Застосування штучного інтелекту при створенні маркетингового плану: на прикладі е-маркетингових компаній

Автори:
Абір Елсаєд Фаєд1,2
1. Університет Табук (Королівство Саудівська Аравія)
2. Академія спеціалізованих досліджень (Єгипет)
Сторінки:
81 - 95
Мова оригіналу:
Англійська
Цитувати як:
Elsayed Fayed, A. (2021). Artificial Intelligence for Marketing Plan: the Case for E-marketing Companies. Marketing and Management of Innovations, 1, 81-95. http://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-07
Отримано:
03.01.2021
Прийнято:
05.03.2021
Опубліковано:
30.03.2021


Анотація

У статті узагальнено аргументи та контраргументи в рамках наукової дискусії щодо застосування штучного інтелекту (ШІ) при підготовці маркетингового плану в Інтернеті. Систематизація літературних джерел та підходів до вирішення проблеми застосування маркетингових інструментів засвідчила, що ШІ дозволяє підвищити ефективність проведення аналізу конкурентоспроможності компаній, оцінювання стратегій конкурентів, планування маркетингового бюджету та моніторінгу його виконнання тощо. Виявлено проблеми ШІ, які можуть вплинути на ефективність діяльності компаній. Метою роботи є дослідження можливостей використання ШІ при підготовці маркетингового плану компанії. Для досягнення поставленої мети, дослідження проведено у наступній логічній послідовності: 1) формування стратифікованої вибірки дослідження на основі статистичних даних 141 компанії в різних галузях; 2) аналіз даних за допомогою програмного забезпечення SPSS; 3) аналіз можливостей застосування ШІ при підготовці маркетингового плану; 4) визначення етапів процесу підготовки маркетингового плану на основі можливостей ШІ. Об’єктом дослідження є компанії Королівства Саудівської Аравії. Практичну реалізацію всіх етапів дослідження здійснено з використанням статистичних методів множинної регресії та тесту Фрідмана. Дослідження емпірично підтверджує та теоретично доводить, що ШІ має суттєве значення у процесі розробки маркетингових планів завдяки можливостям аналізу зовнішнього середовища та стратегій конкурентів, а також формування маркетингових цілей компанії. При цьому ШІ може застосовуватись у підготовці та оцінці бюджету та маркетингового плану, а також здійснювати подальший моніторінг їх виконання. У ході дослідження автор приходить до висновку, що ШІ сприяє кращому розумінню цільових ринків та аудиторії, дозволяє підготувати відповідні стратегії. Наведено практичні рекомендації щодо особливостей застосування ШІ при підготовці маркетингового плану компанії.

 


Ключові слова
штучний інтелект, онлайн-маркетинг, аналіз зовнішнього середовища, маркетингові стратегії, маркетинговий план, стратегічні цілі


Посилання
  1. Abid, A., Harrigan, P., & Roy, S. K. (2019). Online relationship marketing through content creation and curation. Marketing Intelligence and Planning, 18(2), 105-116. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Adami, C. (2015). Artificial intelligence: Robots with instincts. Nature, 52(7), 426–427. [CrossRef]
  3. Ajanthan, D. (2017). The impact of a social media marketing on customer based brand equity-a special reference to travel & tourism industry in sri lanka. TRANS Asian Journal of Marketing & Management Research (TAJMMR), 6(11), 36-46. [Google Scholar]
  4. Al Jazira. (2019). Artificial Intelligence. Retrieved from [Link]
  5. Al Lababidi, W. (2018). AI Increases Website Sales by 50%. Dubai Media Incorporated. Retrieved from [CrossRef]
  6. André, Q., Carmon, Z., Wertenbroch, K., Crum, A., Frank, D., Goldstein, W., ... & Yang, H. (2018). Consumer choice and autonomy in the age of AI and big data. Customer Needs and Solutions, 5(1), 28-37. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Arthur, R. (2019). AB InBev trials drones and AI in-store to improve inventory visibility.
