategiyalarning Oʻzbekistonning uzumchilik sektorida bozor ulushini oshirishga ijobiy taʼsiri yuqori raqamli savodxonlik va infratuzilmaga ega hududlar bilan cheklangan. Umuman olganda, ushbu tadqiqot mijozlar maʼlumotlari tahlilining marketing strategiyalariga taʼsirini tushunishga hissa qoʻshib, texnologik tayyorgarlik va malakali kadrlarning maʼlumotlarga asoslangan yondashuvlarning samaradorligini oshirishdagi hal qiluvchi rolini taʼkidlaydi. Tadqiqot Oʻzbekistonning uzumchilik korxonalari barqaror oʻsishini taʼminlash uchun raqamli vositalarga va salohiyatni oshirishga yoʻnaltirilgan sarmoyalarni tavsiya qiladi.

Adabiyotlar ro'yxati

  1. Lanfranchi, M., Alibrandi, A., Zirilli, A., Sakka, G., & Giannetto, C. (2020). Analysis of the wine consumerʼs behavior: An inferential statistics approach. British Food Journal, 122(3), 884–895. https://doi.org/10.1108/BFJ-08- 2019-0581
  2. Gómez, M., & Molina, A. (2022). Value creation in the wine industry— a bibliometric analysis. European Food Research and Technology, 248(1), 1–15. https://doi.org/10.1007/s00217-023-04451-2
  3. Adams, M. E. (2016). Beyond the glass: Examining wine tasting room profitability using the RFM model. (Masterʼs thesis, Virginia Tech). Retrieved from https://vtechworks.lib.vt.edu/bitstream/handle/10919/71351/Adams_ME_T_2016.pdf
  4. Bosch, V. (2016). Big data in market research: Why more data does not automatically mean better information. NIM Marketing Intelligence Review, 8(2), 56–63. https://doi.org/10.1515/gfkmir-2016-0019
  5. De Luca, L. M., Herhausen, D., Troilo, G., & Rossi, A. (2021). How and when do big data investments pay off? The role of marketing affordances and service innovation. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(4), 790–810. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00739-x
  6. Ghasemaghaei, M., & Calic, G. (2020). Assessing the impact of big data on firm innovation performance: Big data is not always better data. Journal of Business Research, 112, 38–48. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.062
  7. Grybauskas, A., Pilinkienė, V., & Stundžienė, A. (2021). Predictive analytics using big data for the real estate market during the COVID-19 pandemic. Journal of Big Data, 8(1), 105. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00514-
  8. Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97–121. https://doi.org/10.1509/jm.15.0413
  9. Fader, P. S., Hardie, B. G. S., & Lee, K. L. (2005). RFM and CLV: Using iso-value curves for customer base analysis. Journal of Marketing Research, 42(4), 415–430. https://doi.org/10.1509/jmkr.2005.42.4.415
  10. Montgomery, A. L. (1997). Creating micro-marketing pricing strategies using supermarket scanner data. Marketing Science, 16(4), 315–337. https://doi.org/10.1287/mksc.16.4.315
  11. Tkachenko, Y. (2015). Autonomous CRM control via CLV approximation with deep reinforcement learning in discrete and continuous action space. arXiv. https://arxiv.org/abs/1504.01840
  12. Yeh, I. C., Yang, K. J., & Ting, T. M. (2009). Knowledge discovery on RFM model using Bernoulli sequence. Expert Systems with Applications, 36(3), 5866–5871. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.018
  13. Ioannidis, A. (2018). RFMTC implementation using the CDNOW dataset. GitHub. https://github.com/it21208/RFMTC-Implementation-Using-the- CDNOW-dataset
  14. Draganska, M., Hartmann, W. R., & Stanglein, G. (2014). Internet versus television advertising: A brand-building comparison. Journal of Marketing Research, 51(5), 578–590. https://doi.org/10.1509/jmr.13.0150
  15. Li, H. (2011). The interactive web: Toward a new discipline. Journal of Advertising Research, 51(1), 13–26. https://doi.org/10.2501/JAR-51-1-013-026

Yuklab olishlar

Yuklab olish ma’lumotlari hali mavjud emas.