stringtranslate.com

Рыночная разведка

Рыночная разведка ( МИ ) собирает и анализирует информацию, относящуюся к рынку компании — тенденции , мониторинг конкурентов и клиентов (существующих, потерянных и целевых) . [1] Это подтип конкурентной разведки (КР), представляющий собой данные и информацию, собираемые компаниями, которые обеспечивают постоянное понимание рыночных тенденций, таких как ценности и предпочтения конкурентов и клиентов. [1]

MI вместе с маркетинговыми возможностями организации обеспечивает руководство по распределению и внедрению ресурсов и процессов. [2] Он используется в целях постоянного обеспечения стратегического маркетингового планирования для организаций, чтобы оценить маркетинговые позиции , чтобы компании могли получить конкурентное преимущество и наилучшим образом достичь поставленных целей. [3] [1]

Организации могут разрабатывать структуры и модели MI, которые соответствуют финансовым возможностям и желаемым секторам рынка , но в основном основаны на четырехэтапном процессе сбора, проверки, обработки и передачи MI. [4] Сбор данных MI сортируется по многим различным категориям, включая, помимо прочего, качественные , количественные , формальные, неформальные, опубликованные и неопубликованные. [5] Данные MI собираются как внутри, так и снаружи. [5]

Преимущества, которые может принести МИ, заключаются в том, что он предоставляет информацию о клиентах , конкурентах и ​​рынке, что позволяет организациям получить конкурентное преимущество в своих маркетинговых стратегиях . [1] Проблемы, которые может принести МИ, заключаются в получении данных и информации незаконными или неэтичными способами, что может привести к финансовым потерям и сбоям в работе государственного регулирования . [6]

Предыстория и развитие

МИ и его более широкий термин, маркетинговая разведка , впервые были введены в «Маркетинговой разведке для высшего руководства» Келли [7] для предоставления проанализированной, надежной и последовательной информации для организации с целью более эффективного создания политик и принятия бизнес- решений. [7]

Вслед за Келли в работе «Как разработать систему маркетинговой разведки» Р. Пинкертон показывает проактивность организаций, поскольку системы маркетинговой разведки применяются в то время, когда возникает технологическая революция . [8] Вклад в МИ вносят такие профессиональные организации, как «Глобальный альянс по разведке» и «Общество профессионалов конкурентной разведки» (SCIP). [9] Эти организации внесли вклад как в эмпирические , так и в теоретические исследования в попытке дальнейшего определения и понимания МИ. [9]

Поскольку исследования в области МИ проводятся учеными и неучеными с разным опытом, это привело к фрагментированному состоянию исследований. Это привело к тому, что МИ стали использовать взаимозаменяемо с другими рыночными терминами, такими как конкурентная разведка , бизнес-разведка и стратегическая разведка . [9] МИ до настоящего времени продолжает меняться в соответствии с организационными требованиями. [7]

Рамки

Реализация МИ различается в зависимости от того, как организации ее воспринимают. [3] МИ определяется как состоящая из трех основных видов деятельности: получение информации, сбор маркетинговой информации, необходимой для текущих и будущих потребностей клиентов, анализ информации, представляющий собой разведданные, полученные из собранной информации, и активация информации, которая использует разведданные для внедрения и разработки маркетинговых планов. [5]

Фреймворки могут быть гибкими, однако основа, которую организации используют для моделирования MI, охватывает четырехэтапный процесс, а именно: сбор, проверка, обработка и коммуникация. [4] Методы интеллектуального анализа данных используются на протяжении всех процессов для помощи в сборе и анализе полученных данных и информации. [ требуется ссылка ] MI — это непрерывный процесс, который организациям необходимо отслеживать для улучшения своего стратегического и тактического маркетингового планирования. [10] Эти процессы нацелены на три вида деятельности, которые определяются MI. [5] Модель может быть скорректирована и адаптирована по мере необходимости и может быть реализована сразу или по частям. [3]

Коллекция

Сбор данных является первым шагом в модели MI, он включает в себя сбор данных и информации о конкретном секторе рынка . [3] Такие данные и информация могут быть собраны из внешних источников, таких как другие организации и их рыночные стратегии , научно-исследовательские институты и бизнес-отчеты . [3]

