ЗАСТОСУВАННЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ПРОСУВАННЯ БІЗНЕСУ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2023.4.32

Ключові слова:

соціальні мережі, система просування, потреби споживачів послуг, кластерний аналіз, алгоритм найближчого сусіда, алгоритм k-means.

Анотація

Використання соціальних мереж для досягнення бізнес-цілей, зокрема просування своїх послуг (товарів), є затребуваним у сучасному світі. У 2022 році понад 4,59 мільярдів людей (Statista) користувалися соціальними мережами. Враховуючи таку колосальну аудиторію активних користувачів, маркетологи вбачають важливим та значущим використання соціальних мереж для бізнес-діяльності своєї компанії. Це спонукало до дослідження методів та інструментарію просування продукції в Іnternet. Огляд наукової та методичної літератури дозволив виділити існуючі методи просування бізнесу: Owned Media; Paid Media; Earned Media; Social Media, основним недоліком яких є негативні коментарі користувачів, що шкодить репутації компанії. У даній статті розглядається можливість застосування методів кластерного аналізу для просування бізнесу у соціальних мережах. Визначено поняття кластерний аналіз, описано найпопулярніші методи кластерного аналізу, представлено типовий механізм його проведення. За основу у дослідженні запропоновані блок-схеми проведення кластеризації методом ближнього сусіда та методом k-means. Виявлені у кожному з них переваги та недоліки. В якості прикладу проведено розподіл споживачів послуг ТОВ «ЕПАМ СИСТЕМЗ», що надається за одну добу, в залежності від попиту на послуги компанії з урахуванням вікового критерію. Результати показали, які послуги і для якого віку є більш привабливими, що допоможе ефективніше проводити заходи стимулювання обсягів продажів ІТ-послуг у соціальних мережах, що призведе до зростання обсягів прибутку організації у майбутньому. Результати дослідження можна впровадити в навчальний процес студентів економічного профілю та студентів галузі 12 Інформаційні технології.

Посилання

Leading social media platforms used by marketers worldwide as of January 2023. Statista. (2023) URL: https://www.statista.com/statistics/259379/social-media-platforms-used-by-marketers-worldwide/

Luo C. Analyzing the impact of social networks and social behavior on electronic business during COVID-19 pandemic. Information Processing and Management. №. 58. 2021. Р. 37.

Cuypers R. P., Ertug G., Cantwell J., Zaheer A., Kilduff M. Making connections: social networks in international business. Journal of International Business Studies. №. 51 (5). 2020. Р. 714−736.

Ahumada-Tello E., Ravina-Ripoll R., Galvez-Albarracin E. G. Social networks and academic performance selfperception in business sciences students. Socіal science. №. 36 (66).2020. Р. 105−117.

Tiwasing Р. Social media business networks and SME performance: a rural-urban comparative analysis. Growth and Change. №. 52 (3). 2021. Р. 1892−1913.

Alexandra Ioanid, Cezar Scarlat. Factors Influencing Social Networks Use for Business: Twitter and YouTube Analysis. Procedia Engineering, Volume 181, 2017, Pages 977–983, ISSN 1877-7058. URL: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.02.496.

Ілляшенко С. М., Іванова Т. Є. Інструменти та методи просування продукції в Іnternet: аналітичний огляд. Маркетинг і менеджмент інновацій. № 3. 2015. С. 20–32. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mimi_2015_3_4.

Шевчук І. Б. Бізнес у соціальних мережах: Навч. посіб. Львів: Видавництво ННВК «АТБ», 2021. 219 с. URL: https://financial.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/2021/11/BSM_navchalnyy-posibnyk_2.pdf]

Варна М. Що таке SMM і як працює маркетинг у соціальних мережах. Гайд для початківців. (2023) URL: https://netpeak.net/uk/blog/shcho-take-smm-i-yak-pratsyue-marketing-u-sotsial-nikh-merezhakh-gayd-dlyapochatkivtsiv/

Маркетинг в соціальних мережах. SMM агенство (2022) URL: https://cases.media/article/marketing-vsocialnikh-merezhakh-smm-agenstvo

Lisa Harris and Alan Rae. Social networks: the future of marketing for small business. Journal Of Business Strategyj. Vol. 30 No. 5. 2009.

Koirala, Jyoti, Understanding the Use of Cluster Analysis in Business (March 27, 2023). URL: https://ssrn.com/abstract=4400674 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4400674

Безпарточний М. Г. Використання кластерного аналізу при оцінці ефективності діяльності торговельних підприємств. Торгівля, комерція, підприємництво: збірник наукових праць. Львів: Львівська комерційна академія. Вип. 17. 2014. С. 24–27.

Jain A. K., Dubes R. C. (1988). Algorithms for Clustering Data. Upper Saddle River. NJ: Prentice-Hall, Inc. URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=SERIES10022.42779

Jain А.К, Murty M.N., Flynn P.J. Data Clustering: A Review. ACM Computing Surveys. Vol. 31, No. 3. 1999. Р. 264–323. URL: http://www.eecs.northwestern.edu/~yingliu/datamining_papers/survey.pdf

Шевченко C.М., Жданова Ю.Д., Негоденко О.В., Куцук В.А. Модель експертної системи для медичного скринінгу на основі методів кластерного аналізу. Moderní aspekty vědy: XXVII. Díl mezinárodní kolektivní monografie. Mezinárodní Ekonomický Institut s.r.o. Česká republika: Mezinárodní Ekonomický Institut s.r.o., 2023. С. 478–494. URL: http://perspectives.pp.ua/public/site/mono/mono-27.pdf

K. A. Abdul Nazeer, M. P. Sebastian. Improving the Accuracy and Efficiency of the k-means Clustering Algorithm. Proceedings of the World Congress on Engineering. 2009. Vol I WCE 2009, July 1–3, 2009, London, U.K.

Лотиш О.Я. Кластерний аналіз в сегментації галузі. Вісник Одеського національного університету. Економіка. Випуск 5 (78). Том 24. 2019. С. 37–42. URL: https://doi.org/10.32782/2304-0920/5-78-6

Роскладка А.А., Роскладка Н.О., Дзигман О.О. Кластерний аналіз клієнтської бази даних підприємств сфери послуг. Агросвіт. № 16. 2019. С. 8–17. URL: https://economics.kntu.kr.ua/pdf/2(35)/17.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-01-30