Фрагмент для ознакомления
2
Источники данных являются фундаментальной основой любых исследований в области рекламы и коммуникаций, поскольку именно на базе собранной информации исследователи получают возможность анализировать поведение аудитории, оценивать эффективность рекламных кампаний и выявлять закономерности коммуникационных процессов. В широком смысле источники данных представляют собой совокупность сведений, фактов и показателей, которые используются для получения объективной картины исследуемого явления [21, с. 45[.
В рекламных и коммуникационных исследованиях источники данных можно разделить на две основные категории: первичные и вторичные. Первичные данные получают непосредственно в ходе проведения исследований, используя методы опросов, интервью, наблюдений, экспериментов и других инструментов сбора информации [21с. 78]. Вторичные данные представляют собой уже существующие сведения, которые были собраны ранее для других целей, но могут быть адаптированы для текущих задач, например, статистика социальных сетей, отчёты аналитических агентств, данные CRM-систем и т.д. [27, с. 92].
Особую важность в современном цифровом маркетинге приобретают большие данные (Big Data), которые представляют собой массивы структурированной и неструктурированной информации, собираемой в режиме реального времени с различных платформ, включая социальные сети, сайты и мобильные приложения. Анализ таких данных позволяет выявлять сложные паттерны поведения пользователей и делать более точные прогнозы [22, с. 110].
Как отмечает М.И. Симакина: «Социально–экономический феномен «больших данных» охватил все отрасли и бизнес– функции. Сами «большие данные» стали важным фактором производства наряду с трудом и капиталом». [26, c. 255]
Однако работа с большими данными требует высокой квалификации, специализированных технических средств и соблюдения этических норм, что делает этот аспект особенно актуальным для современных исследователей.
Роль источников данных в рекламных и коммуникационных исследованиях определяется тем, что именно они задают качество и глубину анализа. Корректный выбор источников и методов сбора информации обеспечивает валидность и надежность результатов, что особенно важно в условиях высокой конкуренции и динамично меняющихся условий рынка. Кроме того, грамотное использование данных позволяет компаниям оптимизировать рекламные бюджеты, повысить вовлеченность аудитории и улучшить коммуникационные стратегии.
Таким образом, источники данных в рекламе и коммуникациях представляют собой не просто технический ресурс, а стратегический актив, от которого зависит успех исследовательской работы и практических решений. Их разнообразие и комплексность требуют системного подхода к сбору, обработке и анализу информации, что делает изучение данной темы актуальной и востребованной
Фрагмент для ознакомления
3
1. Jin, X., Wah, B. W., Cheng, X., & Wang, Y. (2015). Significance and challenges of big data research. Big Data Research, 2(2), 59–64. doi:10.1016/j.bdr.2015.01.006
2. Johnson, B. D. (2012). The secret life of data. The Futurist, 46(4), 20. Kemp, S. (2021). Digital 2021: Global Overview Report. Datareportal. https://datareportal.com/reports/ digital-2021-global-overview-report
3. Khan, M.T., Smith, J., Lee, A. The Role of Big Data in Digital Marketing // International Journal of Computer Science and Information Security. — 2021. — Vol. 19, No. 5. — P. 45–52. — URL: https://www.researchgate.net/publication/353198312_The_Role_of_Big_Data_in_Digital_Marketing (дата обращения: 17.05.2025).
4. Kitchin, R. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. — 2nd ed. — Los Angeles: SAGE, 2018. — 248 p.
5. Kunc, M. H., & Morecroft, J. D. (2010). Managerial decision making and firm performance under a resource‐based paradigm. Strategic Management Journal, 31(11), 1164–1182. doi:10.1002mj.858
6. Kusiak, A. (2017). Smart manufacturing must embrace big data. NATNews, 544(7648), 23. PMID:28383012
7. Lansley, G., & Longley, P. (2016). Deriving age and gender from forenames for consumer analytics. Journal of Retailing and Consumer Services, 30, 271–278. doi:10.1016/j.jretconser.2016.02.007 Lee, I. (2017). Big data: Dimensions, evolution, impacts, and challenges. Business Horizons, 60(3), 293–303. doi:10.1016/j.bushor.2017.01.004
8. Li, H., & Kannan, P. K. (2014). Attributing conversions in a multichannel online marketing environment: An empirical model and a field experiment. JMR, Journal of Marketing Research, 51(1), 40–56. doi:10.1509/jmr.13.0050 Lycett, M. (2013). ‘Datafication’: Making sense of (big) data in a complex world. European Journal of Information Systems, 22(4), 381–386. doi:10.1057/ejis.2013.10
9. Liu, Y., et al. Privacy in Targeted Advertising: A Survey // arXiv preprint arXiv:2009.06861. — 2020. — 30 p. — URL: https://arxiv.org/abs/2009.06861 (дата обращения: 17.05.2025).