  8. Bakhsh, S. (2019). The Role of AI in Marketing. Retrieved from [Link]
  9. Barro, S., & Davenport, T. H. (2019). People and machines: Partners in innovation. MIT Sloan Management Review, 60(4), 22-28. [Google Scholar]
  10. Batra, R., & Keller, K. L. (2016). Integrating marketing communications: New findings, new lessons, and new ideas. Journal of Marketing, 80(6), 122-145. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Boyd, R., & Holton, R. J. (2018). Technology, innovation, employment and power: Does robotics and AI really mean social transformation?. Journal of Sociology, 54(3), 331-345. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Castelo, N. (2019). Blurring the line between human and machine: marketing AI (Doctoral dissertation, Columbia University). [Google Scholar]
  13. Chandan. A. (2019). Factors affecting consumer buying behavior. International Journal of Advanced Research, 7(1), 563-568. [CrossRef]
  14. Columbus, L. (2019). 10 charts that will change your perspective of AI in marketing, Retrieved from [Link]
  15. Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Just how smart are smart machines?. MIT Sloan Management Review, 57(3), 21. [Google Scholar]
  16. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). AI for the real world. Harvard business review, 96(1), 108-116. [Google Scholar]
  17. Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How AI will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24-42. [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Davis, B. (2018). How AI is redefining personalization & the job of the e-mail marketer. Retrieved from [Link]
  19. Dedehayir, O., & Steinert, M. (2016). The hype cycle model: A review and future directions. Technological Forecasting and Social Change, 108, 28-41. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2019). AI for decision making in the era of Big Data–evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, 48, 63-71. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., ... & Williams, M. D. (2019). AI (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 101994. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. E-marketing. (2019). Trends in 2019: AI Controls Marketers and Customers. Retrieved from [Link]
  23. Ferrell, O. C., & Ferrell, L. (2020). Technology challenges and opportunities facing marketing education. Marketing Education Review, 30(1), 3-14. [Google Scholar] [CrossRef]
  24. Fleming, P. (2019). Robots and organization studies: Why robots might not want to steal your job. Organization Studies, 40(1), 23-38. [Google Scholar] [CrossRef]
  25. Goldberg, L. (2018). A brief history of AI in advertising. Retrieved from [Link]
  26. Gordini, N., & Veglio, V. (2017). Customers churn prediction and marketing retention strategies. An application of support vector machines based on the AUC parameter-selection technique in B2B e-commerce industry. Industrial Marketing Management, 62, 100-107. [Google Scholar] [CrossRef]
  27. Grewal, D., Hulland, J., Kopalle, P. K., & Karahanna, E. (2020). The future of technology and marketing: a multidisciplinary perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 1-8. [Google Scholar] [CrossRef]
  28. Hammett, E. (2018). How Lexus programmed a machine to write the world's first ai-scripted ad, Retrieved from [Link]
  29. Harris, T. (2019). How robots work. Retrieved from [Link]
  30. Harrison, K. (2019). 4 Ways AI Could Improve Your Marketing. Retrieved from [Link]
  31. Herald, M. (2018). The Increasing Role of AI in Marketing Operations for SMEs. Retrieved from [Link]
  32. Hoffman, D. L., & Novak, T. P. (2018). Consumer and object experience in the Internet of things: An assemblage theory approach. Journal of Consumer Research, 44(6), 1178-1204. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). AI in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Inversini, A., & Masiero, L. (2014). Selling rooms online: the use of social media and online travel agents. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 26(2), 272-292. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Jabbar, A., Akhtar, P., & Dani, S. (2020). Real-time big data processing for instantaneous marketing decisions: A problematization approach. Industrial Marketing Management, 90, 558-569. [Google Scholar] [CrossRef]
