Strategies for Implementation of Affiliate-Projects in Marketing Activity

Chaikovska, Maryna; Chaikovskyi, Maksym

doi:10.23856/2702

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Paper [12] investigated the evolution of determinants for inter-organizational interactions. Recommendations are given regarding the implementation of projects of affiliate marketing.…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Analysis of technological innovations in digital marketing

Oklander

Yashkina

et al. 2018

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Розглянуто основнi технологiчнi iнновацiї цифрового маркетингу як специфiчної форми маркетингу в умовах iнформатизацiї суспiльства. Обґрунтовано, що головним напрямком цифрового маркетингу є персонiфiковане вiдношення до користувачiв. Доведено, що персонiфiкований зв'язок з потенцiйним клiєнтом стає суттю маркетингу, першопричиною його ефективностi. Показано, що цифровi методи обробки та використання iнформацiї стають основним джерелом пiдвищення ефективностi маркетингу. Необхiднiсть порiвняльного аналiзу технологiчних iнновацiй цифрового маркетингу обумовлена тим, що науково-технiчний розвиток стимулює виникнення значної кiлькостi методiв впливу на споживача. Дослiдження цих методiв дозволяє виявити їх сильнi сторони для використання при розробцi маркетингової стратегiї та тактики пiдприємств. В результатi дослiдження видiлена система класичних iнструментiв цифрового маркетингу-пошукова оптимiзацiя, контекстна реклама, маркетинг в соцiальних мережах, технологiя великих даних, ретаргетiнг, електрона пошта. Визначено сутнiсть, змiст, призначення та область використання iнструментiв цифрового маркетингу, якi з'явилися в результатi новiтнiх технологiчних iнновацiй-нативний контент, штучний iнтелект, iнтеграцiя маркетингових технологiй, вiртуальна i доповнена реальнiсть, голосовi боти, Iнтернет речей, вiдео-i мобiльний маркетинг, партнерський маркетинг. Видiлено п'ять стратегiй монетизацiї додаткiв в мобiльному маркетингу. Виконано аналiз CPI-мереж з орiєнтацiєю на мобiльний i невмотивований трафiк. Розроблено модель взаємодiї контрагентiв та принципи iнтегрованого пiдходу проектiв партнерського маркетингу, зокрема показано необхiднiсть пошуку розумного, обґрунтованого компромiсного плану. При цьому задачу вибору оптимального варiанту проекту сформульовано як задачу багатокритерiальної оптимiзацiї. Проведено аналiз методiв вирiшення цiєї задачi та надано вiдповiднi рекомендацiї щодо вибору найбiльш доцiльного методу. Значимiсть отриманих результатiв обумовлена тим, що вони можуть стати теоретичною базою пiдвищення ефективностi маркетингової дiяльностi в умовах iнформатизацiї суспiльства за рахунок використання адекватних стратегiй монетизацiї, покращення форм взаємодiї контрагентiв партнерського маркетингу, виявлення умов застосування, переваг i недолiкiв технологiчних iнновацiй цифрового маркетингу. На вiдмiну вiд вiдомих методiв пiдвищення ефективностi маркетингової дiяльностi запропонованi пiдходи створюють пiдґрунтя для прибуткової роботи в умовах цифрової економiки Ключовi слова: нативний контент, штучний iнтелект, мобiльний маркетинг, Iнтернет речей, партнерський маркетинг

show abstract

“…Paper [12] investigated the evolution of determinants for inter-organizational interactions. Recommendations are given regarding the implementation of projects of affiliate marketing.…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Analysis of technological innovations in digital marketing

Oklander

Yashkina

et al. 2018

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Data Mining of Commodity Proposals Based on Context Recommendations

Cherednichenko¹,

Ivashchenko²,

Gontar³

et al. 2018

SACIT

View full text Add to dashboard Cite

Інтернет-технології є невід'ємною складовою відносин, які виникають у сучасному суспільстві. Через швидке впровадження та зручність електронних майданчиків, прогнозовано зростає попит на ринку IT-продуктів для рекомендаційних систем. У статті розглянуті різноманітні обмеження поточних рекомендаційних методів та обговорено можливі розширення, що можуть покращити рекомендаційні можливості та зробити їх більш ціностними для широкого кола додатків. Ці розширення включають покращення сприймання користувачів та елементів, включення контекстної інформації в рекомендаційний процес, підтримка багатокритеріальних рейтингів та надання більш гнучких і водночас менш нав'язливих типів рекомендацій. Важливу роль відіграє інтеграція діяльності, якаполягає у підтримці усіх аспектів електронної комерції від виконання транзакцій до підтримки мережі постачання, що дає змогу спростити документообіг та збільшити вигоду учасників.Направленість даної розробки-проводити аналітичну обробку даних торгівельних майданчиків, на основі контекстних рекомендацій, об'єктивний аналіз та здійснювати актуальний моніторинг ділової активності на торговельному майданчику. Розглянуто задачу складання різноманітних аналітичних звітів, що дозволить учасникам ринку IT-продуктів для рекомендаційних систем об'єктивно і своєчасно аналізувати розвиток ситуації на ринку, виявляти існуючі та прогнозні тенденції. Побудова сфери надання інтелектуальних аналітичних послуг здійснюється для залучення додаткових учасників, або якісно нових гравців ринку та одержання додаткового прибутку.Для обробки доцільно використовувати принципово нові технології Data Mining, що дозволить отримати якісно цінні дані. Data Mining-це технологія, призначена для пошуку у великих інформаційних масивах неочевидних даних, об'єктивних, корисних на практиці закономірностей. Ключові слова:електронні торгівельні майданчики, рекомендаційні системи, контекстна інформація, інтерпретація даних, моделі, програмний компонент, інтелектуальний аналіз даних.

show abstract

Strategies for Implementation of Affiliate-Projects in Marketing Activity

Cited by 2 publications

References 1 publication

Analysis of technological innovations in digital marketing

Analysis of technological innovations in digital marketing

Data Mining of Commodity Proposals Based on Context Recommendations

Contact Info

Product

Resources

About