Внутренние факторы могут включать изучение текущих стратегических процессов и тенденций личных клиентов. [3] По оценкам, от 70% до 80% информации находится в сотрудниках организаций или во внутренней сети MI, поскольку они являются командой, которая получает информацию при взаимодействии с поставщиками , клиентами и другими отраслевыми контактами. [11] Чтобы вовлечь сотрудников в программу разведки для получения данных и информации, можно отметить следующие соображения: разработка программы вознаграждений для поощрения участия, предоставление целей MI, требований и сроков предоставления информации и создание надлежащего метода коммуникации для продвижения программы разведки с сотрудниками, например, с использованием системы электронной почты . [12] [13]

Проблема, которая возникает при сборе данных и информации, заключается в выявлении релевантной информации, что является результатом того, что организации не имеют четкого определения сектора рынка . [ необходима ссылка ]

Проверка

Показывает дублирование данных, которое снижает качество данных [14]

Валидация — это второй шаг в модели MI, который можно назвать очисткой данных. [3] [15] Поддержание хорошего качества данных важно, поскольку данные и информация извлекаются из множества разных источников. [15] Данные и информация , полученные из источников, могут быть «грязными» , то есть неполными, неправильными, несоответствующими, дублированными. [3] Этот шаг позволит скорректировать данные и информацию и сделать их понятными для организации, кроме того, он позволяет обеспечить согласованность и соответствие. [3] Если качество данных не поддерживается должным образом, это может привести к организационным потерям из-за сбоев в доходах и государственном регулировании . [6]

Метод проверки

Очистка данных — сложный процесс, включающий несколько этапов для получения данных хорошего качества для использования в стратегии MI. [15] Этапы включают определение уровня качества данных организации , обнаружение ошибок в собранных данных и последующее исправление ошибок. [16] Пять этапов очистки данных — это анализ данных для выявления ошибок, устранение ошибок, проверка для обеспечения надлежащего устранения ошибок, обновление данных в хранилище данных и, наконец, замена грязных данных чистыми данными. [17]

Обработка

Обработка — третий шаг в модели MI. [4] Она включает в себя использование перевода чистых данных с использованием организационных правил, моделирования, логики и анализа для создания читаемой информации, отчетов и электронных таблиц, которые позволяют организации получать определенные знания. [3] Интерпретация данных в читаемую информацию сложна, поскольку она сложна, требует надлежащей технологии и серьезной приверженности со стороны высшего организационного уровня для сопоставления полученных данных и информации и приведения их в соответствие с маркетинговой стратегией. [18]

Коммуникация

Коммуникация — это последний шаг в модели MI. Она включает в себя обмен, доставку и передачу информации, полученной на этапе обработки, лицам в организации, которые будут применять ее в соответствии со стратегией рынка . [19]  Поскольку MI постоянно меняется, коммуникация стратегии MI требует менеджеров, имеющих опыт в данной отрасли рынка, чтобы определить текущую действительность стратегии MI и ее реализацию. [20] Для того чтобы сделать коммуникацию стратегии MI максимально успешной, этот процесс должен выполняться на каждом уровне организации, также известной как разведывательная организация. [8]

Организация разведки

Организация разведки относится к «людям и информационным ресурсам, которые делают процесс рыночной разведки возможным». [1] Пять элементов организации разведки: руководство MI, которое управляет и руководит процессом MI, команда MI, портфель внешних источников информации, созданный командой MI, внутренняя сеть MI, состоящая из пользователей MI, и сеть персональных источников информации пользователя MI. [1] Элемент организации разведки состоит из внешних и внутренних факторов, которые обеспечивают непрерывный процесс MI. [1] [8]

Сбор данных рыночной разведки

[14] Использование поисковых систем для сбора МИ

Сбор данных MI отличается в зависимости от финансовых возможностей организации. Источники данных и информации делятся на качественные , количественные , формальные, неформальные, опубликованные и неопубликованные. При этом такие источники извлекаются как внутри организации, так и за ее пределами. [8] Он включает использование поисковых систем и корпоративных веб-сайтов для просмотра стратегий конкурентов, выявления бизнес-тенденций с помощью авторитетных публикаций и существующей клиентуры клиентов. [21] Организации используют разные системы для сбора MI, одна из которых — это система Open-source Intelligence . [22]

Сбор внутренней разведывательной информации

Источники сбора внутренней разведывательной информации включают, помимо прочего, сбор данных от клиентов, производителей, посредством исследований и разработок (НИОКР), сотрудников , также известных как отдел продаж, вещественные доказательства, котировки продаж , записи о продажах, торговые выставки и новые сотрудники. [23] Эти источники данных были ранжированы организациями по шкале от пяти до одного, который не важен. Было установлено, что клиенты, производители и НИОКР являются наиболее важными для организаций, при этом сто процентов организаций ранжируют эти источники данных числом четыре или выше [24] , . Это показывает, что в процессе сбора и сбора данных и информации MI эти источники данных принесли организациям наибольшую ценность .