  36. Jarrahi, M. H. (2018). AI and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, 61(4), 577-586. [Google Scholar] [CrossRef]
  37. Järvinen, J., & Taiminen, H. (2016). Harnessing marketing automation for B2B content marketing. Industrial Marketing Management, 54, 164-175. [Google Scholar] [CrossRef]
  38. Jonnalagadda, V. K. (2019). The value of protecting privacy and Information Technology. Retrieved from [Link]
  39. Khodabandehlou, S., & Rahman, M. Z. (2017). Comparison of supervised machine learning techniques for customer churn prediction based on analysis of customer behavior. Journal of Systems and Information Technology.19(1/2) , 65– 93. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Kietzmann, J., Paschen, J., & Treen, E. (2018). AI in advertising: How marketers could leverage AI along the consumer journey. Journal of Advertising Research, 58(3), 263-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Kumar, S., & Gupta, P. (2016). Survey of Techniques and Applications for Search Engine Optimization. Research Journal of Science and Technology, 8(2), 59-70. [Google Scholar] [CrossRef]
  42. Lashinsky, A. (2019). Artificial intelligence: Separating the hype from the reality. Retrieved from [Link]
  43. Lessmann, S., Haupt, J., Coussement, K., & De Bock, K. W. (2019). Targeting customers for profit: An ensemble learning framework to support marketing decision-making. Information Sciences, 4(1),115–122. [Google Scholar] [CrossRef]
  44. Liu, X. (2020). Analyzing the impact of user-generated content on B2B Firms' stock performance: Big data analysis with machine learning methods. Industrial marketing management, 86, 30-39. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Long, G. J., Lin, B. H., Cai, H. X., & Nong, G. Z. (2020). Developing an AI (AI) Management System to Improve Product Quality and Production Efficiency in Furniture Manufacture. Procedia Computer Science, 166, 486-490. [Google Scholar] [CrossRef]
  46. Longoni, C., Bonezzi, A., & Morewedge, C. K. (2019). Resistance to medical artificial intelligence. Journal of Consumer Research, 46(4), 629-650. [Google Scholar] [CrossRef]
  47. Mende, M., Scott, M. L., van Doorn, J., Grewal, D., & Shanks, I. (2019). Service robots rising: How humanoid robots influence service experiences and elicit compensatory consumer responses. Journal of Marketing Research, 56(4), 535-556. [Google Scholar] [CrossRef]
  48. Morgan, N. A., Whitler, K. A., Feng, H., & Chari, S. (2019). Research in marketing strategy. Journal of the Academy of Marketing Science, 47(1), 4-29. [Google Scholar] [CrossRef]
  49. Nasser, A. (2018). How AI Has a Strong Impact on Marketing Success. Retrieved from [Link]
  50. Overgoor, G., Chica, M., Rand, W., & Weishampel, A. (2019). Letting the computers take over: Using AI to solve marketing problems. California Management Review, 61(4), 156-185. [Google Scholar] [CrossRef]
  51. Ozcelik, A. B., & Varnali, K. (2019). Effectiveness of online behavioral targeting: A psychological perspective. Electronic Commerce Research and Applications, 33, 100819. [Google Scholar] [CrossRef]
  52. Paschen, J., Kietzmann, J., & Kietzmann, T. C. (2019). AI (AI) and its implications for market knowledge in B2B marketing. Journal of business & industrial marketing, 34(7), 1410-1419. [Google Scholar] [CrossRef]
  53. Paschen, J., Kietzmann, J., & Kietzmann, T. C. (2019). AI (AI) and its implications for market knowledge in B2B marketing. Journal of business & industrial marketing, 34(7), 1410-1419. [Google Scholar] [CrossRef]
  54. Pedersen, I., Reid, S., & Aspevig, K. (2018). Developing social robots for aging populations: A literature review of recent academic sources. Sociology Compass, 12(6), e12585. [Google Scholar] [CrossRef]
