1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Галицький економічний вісник
  3. 2021
  4. Галицький економічний вісник, 2021, № 6 (73)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37500

Назва: Маркетингові дослідження на зовнішніх ринках: інформаційне забезпечення
Інші назви: Marketing research in foreign markets: information support
Автори: Кузняк, Богдан Ярославович
Добрянська, Вікторія Вікторівна
Васюта, Вікторія Борисівна
Kuznyak, Bogdan
Dobrianska, Victoriia
Vasiuta, Victoriia
Приналежність: Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», Полтава, Україна
National University «Yuri Kondratyuk Poltava Polytechnic», Poltava, Ukraine
Бібліографічний опис: Кузняк Б. Я. Маркетингові дослідження на зовнішніх ринках: інформаційне забезпечення / Богдан Ярославович Кузняк, Вікторія Вікторівна Добрянська, Вікторія Борисівна Васюта // Галицький економічний вісник. — Т. : ТНТУ, 2021. — Том 73. — № 6. — С. 70–77. — (Маркетинг).
Bibliographic description: Kuznyak B., Dobrianska V., Vasiuta V. (2021) Marketynhovi doslidzhennia na zovnishnikh rynkakh: informatsiine zabezpechennia [Marketing research in foreign markets: information support]. Galician economic journal (Tern.), vol. 73, no 6, pp. 70-77 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Галицький економічний вісник, 6 (73), 2021
Galician economic journal, 6 (73), 2021
Журнал/збірник: Галицький економічний вісник
Випуск/№ : 6
Том: 73
Дата публікації: 21-гру-2021
Дата подання: 24-лис-2021
Дата внесення: 23-бер-2022
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2021.06.070
УДК: 330.341.1
Теми: маркетингові дослідження
Інтернет
соціальні мережі
міжнародні ринки
marketing research
Internet
social networks
international markets
Кількість сторінок: 8
Діапазон сторінок: 70-77
Початкова сторінка: 70
Кінцева сторінка: 77
Короткий огляд (реферат): Досліджено процес збирання маркетингової інформації на зарубіжних ринках. Актуальність теми дослідження зумовлена тенденцією ринків до глобалізації. У нинішній час уже не тільки для крупних, а й для середніх підприємств постає проблема виходу на ринки інших країн. Роль маркетингових досліджень полягає в оцінюванні маркетингових ситуацій, забезпеченні інформацією, яка дає можливість розробити ефективні маркетингові програми підприємства. Запорукою якості маркетингових досліджень є отримання повної, об’єктивної, релевантної інформації про об’єкт дослідження. Головною проблемою міжнародних маркетингових досліджень є важкодоступність інформації, зумовлена географічною віддаленістю ринків та необізнаність замовника досліджень у соціокультурних особливостях місцевої аудиторії. До цього додається організаційна проблема, пов’язана з труднощами налагоджування взаємодії з потенційними можливими місцевими посередниками (агентствами зі збирання маркетингової інформації), зумовлена як географічною віддаленістю, так і наявними мовними і культурними відмінностями замовника та виконавця дослідження. Особливої гостроти перераховані проблеми набули у період карантинних обмежень. У статті для подолання перешкод для збирання інформації на зовнішніх ринках запропоновано використання можливостей мережі Інтернет. Основними перевагами маркетингових досліджень з використанням Інтернету є те, що Інтернет- опитування забезпечують найбільш широкий географічний обхват респондентів у порівнянні з усіма іншими методами, відкривають доступ до важкодосяжних респондентів, зручні для формування «цільових» вибірок на основі використання соціальних мереж, при Інтернет-опитуваннях відсутні витрати на поштові перекази, телефонні перемовини, тиражування анкет і оплату праці «польових» дослідників, що було б дуже дорого для досліджень зовнішніх ринків. Пошук респондентів відбувається автоматично. Сучасні користувачі Інтернет, об’єднані соціальними мережами, можуть легко обмінюватися контентом між собою, що доє можливість аналізувати зміст онлайн-оглядів і розмов, брати участь в онлайн-бесідах з покупцями, що крім анкетування дає змогу організовувати спільні онлайн-дискусії або експертне опитування.
