Клиенттi талдауды дамытудың заманауи аспектiлерi мен еталысы

Жүріп жатқан сандық түрлендіру бизнес үшін де, тұтынушылар үшін де деректерді жинау және өңдеу саласында үлкен перспективаларды ұсынады. Қазіргі уақытта деректерді жинау және өңдеу жүйелерінің дамуы тұтастай бизнес, сонымен қатар маркетинг үшін жаңа және серпінді мүмкіндіктер ашады, өйткені құрылымдалған мәліметтермен қатар құрылымданбаған деректер де өңделіп, маркетингтік аналитиканың құрамдас бөлігі болып табылады.Зерттеудің мақсаты - тұтынушылық аналитиканың жалпы аспектілерін, мақсаттары мен бағыттарын жалпы маркетингтік аналитика бөлігі ретінде анықтау болып табылады. Енді кез-келген ұйым өзінің маркетингтік қызметінде сандық құралдар мен әдістерді қолдана алады. Компаниялар тұтынушылар туралы, соның ішінде тікелей тұтынушылардың пікірлерін жинау және өңдеу үшін үлкен мүмкіндіктерге ие болды. Өз кезегінде тұтынушылар компаниялармен және олардың брендтермен тікелей байланыс орнатуға көбірек ресурстар алуда. Тұтынушыларды диалогқа тарту және олардың іскерлік қызметтің барлық салаларына әсер етуі компаниялар қызметінің ажырамас бөлігіне айналды.Авторлар маркетингтік талдау призмасы және нарық аналитикасы, өнім, бәсекелестер, тұтынушылар сияқты оның төрт компоненті арқылы Клиент аналитикасының мәнін, оның маркетингтік қызметтегі рөлін анықтау үшін 28 ғылыми және іскери журналға әдеби шолу жасады. Қазіргі әлемде Клиенттік аналитика маркетингтік қызметтің негізгі компоненттерінің бірі бола отырып маркетингтік қызметтің көрсеткіштерін едәуір жақсартуға көп мүмкіндіктер тупғызады.

Маркетингтік аналитика, мәліметтер базасы негізіндегі маркетинг, клиенттік талдам, клиенттік талдама ресурстары, тұтынушыларды идентификациялау, тұтынушыларды тарту, тұтынушыларды ұстап қалу, тұтынушылардың құндылығын дамыту, маркетинговая аналитика, клиентская аналитика, ресурсы клиентской аналитики, идентификация потребителей, привлечение потребителей, удержание потребителей, развитие ценности потребителей

1. Chen H., Chiang R.H.L. and Storey V.C. (2012). Business intelligence and analytics - From big data to big impact, MIS Quarterly, 36, 1165-1188.

2. Amarouche K., Benbrahim H. and Kassou I. (2015). Product opinion mining for competitive intelligence. Procedia Computer Science, vol. 73, 358-365.

3. France S.L. and Ghose S. (2018). Marketing analytics: Methods, practice, implementation, and links to other fields. Expert Systems with Applications, vol. 119, 456-475.

4. Nguyen Anh Khoa Dam, Thang Le Dinh and William Menvielle. (2019). Marketing Intelligence from Data Mining Perspective - A Literature Review, International Journal of Innovation, Management and Technology, 5 (10).

5. Worldwide Semiannual Digital transformation SpendingGuide, Internationa lData Corporation URL:https:// www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS45612419, (date of the application 03.03. 2020)

6. © Cambridge University Press, URL: https:// dictionary.cambridge.org/ru/% D1%81%D0%BB%D0%B E%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C/%D0%B0%D0 %BD%D0 %B 3%D0% BB%D0% B8%D0%B9%D1%81% D0%BA%D0%B8%D0%B9/customer-intelligence, (date of the application 26.02. 2020)

7. Philippe Baecke, Dirk Van den Poel. (2012). Including Spatial Interdependence in Customer Acquisition Models: a Cross-Category Comparison. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 12105-12113.

8. Navarro-García A. et al., (2016) Market Intelligence Effect on Perceived Psychic Distance, Strategic Behaviors and Export Performance in Industrial SMEs, 3(31), 365-380.

9. Chan Joseph O. (2005). Toward a Unified View of Customer Relationship Management. Journal of American Academy of Business, 37.

10. Liang T.P. and Liu Y.H. (2018). Research Landscape of Business Intelligence and Big Data Analytics: A Bibliometrics Study.

11. Rygielski C., Wang J.C. and Yen D.C. (2002). Data Mining Techniques for Customer Relationship Management, 4(24), 483-502.

12. Fan S., Lau R.Y.K. and Zhao J.L. (2015). Demystifying big data analytics for business intelligence through the lens of marketing mix. Big Data Research, 1(2), 28-32.

13. Doan A., Ramakrishnan R. and Halevy A.Y. (2011). Crowdsourcing Systems on the World-Wide Web, 4(54), 86-96.

14. Park D.H. et al. (2012). A literature review and classification of recommender systems research. Expert Systems with Applications, 11(39), 10059-10072.

15. Sivarajah U. et al. (2017). Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods. Journal of Business Research, 70, 263-286.

16. Skorobogatyh I.I., Efimova D.M. (2019). Marketingovye issledovanija i situacionnyj analiz, 39.

17. Jean Paul Isson. (2018). Unstructured Data Analytics, 35,38.

18. Ngai E.W.T., Xiu L. and Chau D.C.K. ( 2009). Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification. Expert Systems with Applications, 2(36), 2592-2602.

19. Amado A. et al. (2018). Research trends on big data in marketing: A text mining and topic modeling based literature analysis. European Research on Management and Business Economics, 1(24), 1-7.

20. Baars H. and Kemper H.G. (2008). Management support with structured and unstructured data - An integrated business intelligence framework. Information Systems Management, 2(25), 132-148.

21. Hosseini S. M. S. , Maleki A. and Gholamian M.R. (2010). Cluster analysis using data mining approach to develop CRM methodology to assess the customer loyalty. Expert Systems with Applications, 7(37), 5259- 5264.

22. Payne A. and Frow P.J. (2005). A Strategic Framework for Customer Relationship Management, 4(69), 167-176.

23. Markey R. (2020). Are you understanding your customers? It is time to start measure and managing their worth. Harvard Business Review, January-February.

24. Solomon J.. “What is Customer Life Time Value (CLTV). Why is it considered an important SaaS Metric”. URL: https://www.chargebee.com/ blog/saas-metric-customer-life-time-cltv. (date of the application 29.03. 2020).

25. Baker L. “Amazon’s Search Engine Ranking Algorithm: What Marketers Need to Know”, URL: https://www.searchenginejournal.com/amazon-search- engine-ranking-algorithm-explained/265173/, (date of the application 05.02. 2020).

26. A conversation with Vanguard chairman emeritus Jack Brennan. Over time, the market will demand this information. Harvard Business Review. January-February 2020.

27. Rhiannon Gainor and France Bouthillier. (2014). Competitive Intelligence Insights for Intelligence Measurement. International Journal of Intelligence and Counter Intelligence, 27, 591.

28. Econsultancy and Adobe. (2019). Report “Digital Trends”, 13-19.