Сбор внешней разведывательной информации

Источники сбора внешней разведывательной информации включают, но не ограничиваются сбором данных со встреч с клиентами, дилерами/дистрибьюторами, клиентами , деловыми партнерами, проектами по исследованию рынка , поставщиками, онлайн-сервисами, периодическими изданиями и правительственными публикациями. [23] Эти источники данных сравнивались по той же шкале, что и внутренние источники сбора разведывательной информации, и результаты показали, что разведданные, собранные во время встреч с клиентами, являются наиболее важными для организаций, при этом сто процентов организаций присвоили этому источнику данных номер четыре или выше. [24]

Информационные системы сбора разведывательной информации

Системы маркетинговой информации позволяют организациям постоянно получать, генерировать и поддерживать внешнюю и внутреннюю информацию. [25] Это системы, которые используют технологию искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в планировании стратегической и тактической маркетинговой стратегии MI, а также обмениваются маркетинговым опытом. [25]

Разведка с открытым исходным кодом (OSINT)

Разведка с открытым исходным кодом является преобладающей формой сбора разведывательной информации, которую используют организации. OSINT определяется как сканирование, поиск, сбор, эксплуатация, проверка, анализ и предоставление клиентам, ищущим разведывательную информацию, общедоступных печатных и цифровых/электронных данных из несекретной , несекретной и серой литературы . [26] Она часто используется, поскольку ее система удобна для пользователя, недорога и обрабатывает большое количество исходных материалов , которые могут быть дополнительно обработаны. [22]

Влияние рыночной разведки

Использование MI может принести организациям как выгоды, так и проблемы в зависимости от того, как MI приобретается, поддерживается и внедряется. Преимущества, которые может принести MI, включают, помимо прочего, получение конкурентного преимущества в маркетинговых стратегиях . [1] Проблемы, которые может принести MI, могут включать, помимо прочего, финансовые потери и провалы государственного регулирования. [3]

Проблемы

Существуют проблемы, которые возникают в процессе получения данных и информации MI и реализации маркетинговой стратегии организации . Такие проблемы, как неэтичное и незаконное получение разведданных, могут привести к сбоям в работе государственных органов , а также, если грязные данные не очищаются должным образом, а проблемы не смягчаются или не решаются, это может привести к ряду негативных последствий, которые могут привести к финансовым и репутационным потерям для организации. [3] [6]

Законность и этика

[27] Самолет British Airways

Проблема, которая может возникнуть, — это неэтичный и незаконный сбор данных и информации. Организации могут собирать данные для MI незаконно или неэтично, чтобы попытаться получить конкурентные преимущества ; это известно как промышленный шпионаж . [28] Примером незаконной практики сбора MI является нарушение British Airways Закона о защите данных 1984 года путем доступа к конфиденциальным данным о рейсах Virgin . [29] [3]

Некоммерческая организация Society of Competitive Intelligence Professionals разработала стандарт поведения , создав кодекс этики, которого могут придерживаться организации при сборе рыночной информации, чтобы предотвратить незаконный и неэтичный сбор данных и информации. [3]

Грязные данные

Собранные грязные данные необходимо очищать для поддержания хорошего качества данных . Проблемы, возникающие при очистке данных , заключаются в том, что поступает большой объем данных, что приводит к тому, что организации сталкиваются со многими рисками неспособности обнаружить грязные данные , обрабатываемые через них. [30] Если качество данных не управляется должным образом, это может привести к финансовым потерям, неэффективной реализации стратегий MI и несоблюдению государственных постановлений. [31] Причиной финансовых потерь являются эксплуатационные расходы , поскольку увеличиваются ресурсы и время, затрачиваемые на выявление и исправление грязных данных . [6]