The process of collecting marketing information in foreign markets is investigated in this paper. The relevance of the investigated problem is due to the tendency of markets to globalize. At present, not only for large but also for medium-sized enterprises there is a problem of entering the markets of other countries. The role of marketing research is to assess marketing situation, providing information which make it possible to develop effective marketing programs of the enterprise. The key to the quality of marketing research is to obtain complete, objective, relevant information about the object of study. The main problem of international marketing research is the difficult availability of information due to the geographical remoteness of markets and unawareness of the research customer in the socio-cultural characteristics of the local audience. In addition there is the organizational problem of difficulties in interacting with potential local intermediaries (marketing information agencies) due to both geographical remoteness and the existing linguistic and cultural differences between the client and the performer. These problems are especially acute during the period of quarantine restrictions. The application of Internet opportunities for the collection of information in foreign markets is proposed for overcoming the obstacles. The main advantages of marketing research using Internet is that Internet surveys provide the widest geographical coverage of respondents compared to all other methods, open access to hard-to-reach respondents, convenient for the formation of «targeted» samples based on the use of social networks. In Internet surveys there are no expenses for postal transfers, telephone conversations, duplication of questionnaires and remuneration of «field» researchers, which would be very expensive for research of foreign markets, the respondents search is automatic. Modern Internet users are connected by social networks, can easily share content with each other, which make it possible to analyze the content of online reviews and conversations, to participate in online conversations with customers, to organize joint online discussions or expert surveys.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37500
ISSN: 2409-8892
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1287/mksc.2019.1155
https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0993
https://doi.org/10.1509/jmr.12.0511
https://doi.org/10.1016/j.intmar.2017.06.003
https://doi.org/10.1287/mksc.1070.0291
https://doi.org/10.1287/mksc.1080.0444
https://doi.org/10.1177/0022243719834514
https://doi.org/10.1016/j.intmar.2016.03.003
https://doi.org/10.1093/jcr/ucx105
https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.11.006
https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0987
https://doi.org/10.1007/s11747-018-0608-3
https://doi.org/10.1287/mksc.19.1.22.15184
http://www.forbes.com/sites/steveolenski/2018/03/06/data-science-is-the-key-to-marketing-roi-heres-how-to-nail-it/#237ed7131c3b/
https://doi.org/10.2501/JAR-2019-034
http://www.adweek.com/digital/will-data-teams-replace-marketing-teams-in-the-near-future/
https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1123
https://doi.org/10.1509/jmr.12.0106
https://doi.org/10.1093/jcr/ucv009
Перелік літератури: 1. Ameri M., Honka, E. and Xie Y. (2019), «Word of mouth, observed adoptions, and anime-watching decisions: the role of the personal vs. the community network». Marketing Science. Vol. 38. No. 4. P. 567–583. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2019.1155
2. Buschken J. and Allenby G. M. (2016), «Sentence-based text analysis for customer reviews» Marketing Science. Vol. 35. No. 6. P. 953–975. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0993
3. Chen X., van der Lans R. and Phan T. Q. (2017), «Uncovering the importance of relationship characteristics in social networks: implications for seeding strategies». Journal of Marketing Research. Vol. 54. No. 2. P. 187–201. DOI: https://doi.org/10.1509/jmr.12.0511
4. Cho Y. J., Fu P. W. and Wu C. C. (2017), «Popular research topics in marketing journals, 1995–2014». Journal of Interactive Marketing. Vol. 40. P. 52–72. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2017.06.003
