| Title:  | Элементы технологии Big Data в оценке эффективности  маркетинговых инструментов продаж | 
| Other Titles:  | Big Data technology elements in evaluation efficiency of sales marketing instruments | 
| Authors:  | Маханько, Л. С. | 
| Keywords:  | материалы конференций;анализ эффективности;Big data;DEA;performance analysis | 
| Issue Date:  | 2020 | 
| Publisher:  | Беспринт | 
| Citation:  | Маханько, Л. С. Элементы технологии Big Data в оценке эффективности  маркетинговых инструментов продаж  /  Л. С. Маханько // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сборник материалов VI Международной научно-практической конференции, Минск, 20-21 мая 2020 г. : в 3 ч. Ч. 3 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2020. – С. 358–361. | 
| Abstract:  | Правильный выбор маркетинговых инструментов является важнейшей предпосылкой стимулирования продаж. Одновременно необоснованное использование технологий продвижения товаров может привести к снижению финансового результата вплоть до отрицательных значений (убытка). В настоящем исследовании на примере организаций розничной торговли описана методика обоснования эффективности такого маркетингового инструмента, как дисконтные программы, на основе обработки большого объема внешних данных из открытых источников и внутренних данных из информационных систем автоматизации бизнеса. | 
| Alternative abstract:  | The right choice of marketing tools is an essential prerequisite for sales promotion. At the same time, the unreasonable use of product promotion technologies can lead to a decrease in financial results up to negative values (loss). This study uses the example of retail organizations to describe a method for justifying the effectiveness of such a marketing tool as discount programs, based on the processing of a large amount of external data from open sources and internal data from business automation information systems. | 
| URI:  | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39378 | 
| ISBN:  | 978-985-905-339-9 | 
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)
  |