Преимущества

Процессы MI использовались в стратегическом рыночном планировании многих организаций, однако все еще существуют трудности в том, какие преимущества дает использование процесса MI для организации. [1] Преимущества успешного процесса MI можно разделить на три категории: лучшие и быстрые решения, экономия времени и затрат, организационное обучение и новые идеи. Однако в целом он может повысить прибыльность и конкурентоспособность организации. [1] Конкурентоспособность организации возрастает, поскольку с большим количеством накопленных MI она предоставит организациям возможность внедрять инновации путем улучшения текущих методов и повышения способности находить и создавать новые продукты. [32]

Ссылки

  1. ^ abcdefghij Хедин, Ганс; Хирвенсало, Ирмели; Варнас, Маркко, ред. (2 января 2012 г.). Справочник по рыночной разведке. дои : 10.1002/9781119208082. ISBN 9781119208082.
  2. ^ Карсон, Грейс; О'Коннор, Кристина; Симмонс, Джефф (01.01.2020). «Решающая роль рыночной разведки в развитии маркетинговых возможностей малого бизнеса». Журнал развития малого бизнеса и предпринимательства . 27 (5): 797–816. doi :10.1108/JSBED-12-2019-0394. ISSN  1462-6004. S2CID  225735797.
  3. ^ abcdefghijklmn Джамиль, Джордж Лил (01.01.2013). «Подход к концепции рыночной разведки через анализ случая: непрерывное знание для стратегического управления маркетингом и его взаимодополняемость с конкурентной разведкой». Procedia Technology . 9 : 463–472. doi : 10.1016/j.protcy.2013.12.051 . ISSN  2212-0173.
  4. ^ abc Джамиль, Джордж Лил (2013). «Подход к концепции рыночной разведки через анализ случая: непрерывное знание для стратегического управления маркетингом и его взаимодополняемость с конкурентной разведкой». Procedia Technology . 9 : 466. doi : 10.1016/j.protcy.2013.12.051 . ISSN  2212-0173.
  5. ^ abcd Кумар Вишной, Сушант; Багга, Тина (2020). «Маркетинговая разведка: предпосылки и последствия». SSRN Electronic Journal : 2. doi : 10.2139/ssrn.3563107. ISSN  1556-5068. S2CID  229598952.
  6. ^ abcd Redman, Thomas C. (1998). "Влияние низкого качества данных на типичное предприятие". Communications of the ACM . 41 (2): 81. doi : 10.1145/269012.269025 . ISSN  0001-0782. S2CID  17205136.
  7. ^ abc Келли, Уильям Т. (1965-10-01). «Маркетинговая разведка для высшего руководства». Журнал маркетинга . 29 (4): 19–24. doi :10.1177/002224296502900405. ISSN  0022-2429. S2CID  168050731.
  8. ^ abcd Кумар Вишной, Сушант; Багга, Тина (28 марта 2020 г.). «Маркетинговая разведка: предшественники и последствия». Рочестер, штат Нью-Йорк. дои : 10.2139/ssrn.3563107. S2CID  229598952. SSRN  3563107. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  9. ^ abc Egan, Michelle P. (2001-06-14), "Заключение: Управление и построение рынка", Построение европейского рынка , Oxford University Press, стр. 260–272, doi :10.1093/0199244057.003.0011, ISBN 978-0-19-924405-8, получено 2021-05-31
  10. ^ Фуллер, Конни Дж. (6 января 2023 г.). «Что такое тактический маркетинг?». Маркетинг . Получено 6 января 2023 г.
  11. ^ Цу Ви Тан, Томас; Ахмед, Зафар У. (1999). «Управление рыночной разведкой: азиатская перспектива маркетинговых исследований». Marketing Intelligence & Planning . 17 (6): 39. doi :10.1108/02634509910293124. ISSN  0263-4503.
  12. ^ Цу Ви Тан, Томас; Ахмед, Зафар У. (1999). «Управление рыночной разведкой: азиатская перспектива маркетинговых исследований». Marketing Intelligence & Planning . 17 (6): 302. doi :10.1108/02634509910293124. ISSN  0263-4503.
  13. ^ Гордон, Ян, 19 июня (1989). Победить конкурентов: как использовать конкурентную разведку для разработки выигрышных бизнес-стратегий. Оксфорд, Великобритания: B. Blackwell. ISBN 0-631-15991-6. OCLC  19125425.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  14. ^ ab "Creative Commons — Attribution-ShareAlike 4.0 International — CC BY-SA 4.0". creativecommons.org . Получено 31.05.2021 .