5. Evgeniou T., Pontil M. and Toubia O. (2007), «A convex optimization approach to modeling consumer heterogeneity in conjoint estimation». Marketing Science. Vol. 26. No. 6. P. 805–818. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.1070.0291
6. Godes D. and Mayzlin D. (2009), «Firm-created word-of-mouth communication: evidence from a field test» Marketing Science. Vol. 28. No. 4. P. 721–739. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.1080.0444
7. Grewal L. and Stephen A. T. (2019), «In mobile we trust: the effects of mobile versus eviews on consumer purchase intentions». Journal of Marketing Research. Vol. 56. No. 5. P. 791–808. DOI: https://doi.org/10.1177/0022243719834514
8. Grewal D., Bart Y., Spann M. and Zubcsek P. P. (2016), «Mobile advertising: a framework and research agenda». Journal of Interactive Marketing. Vol. 34. P. 3–14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2016.03.003
9. Hoffman D. L. and Novak T. P. (2018), «Consumer and object experience in the internet of things: an assemblage theory approach». Journal of Consumer Research. Vol. 44. No. 6. P. 1178–1204. DOI: https://doi.org/10.1093/jcr/ucx105
10. Kannan P. K. and Li H. S. (2017), «Digital marketing: a framework, review and research agenda». International Journal of Research in Marketing. Vol. 34. No. 1. P. 22–45. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.11.006
11. Li H. S., Kannan P. K., Viswanathan S. and Pani A. (2016), «Attribution strategies and return on keyword investment in paid search advertising». Marketing Science. Vol. 35. No. 6. P. 831–848. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0987
12. Novak T. P. and Hoffman D. L. (2019), «Relationship journeys in the internet of things: a new framework for understanding interactions between consumers and smart objects». Journal of the Academy of Marketing Science. Vol. 47. No. 2. P. 216–237. DOI: https://doi.org/10.1007/s11747-018-0608-3
13. Novak T. P., Hoffman D. L. And Yung Y. F. (2000), «Measuring the customer experience in online environments: a structural modeling approach». Marketing Science. Vol. 19. No. 1. P. 22–42. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.19.1.22.15184
14. Olenski S. (2018), «Data science is the key to marketing roi – here’s how to nail it», Forbes. URL: http://www.forbes.com/sites/steveolenski/2018/03/06/data-science-is-the-key-to-marketing-roi-heres-how-to-nail-it/#237ed7131c3b/ (accessed: 20 August 2019).
15. Ramsoy T. Z. (2019), «Building a foundation for neuromarketing and consumer neuroscience research: how researchers can apply academic rigor to the neuroscientific study of advertising effects». Journal of Advertising Research. Vol. 59. No. 3. DOI: https://doi.org/10.2501/JAR-2019-034
16. Roubaud J. (2018), «Will data teams replace marketing teams in the near future?». Adweek. URL: http://www.adweek.com/digital/will-data-teams-replace-marketing-teams-in-the-near-future/.
17. Timoshenko A. and Hauser J. R. (2019), «Identifying customer needs from user-generated content». Marketing Science. Vol. 38. No. 1. P. 1–20. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1123
18. Tirunillai S. and Tellis G. J. (2014), «Mining marketing meaning from online chatter: strategic brand analysis of big data using latent Dirichlet allocation». Journal of Marketing Research. Vol. 51. No. 4. P. 463–479. DOI: https://doi.org/10.1509/jmr.12.0106
19. Wang, X., Bendle N. T., Mai F. and Cotte J. (2015), «The journal of consumer research at 40: a historical analysis». Journal of Consumer Research. Vol. 42. No. 1. P. 5–18. DOI: https://doi.org/10.1093/jcr/ucv009
References: 1. Ameri M., Honka E. and Xie Y. (2019), “Word of mouth, observed adoptions, and anime-watching decisions: the role of the personal vs. the community network”, Marketing Science. Vol. 38. No. 4. P. 567–583. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2019.1155
2. Buschken J. and Allenby G. M. (2016), “Sentence-based text analysis for customer reviews”, Marketing Science. Vol. 35. No. 6. P. 953–975. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0993
3. Chen X., van der Lans, R. and Phan T. Q. (2017), “Uncovering the importance of relationship characteristics in social networks: implications for seeding strategies”. Journal of Marketing Research. Vol. 54. No. 2. P. 187–201. DOI: https://doi.org/10.1509/jmr.12.0511
