فهرست مطالب

نشریه مدیریت بازاریابی هوشمند
سال چهارم شماره 4 (پیاپی 22، مهر و آبان 1402)

  • تاریخ انتشار: 1402/10/12
  • تعداد عناوین: 6
|
  • سید مجید موسوی روشن*، سید مهرداد مقدم ضیابری صفحات 1-16

    در سال های گذشته، داشتن یه استراتژی ثابت در قیمت گذاری کاری منطقی محسوب می شد. حال آنکه امروزه به دلیل تغییرات سریع معادلات بازار، نوسانات شدید قیمتی، رقابت شدید و نیازهای در حال تغییر مشتریان داشتن یک استراتژی ثابت شاید نتواند نیازهای شرکت ها برای ماندن در بازار را مرتفع سازد. هدف از انجام این تحقیق ارایه راهکاری است مبتنی بر یادگیری ماشین تا بتواند براساس استراتژی های موجود قیمت گذاری، مدلی ارایه کند تا بتواند بطور همزمان از مزایای چند استراتژی بهرهر ببرد. در این تحقیق با استفاده از نظر متخصصان صنعت و پیشینه مطالعات پارامترهای موثر بر صنعت موردنظر استخراج و متناسب با آن داده ها جمع آوری گردید. داده ها پس از پالایش در نرم افزار پایتون با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین مورد تحلیل و بررسی قرار گرفتند. داده ها به روش سرشماری و در یک بازه تقریبا 5ساله از شرکت فرآورده های لبنی گلا جمع آوری گردیدند. رابطه بدست آمده از دامنه داده ها توسط شاخص ضریب تشخیص مورد ارزیابی قرار گرفت و به عدد 6/98درصد رسید که بسیار مطلوب است. این موضوع نشان می دهد که مدل ارایه شده در این تحقیق با استفاده از الگوریتم رگرسیونی چندجمله ای درجه 4 برای تولید قیمت رقابتی که بتواند نیاز مشتریان را مرتفع کرده و همزمان یک حاشیه سود مناسبی را برای شرکت به ارمغان آورد، می تواند مفید باشد.

    کلیدواژگان: استراتژی قیمت گذاری، یادگیری ماشین، قیمت گذاری الگوریتمی
  • مریم مختاری کلیج کلا*، مهدی قلی زاده ارات بنی، صدیقه درزی اواتی صفحات 17-31

    امروزه از رسانه های اجتماعی به طور فزاینده ای به عنوان بستری برای انجام فعالیت های بازاریابی و تبلیغاتی استفاده می شود. سازمان ها منابع زیادی را صرف تبلیغات در رسانه های اجتماعی می کنند. با این وجود ، چالش همیشگی آن-ها چگونگی تاثیرگذاری رسانه های اجتماعی به منظور جذب بهتر مشتری و ایجاد انگیزه برای خرید بوده است. با توجه به گسترش و قدرت تاثیرگذاری رسانه های اجتماعی و به طور خاص اینستاگرام، مطالعه حاضر به بررسی تاثیر ویژگی های آن بر قصد خرید مشتریان انجام شده است. این پژوهش، تحقیقی کاربردی و از نظر روش گردآوری داده ها توصیفی می باشد. جامعه آماری پژوهش حاضر مشتریان فروشگاه رفاه در شهر سوادکوه می باشد. داده ها حاصل از پرسشنامه های استاندارد، که با طیف ارزشی لیکرت سنجیده شده است. میزان پایایی آن نیز به کمک آزمون آلفای کرونباخ مورد تایید قرار گرفت. آمار توصیفی و آمار تحلیلی آن به ترتیب از طریق نرم افزار SPSS و از طریق روش مدل سازی معادلات ساختاری(SEM) و با استفاده از نرم افزار SmartPLS بررسی شده است. یافته های پژوهش حاکی از آن است که انگیزه لذت و پیوند درک شده و عادت به تبلیغات و انتظارات عملکرد و اطلاع رسانی و تعامل تاثیر مثبت و معناداری بر قصد خرید مشتری از رسانه اجتماعی دارد.

    کلیدواژگان: قصد خرید، انتظارات عملکرد، پیوند درک شده، عادت، تعامل
  • فریدون امیدی*، پرستو دهکردیان صفحات 32-45