  15. ^ abc Ридзуан, Фахита; Ван Зайнон, Ван Мохд Назми (01 января 2019 г.). «Обзор методов очистки больших данных». Procedia Информатика . 161 : 731–738. дои : 10.1016/j.procs.2019.11.177 . ISSN  1877-0509.
  16. ^ Ридзуан, Фахита; Ван Зайнон, Ван Мохд Назми (01 января 2019 г.). «Обзор методов очистки больших данных». Procedia Информатика . 161 : 732. doi : 10.1016/j.procs.2019.11.177 . ISSN  1877-0509.
  17. ^ Ридзуан, Фахита; Ван Зайнон, Ван Мохд Назми (01 января 2019 г.). «Обзор методов очистки больших данных». Procedia Информатика . 161 : 734. doi : 10.1016/j.procs.2019.11.177 . ISSN  1877-0509.
  18. ^ Флейшер, Крейг (1990). «Конкурентный анализ нерыночной разведки». Competitive Intelligence Review . 1 (2): 11–13. doi :10.1002/cir.3880010206. ISSN  1058-0247.
  19. ^ Хеанг, Расми (2017). РЕЗЮМЕ КНИГИ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЫНОЧНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КОНКУРЕНТНОМ АНАЛИЗЕ. Цифровой Ветенскаплига Аркивет. п. 8.
  20. ^ Хеанг, Расми (2017). РЕЗЮМЕ КНИГИ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЫНОЧНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КОНКУРЕНТНОМ АНАЛИЗЕ. Цифровой Ветенскаплига Аркивет. п. 48.
  21. ^ "SCIP Europe Established". Competitive Intelligence Review . 2 (1): 51–52. 1991. doi :10.1002/cir.3880020129. ISSN  1058-0247.
  22. ^ ab Sharma, Arun (2020-07-17). «Организация служб поддержки клиентов». European Journal of Marketing . 54 (7): 1813–1814. doi : 10.1108/ejm-07-2020-974 . ISSN  0309-0566.
  23. ^ ab Лакман, Конвей; Сабан, Кеннет; Ланаса, Джон (2000-02-01). «Вклад рыночной разведки в тактические и стратегические бизнес-решения». Marketing Intelligence & Planning . 18 (1): 8. doi :10.1108/02634500010308530. ISSN  0263-4503.
  24. ^ ab Лакман, Конвей; Сабан, Кеннет; Ланаса, Джон (2000-02-01). «Вклад рыночной разведки в тактические и стратегические бизнес-решения». Marketing Intelligence & Planning . 18 (1): 7. doi :10.1108/02634500010308530. ISSN  0263-4503.
  25. ^ аб Кумар Вишной, Сушант; Багга, Тина (2020). «Маркетинговая разведка: предшественники и последствия». Электронный журнал SSRN : 4. doi : 10.2139/ssrn.3563107. ISSN  1556-5068. S2CID  229598952.
  26. ^ Флейшер, Крейг С. (2008-07-25). Калоф, Джонатан Л. (ред.). «Использование данных с открытым исходным кодом при разработке конкурентной и маркетинговой разведки». Европейский журнал маркетинга . 42 (7/8): 853. doi :10.1108/03090560810877196. ISSN  0309-0566.
  27. ^ "Creative Commons — Attribution-ShareAlike 3.0 Unported — CC BY-SA 3.0". creativecommons.org . Получено 31.05.2021 .
  28. ^ Баттон, Марк (01.03.2020). «Редакционная статья: экономический и промышленный шпионаж». Журнал безопасности . 33 (1): 2. doi : 10.1057/s41284-019-00195-5 . ISSN  1743-4645.
  29. ^ «Битва авиакомпаний: компьютерный взлом данных о рейсах». The Independent . 2011-10-22 . Получено 2021-05-19 .
  30. ^ Амаравади, Чандра С.; Самаддар, Субхашиш; Дутта, Сиддхартха (1995). «Интеллектуальные маркетинговые информационные системы: компьютеризированный интеллект для принятия маркетинговых решений». Marketing Intelligence & Planning . 13 (2): 734. doi :10.1108/02634509510083464. ISSN  0263-4503.
  31. ^ Редман, Томас С. (1998). «Влияние низкого качества данных на типичное предприятие». Communications of the ACM . 41 (2): 80. doi : 10.1145/269012.269025 . ISSN  0001-0782. S2CID  17205136.
  32. ^ "[EBOOK] Market Intelligence: выделитесь с помощью мониторинга данных". resources.rockcontent.com . Получено 2021-06-02 .