4. Cho Y. J., Fu P. W. and Wu C. C. (2017), “Popular research topics in marketing journals, 1995–2014”. Journal of Interactive Marketing. Vol. 40. P. 52–72. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2017.06.003
5. Evgeniou T., Pontil M. and Toubia O. (2007), “A convex optimization approach to modeling consumer heterogeneity in conjoint estimation”. Marketing Science. Vol. 26. No. 6. P. 805–818. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.1070.0291
6. Godes D. and Mayzlin D. (2009), “Firm-created word-of-mouth communication: evidence from a field test”. Marketing Science.Vol. 28. No. 4. P. 721–739. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.1080.0444
7. Grewal L. and Stephen A. T. (2019), “In mobile we trust: the effects of mobile versus nonmobile reviews on consumer purchase intentions”. Journal of Marketing Research. Vol. 56. No. 5. P. 791–808. DOI: https://doi.org/10.1177/0022243719834514
8. Grewal D., Bart Y., Spann M. and Zubcsek P. P. (2016), “Mobile advertising: a framework and research agenda”. Journal of Interactive Marketing. Vol. 34. P. 3–14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2016.03.003
9. Hoffman D. L. and Novak T. P. (2018), “Consumer and object experience in the internet of things: an assemblage theory approach”. Journal of Consumer Research. Vol. 44. No. 6. P. 1178–1204. DOI: https://doi.org/10.1093/jcr/ucx105
10. Kannan P. K. and Li H. S. (2017), “Digital marketing: a framework, review and research agenda”. International Journal of Research in Marketing. Vol. 34. No. 1. P. 22–45. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.11.006
11. Li H. S., Kannan P. K., Viswanathan S. and Pani A. (2016), “Attribution strategies and return on keyword investment in paid search advertising”. Marketing Science. Vol. 35. No. 6. P. 831–848. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0987
12. Novak T. P. and Hoffman D. L. (2019), “Relationship journeys in the internet of things: a new framework for understanding interactions between consumers and smart objects”. Journal of the Academy of Marketing Science. Vol. 47. No. 2. P. 216–237. DOI: https://doi.org/10.1007/s11747-018-0608-3
13. Novak T. P., Hoffman D. L. and Yung Y. F. (2000), “Measuring the customer experience in online environments: a structural modeling approach”. Marketing Science. Vol. 19. No. 1. P. 22–42. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.19.1.22.15184
14. Olenski S. (2018), “Data science is the key to marketing roi – here’s how to nail it”. Forbes. URL: www.forbes.com/sites/steveolenski/2018/03/06/data-science-is-the-key-to-marketing-roi-heres- how-to-nail-it/#237ed7131c3b/ (accessed: 20 August 2019).
15. Ramsoy T. Z. (2019), “Building a foundation for neuromarketing and consumer neuroscience research: how researchers can apply academic rigor to the neuroscientific study of advertising effects”. Journal of Advertising Research. Vol. 59. No. 3. DOI: https://doi.org/10.2501/JAR-2019-034
16. Roubaud J. (2018), “Will data teams replace marketing teams in the near future?”, Adweek. URL: www.adweek.com/digital/will-data-teams-replace-marketing-teams-in-the-near-future/.
17. Timoshenko A. and Hauser J. R. (2019), “Identifying customer needs from user-generated content”. Marketing Science. Vol. 38. No. 1. P. 1–20. DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1123
18. Tirunillai S. and Tellis G. J. (2014), “Mining marketing meaning from online chatter: strategic brand analysis of big data using latent Dirichlet allocation”. Journal of Marketing Research. Vol. 51. No. 4. P. 463–479. DOI: https://doi.org/10.1509/jmr.12.0106
19. Wang X., Bendle N. T., Mai F. and Cotte J. (2015), “The journal of consumer research at 40: a historical analysis”. Journal of Consumer Research. Vol. 42. No. 1. P. 5–18. DOI: https://doi.org/10.1093/jcr/ucv009
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Галицький економічний вісник, 2021, № 6 (73)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
GEB_2021v73n6_Kuznyak_B-Marketing_research_in_foreign_70-77.pdf2,89 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
GEB_2021v73n6_Kuznyak_B-Marketing_research_in_foreign_70-77.djvu248,33 kBDjVuПереглянути/відкрити
GEB_2021v73n6_Kuznyak_B-Marketing_research_in_foreign_70-77__COVER.png1,16 MBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.