Научный архив: статьи

Цель исследования: определение областей, задач и демонстрация возможностей применения технологий обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP) для аналитики неструктурированных маркетинговых данных.

Методология исследования: теоретическое исследование построено на систематическом анализе и критическом обзоре литературы для определения областей применения NLP и решаемых типовых задач. В основе методологии эмпирического исследования лежат процедура парсинга данных и использование технологий NLP для анализа извлеченных данных.

Результаты исследования: систематизированы области, традиционные и новые задачи применения NLP в маркетинге. Доказано, что оно носит стратегический характер, поскольку обеспечивает компанию новыми знаниями на базе обработки неструктурированных текстовых данных и создает преимущества построения «Клиентской базы 360». Последняя предоставляет полную информацию о клиентах в разрезе не только описательных и поведенческих характеристик, но и контекстных переменных, характеризующих обстоятельства формирования покупательского опыта для использования в стратегиях персонализации. Показано, как меняется методология маркетинговых исследований под воздействием NLP на примере исследования рынка пластической хирургии для построения контент-стратегии в социальных сетях.

Оригинальность и значимость результатов: впервые в России представлен полный обзор технологий NLP в маркетинге, сфер применения и решаемых задач, а также специфики методологии проведения маркетинговых исследований с использованием NLP; продемонстрированы возможности NLP на стадиях процесса принятия решения в дополнение к традиционным методам анализа данных.

Переход рынка торговых центров в стадию зрелости трансформирует поведение покупателей и требует пересмотра подходов к их сегментации. Статья посвящена объяснению покупательского поведения россиян при совершении покупок в торговых центрах, их отношения к ценности шопинга и атрибутам торгового центра с учетом поколенческой и гендерной разницы для обоснования подхода к сегментации покупателей на стадии зрелости рынка. Методология исследования строится на теориях поколений и потребительской ценности. В качестве методов обработки данных использовались частотный, факторный, регрессионный, дисперсионный и кластерный анализ. Информационная база включает данные онлайн-опроса 531 респондента, проведенного в декабре 2023 г. – январе 2024 г. Результаты исследования показывают, что принадлежность покупателей к поколенческой когорте оказывает статистически значимое влияние на их поведение и отношение к атрибутам торгового центра. Гендерная разница лишь частично объясняет поведение потребителей при покупках. Поколенческие и гендерные различия выявлены в отношении гедонистической ценности шопинга: статистически значима реакция молодых покупателей и покупателей-женщин. Уровень дохода не определяет разницу в поведении потребителей. Кластерный анализ доказал, что основой сегментации покупателей являются психографические переменные – отношение к ценности шопинга и важность атрибутов торгового центра. Демографические факторы сегментации демонстрируют общую вторичность в условиях перехода рынка торговых центров в стадию зрелости. На первый план выходят психографические факторы: утилитарная и гедонистическая ценности шопинга, важность гигиенических и опытных атрибутов торговых центров