  55. Quast, J. (2019). How Starbucks is using artificial intelligence, Retrieved from [Link]
  56. Rai, A. (2020). Explainable AI: From black box to glass box. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 137-141. [Google Scholar] [CrossRef]
  57. Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 380(14), 1347-1358. [Google Scholar] [CrossRef]
  58. Ransbotham, S., Khodabandeh, S., Fehling, R., LaFountain, B., & Kiron, D. (2019). Winning With AI. MIT Sloan Management Review, 22(3), 698-706. Retrieved from [Link]
  59. Raunaque, N., Zeeshan, M., & Imam, M. A. (2016). Consumer Perception towards Online Marketing in India. International Journal of Advanced Engineering, management and science, 2(8), 239591. [Google Scholar]
  60. Roetzer, P. (2019). The 5P's of Marketing Artificial Intelligence. Retrieved from [Link]
  61. Sams, A. (2018). McKinsey: AI will have the most impact in Marketing, Retrieved from [Link]
  62. Sanchez, I. (2018). New major business trends: big data and artificial intelligence. Retrieved from [Link]
  63. Sentance,R. (2019). 15 examples of AI in marketing. Retrieved from [Link]
  64. Shahid, M. Z., & Li, G. (2019). Impact of AI in Marketing: A Perspective of Marketing Professionals of Pakistan. Global Journal of Management And Business Research, 19(2) , 26-33. [Google Scholar]
  65. Shankar, V. (2018). How AI (AI) is reshaping retailing. Journal of retailing, 94(4), 6-11.
  66. Shen, A. (2014). Recommendations as personalized marketing: insights from customer experiences. Journal of Services Marketing, 28(5), 414-427. [Google Scholar] [CrossRef]
  67. Simon, J. P. (2019). Artificial intelligence: scope, players, markets and geography. Digital Policy, Regulation and Governance, 21(3) , 208–237. [Google Scholar] [CrossRef]
  68. Singh, J., Brady, M., Arnold, T., & Brown, T. (2017). The emergent field of organizational frontlines. Journal of Service Research, 20(1), 3-11. [Google Scholar] [CrossRef]
  69. Singh, J., Flaherty, K., Sohi, R. S., Deeter-Schmelz, D., Habel, J., Le Meunier-FitzHugh, K., ... & Onyemah, V. (2019). Sales profession and professionals in the age of digitization and AI technologies: concepts, priorities, and questions. Journal of Personal Selling & Sales Management, 39(1), 2-22. [Google Scholar] [CrossRef]
  70. Soni N., Sharma, E. K., Singh, N., & Kapoor, A. (2019). Impact of AI on Businesses: from Research, Innovation, Market Deployment to Future Shifts in Business Models. Journal of Business Research, 14(3), 1124- 1139. [Google Scholar]
  71. Syam, N., & Sharma, A. (2018). Waiting for a sales renaissance in the fourth industrial revolution: Machine learning and AI in sales research and practice. Industrial Marketing Management, 69, 135-146. [Google Scholar] [CrossRef]
  72. Talbot, P. (2019). The growing impact of AI on marketing strategy. Retrieved from [Link]
  73. Tjepkema, L. (2019). What Is AI Marketing & Why Is It So Powerful. Emarsys. Noudettu, 12-9. Retrieved from [Link]
  74. Vijayaraghavan,V. (2019). How AI (AI) Could Power B2B Marketing. Retrieved from [Link]
  75. Vincent, J., & Gartenberg, C. (2019). Here's Amazon's new transforming Prime Air delivery drone. Retrieved from [Link]
  76. Walk-Morris, T. (2020). Walmart expands robots to 650 additional stores. Retrieved from [Link]
  77. Wang, Y., & Kosinski, M. (2018). Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images. Journal of personality and social psychology, 114(2), 246. [Google Scholar] [CrossRef]
  78. Wang, Y., Xiong, M., & Olya, H. (2020, January). Toward an understanding of responsible AI practices. In Proceedings of the 53rd hawaii international conference on system sciences (pp. 4962-4971). Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). [Google Scholar] [CrossRef]
  79. Zhang, S., & Cabage, N. (2017). Search engine optimization: Comparison of link building and social sharing. Journal of Computer Information Systems, 57(2), 148-159. [Google Scholar] [CrossRef]