การบูรณาการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาส่วนประสมทางการตลาด
คำสำคัญ:
การบูรณาการข้อมูลการตลาด, ข้อมูลสารสนเทศขนาดใหญ่, ส่วนประสมทางการตลาดบทคัดย่อ
ในยุคการเปลี่ยนแปลงแบบทันท่วงทีด้วยดิจิทัล ก่อให้เกิดข้อมูลสารสนเทศขนาดใหญ่ที่มีการเพิ่มปริมาณอย่างรวดเร็ว มีความหลากหลายของรูปแบบ และยังไม่ได้รับการวิเคราะห์ ข้อมูลนี้เปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานของนักการตลาดให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับผู้บริโภคได้ทันที รวดเร็วเพราะผู้บริโภคมีการใช้อุปกรณ์ดิจิทัลที่มีเซ็นเซอร์ซึ่งเก็บรวบรวมพฤติกรรมผู้บริโภคการตลาด จึงสามารถติดตามและวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภค โดยประเภทของการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่มี 4 รูปแบบอันได้แก่ การวิเคราะห์เชิงบรรยาย เชิงวินิจฉัย เชิงพยากรณ์ และเชิงให้คำแนะนำ แต่ผู้บริหารระดับสูงแสดงทัศนะว่านักการตลาดยังขาดสมรรถนะในการจัดการข้อมูลสารสนเทศขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนการวางกลยุทธ์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น บทความนี้นำเสนอการ บูรณาการการวิเคราะห์ข้อมูลสารสนเทศขนาดใหญ่ทางการตลาดกับส่วนประสมทางการตลาด ตั้งแต่ การพัฒนาสินค้าด้วยการวิเคราะห์การเดินทางของผู้บริโภค การกำหนดกลยุทธ์ด้านราคาผ่านการวิเคราะห์ความยืดหยุ่นของราคา กลยุทธ์ช่องทางการตลาด และกลยุทธ์การบูรณาการสื่อสารการตลาด โดยองค์กรจะต้องสนับสนุนวัฒนธรรมการนำข้อมูลสารสนเทศการตลาดมาใช้ในการตัดสินใจด้วยการทำให้บุคลากรตระหนักถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลสารสนเทศทางการตลาด และการส่งเสริมการพัฒนาสมรรถนะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลสารสนเทศ ซึ่งต้องอาศัยความร่วมมือของหลายฝ่ายได้แก่ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายไอที ฝ่ายทรัพยากรบุคคลและผู้บริหารระดับสูง
References
Faculty of Information Technology, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang. (2016). Bachelor of Science Program in Data Science and Business Analytics. Retrieved from http://www1.it.kmitl.ac.th/admissions/dsba/it59 [in Thai].
School of Information Technology, Institute of Social Technology, Suranaree University of Technology. (2018). Bachelor of Information Science Retrieved from http://soctech.sut.ac.th/it/webitsut2015/program_it_60.php?lang=th [in Thai].
Cao, G., & Tian, N. (2020). Enhancing Customer-Linking Marketing Capabilities Using Marketing Analytics. Journal of Business and Industrial Marketing. doi:10.1108/JBIM-09-2019-0407
Chatterjee, P. (2019). Teaching Digital Marketing Analytics for the Real World. Marketing Management Association Annual Conference Proceedings, 127-128.
Davenport, T. H., Harris, J. G., & Morison, R. (2010). Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results. Boston, Massachusetts: Harvard Business Press.
Dietrich, B. L., Plachy, E. C., & Norton, M. F. (2014). Analytics Across The Enterprise: How IBM Realizes Business Value from Big Data and Analytics. Crawfordsville, Indianna, United States of America: Pearson Education Inc.
Erl, T., Khattak, W., & Buhler, P. (2015). Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques. Indianna: Prentice Hall.
Feinleib, D. (2014). Big Data Bootcamp. [electronic resource]: What Managers Need to Know to Profit from the Big Data Revolution: Apress.
France, S. L., & Ghose, S. (2019). Marketing Analytics: Methods, Practice, Implementation, and Links to Other Fields. Expert Systems with Applications, 119, 456-475. doi:10.1016/j.eswa.2018.11.002
Hajli, N., Tajvidi, M., Gbadamosi, A., & Nadeem, W. (2020). Understanding Market Agility for New Product Success with Big Data Analytics. Industrial Marketing Management, 86, 135-143. doi:10.1016/j.indmarman.2019.09.010
Haywood, M. E., & Mishra, A. (2019). Building a Culture of Business Analytics: A Marketing Analytics Exercise. International Journal of Educational Management, 33(1), 86-97. doi:10.1108/IJEM-03-2018-0107
Hua, H. (2019). Mobile Marketing Management: Case Studies from Successful Practices. New York: Routledge/Productivity Press.
Hung, J. L., He, W., & Shen, J. (2020). Big Data Analytics for Supply Chain Relationship in Banking. Industrial Marketing Management, 86, 144-153. doi:10.1016/j.indmarman.2019.11.001
Jobsdb.com. (2019). Essential Skills in Your Resume to Apply for Marketing Jobs with Guaranteed Results. Retrieved from https://th.jobsdb.com/th-th/articles/%e0%
b8%aa%e0%b8%a1%e0%b8%b1%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99-marketing/
Kerin, R. A., & Hartley, S. W. (2020). Marketing The Core (8th Edition ed.). New York: McGraw-Hill.
Kermally, S. (2016). Marketing & Economics. Spain: Vernon Press.
Kim, Y. (2019). Developing a Work‐Ready Social Media Marketing Analytics Course: A Model to Cultivate Data‐Driven and Multiperspective Strategy Development Skills. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 17(2), 163-188. doi:10.1111/dsji.12175
Mela, C. F., & Moorman, C. (2018). Why Marketing Analytics Hasn't Lived Up to Its Promise. Harvard Business Review Digital Articles, 2-6.
Ogrean, C. (2019). Relevance of Big Data for Business and Management. Exploratory Insights (Part II). Studies in Business and Economics, 14(1), 169-180. doi:10.2478/sbe-2019-0013
Sathi, A. (2014). Engaging Customers Using Big Data. [electronic resource]: How Marketing Analytics are Transforming Business: Palgrave Macmillan US.
Struhl, S. M. (2017). Artificial Intelligence Marketing and Predicting Consumer Choice: An Overview of Tools and Techniques. New York: Kogan Page.
SCB Economic Intelligence Center. (2018). Business Outlook Quarter 1/2018. Retrieved from www.scbeic.com
Weathers, D., & Aragón, O. (2019). Integrating Analytics into Marketing Curricila: Challenges and Effective Practices for Developing Six Critical Competencies. Marketing Education Review, 29(4), 266-282. doi:10.1080/10528008.2019.1673664
Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing Analytics for Data-Rich Environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121. doi:10.1509/jm.15.0413
Wilson, E. J., McCabe, C., & Smith, R. S. (2018). Curriculum Innovation for Marketing Analytics. Marketing Education Review, 28(1), 52-66. doi:10.1080/10528008.2017.1419431
Xu, Z., Frankwick, G. L., & Ramirez, E. (2016). Effects of Big Data Snalytics and Traditional Marketing Analytics on New Product Success: A Knowledge Fusion Perspective. Journal of Business Research, 69(5), 1562-1566. doi:10.1016/j.jbusres.2015.10.017