10. Lynch, C. (2008). How do your data grow? Nature, 455(7209), 28–29. doi:10.1038/455028a PMID:18769419
11. Malhotra, N., Birks, D. Marketing Research: An Applied Approach. — 5th ed. — Harlow: Pearson Education, 2021. — 512 p.
12. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Hung Byers, A. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.
13. Marr, B. (2018). How Much Data Do We Create Every Day? The Mind-Blowing Stats Everyone Should Read. Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-createevery-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read/?sh=7a63738760ba)
14. McKinsey Global Institute. Mariani, M., Baggio, R., Fuchs, M., & Höepken, W. (2018). Business intelligence and big data in hospitality and tourism: A systematic literature review. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(12), 3514–3554. doi:10.1108/IJCHM-07-2017-0461
15. Neslihan Cavlak The Role of Big Data in Digital Marketing // International Journal of Computer Science and Information Security. — 2021. — Vol. 19, No. 5. — P. 45–52. — URL: https://www.researchgate.net/publication/353198312_The_Role_of_Big_Data_in_Digital_Marketing (дата обращения: 17.05.2025).
16. Sharma, N., et al. Big Data Analysis and Its Impact on the Marketing Industry: A Systematic Review // Journal of Business and Management. — 2023. — Vol. 11, No. 2. — P. 112–125. — URL: https://www.researchgate.net/publication/381516843_Big_data_analysis_and_its_impact_on_the_marketing_industry_a_systematic_review (дата обращения: 17.05.2025).
17. Wedel, M., Kannan, P.K. Marketing Analytics for Data-Rich Environments // Journal of Marketing. — 2016. — Vol. 80, No. 6. — P. 97–121. — URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jm.15.0413 (дата обращения: 17.05.2025).
18. Zhang, X., et al. User Response Prediction in Online Advertising // arXiv preprint arXiv:2101.02342. — 2021. — 18 p. — URL: https://arxiv.org/abs/2101.02342 (дата обращения: 17.05.2025).
19. Авдеева И. Л. Анализ зарубежного опыта использования глобальных технологий «BigData» // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». 2016, Т. 8. №6. Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/13EVN616.pdf (дата обращения: 23.04.2018)
21. Иванов, С. В., Петров, А. Н. Цифровые данные и методы их обработки // Вестник Московского университета. Серия 18: Прикладная математика и информатика. — 2020. — № 2. — С. 130–
22. Кузнецова, М. В. Машинное обучение в анализе цифровых данных // Современные технологии в науке и образовании. — 2021. — Т. 12, № 1. — С. 55–62.
23. Николаев, Д. Ю. Правовые аспекты обработки персональных данных в России // Юрист. — 2022. — № 4. — С. 100–105.
24. Орлова, Т. В. Этические проблемы использования данных в рекламе // Реклама и общество. — 2020. — № 1. — С. 45–50.
25. Орлова, Т. В. Этические проблемы использования данных в рекламе // Реклама и общество. — 2020. — № 1. — С. 45–50.
26. Симакина М.А. Особенности использования технологий Big Data в маркетинге // Бюллетень науки и практики. 2018. №6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-ispolzovaniya-tehnologiy-big-data-v-marketinge (дата обращения: 18.05.2025).
27. Смирнова, Е. А. Обработка больших данных в маркетинговых исследованиях // Маркетинг и маркетинговые исследования. — 2019. — № 3. — С. 85–92.
28. Чаффи, Д. Цифровой маркетинг: стратегия, реализация и практика / Д. Чаффи, Ф. Эллис-Чедвик. — 7-е изд. — Харлоу: Pearson Education Limited, 2019. — 545 с.library.perdanauniversity.edu.my+2
29. Шаймарданов И. Как большие данные меняют парадигму бизнеса: подходы, инструменты, кейсы. Режим доступа: https://www.cossa.ru/trends/187985/. (дата обращения 23.04.2018).
30. Шубина В. И., Кузнецова Е. Л. Big Data: граница инноваций, развития и конкуренции // Концепт. 2017. №S13. Режим доступа: http://e-koncept.ru/2017/470161.htm. (дата обращения: 23.04.2018).
Интернет ресурсы:
31. ВКонтакте. Рекламные форматы и возможности продвижения. URL: https://vk.com/ads (дата обращения: 18.05.2025).
32. Data Insight. Анализ рынка интернет-рекламы в России: структура, тренды, форматы. URL: https://datainsight.ru (дата обращения: 18.05.2025).
33. Rusability. Какие рекламные форматы работают в ВКонтакте: обзор с примерами. URL: https://rusability.ru (дата обращения: 18.05.2025).
34. АО «СБАРТ» Эффективность и доля рекламных форматов в социальных сетях: аналитика по итогам 2023 года. URL: https://sbartexpert.ru (дата обращения: 18.05.2025).