    این تحقیق با هدف بررسی تاثیر محیطهای متافیزیکی بر رضایت و تکرار خرید مشتریان با توجه به نقش ادراک درسالن های غذاخوری و فست فودهای منطقه آزاد اروند انجام شده است. پژوهش از نظر هدف کاربردی و براساس ماهیت و روش، پژوهش توصیفی- پیمایشی است. جامعه آماری در این تحقیق کلیه مشتریان صنعت مواد غذایی بویژه غذاهای آماده مصرف در رستوران و فست فودهای منطقه آزاد اروند می باشد. نمونه آماری با استفاده از فرمول کوکران برای جوامع محدود به تعداد 384 شرکت و به روش نمونه گیری تصادفی طبقه بندی شده انتخاب شدند. ابزار مورد استفاده در این پژوهش، پرسشنامه بومی سازی و توسعه داده شده 33 سیوالی برگرفته از تحقیق چن و فیوره (2017) می باشد. پایایی پرسشنامه با استفاده از آزمون آلفای کرونباخ به ترتیب محیط فیزیکی 91/0، ادراک 87/0، تکرار خرید 88/0 و رضایت 83/0 مورد تایید قرار گرفت. همچنین روایی با استفاده از تحلیل عاملی به مقدار 881/0=KMO تایید شد. تجزیه و تحلیل اطلاعات با استفاده از نرم افزاز آماری SPSS.22 و برنامه معادلات ساختاری AMOS انجام شد. نتایج تحقیق نشان داد محیط فیزیکی بر رضایت و تکرار خرید مشتریان با توجه به نقش ادراک مشتری در سالن های غذاخوری و فست فودهای منطقه آزاد اروند تاثیر دارد. محیط فیزیکی و قیمت مناسب، دو عنصر ضروری است که سطح رضایت مشتری را تعیین میکنند و درنهایت باعث افزایش وفاداری مشتری می شوند.

    کلیدواژگان: محیط فیزیکی، رضایت مشتری، تکرار خرید مشتریان، ادراک مشتری
  • حامد جهان فر*، اکبر الهی خراسانی صفحات 33-45

    فناوری های تحول آفرین مانند اینترنت اشیا، تحلیل داده های بزرگ، بلاکچین و هوش مصنوعی شیوه ی عملیات کسب و کارها را تغییر داده اند. از بین تمام فناوری های تحول آفرین، هوش مصنوعی جدیدترین فناوری تحول آفرین است و پتانسیل زیادی در متحول سازی بازاریابی دارد. متخصصین در سرتاسر جهان تلاش می کنند تا آن دسته از راه حل هایی هوش مصنوعی را پیدا کنند که بهترین تناسب و هماهنگی را با نقش های بازاریابی خود دارند. با این حال، مرور نظام مند پیشینه ی تحقیقاتی می تواند اهمیت هوش مصنوعی را در بازاریابی نشان داده و مسیرهای تحقیقاتی آتی را نشان دهد. مطالعه ی حاضر بدنبال پیشنهاد مرور جامع هوش مصنوعی در بازاریابی با استفاده از تحلیل شبکه ی کتاب سنجی، مفهومی و عقلانی پیشینه ی تحقیقاتی موجود منتشر شده بین سال های 1982 تا 2020 می باشد. مرور جامع 1580 مقاله به شناسایی عملکرد کنشگران علمی مانند مناسب ترین نویسندگان و مناسب ترین منابع کمک کرد. علاوه براین، تحلیل استناد مشترک و هم رخدادی ، شبکه ی مفهومی و عقلانی را پیشنهاد کرد. خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم لوواین، به شناسایی مضامین فرعی پژوهش و مسیرهای تحقیقاتی آتی به منظور بسط و توسعه ی هوش مصنوعی در بازاریابی کمک کرد.

    کلیدواژگان: بازاریابی، هوش مصنوعی، تحلیل کتاب سنجی، ساختار عقلانی، ساختار مفهومی
  • زهرا اوتادی*، محمدرضا یمین، عباس هیکلی صفرلو صفحات 67-97

    هوش تجاری (BI) اغلب به عنوان یک تغییر دهنده بازی به ویژه در طول بحران همه گیر مطرح شده است. اگرچه اکثر مدیران با BI آشنا هستند و موافق هستند که باید در سراسر سازمانشان عملیاتی شود، BI در سراسر سازمان های پذیرنده به خوبی جذب نشده است. این مطالعه که ریشه در نظریه های نهادی و رده بالایی دارد، یک مدل نظری را با هدف تبیین همسان سازی BI پیشنهاد می کند. برای جمع آوری داده ها، 174 پاسخ دهنده را که موقعیت های رهبری را از 174 شرکت تولیدکننده قطعات خودرو در هند داشتند، بررسی کردیم. یافته ها نشان می دهد که عوامل هنجاری و تقلیدی (اما نه اجباری) به طور قابل توجهی بر تعهد رهبر ارشد به ابتکارات BI تاثیر می گذارد. ما دریافتیم که تعهد رهبران ارشد بر جذب BI از طریق پذیرش و عادی سازی تاثیر می گذارد. مطالعه ما تلاشی برای پرداختن به فراخوان های تحقیقاتی قبلی مرتبط با جذب هوش است. یافته های این مطالعه، محققان مدیریت اطلاعات را از طریق تحقیقات مبتنی بر نظریه در مورد پدیده های مربوط به انتشار BI پس از پذیرش در طول یک بحران همه گیر، آگاه می سازد. پزشکان می توانند از نتایج مطالعه ما برای طراحی خط مشی های خود استفاده کنند که به جذب BI کمک می کند تا مزایای پیش بینی شده به طور کامل در یک زمان نامشخص محقق شود.

    کلیدواژگان: هوش تجاری نظریه نهادی جذب هوش تجاری رهبری COVID، 19
  • سعیده برهانی*، نرگس استخری فر صفحات 98-121

    بر اساس مرور مقالات و تحقیقات انجام گرفته در زمینه های نورومارکتینگ و نقش آن در بازاریابی الکترونیکی که یکی از علوم نوپا در بازاریابی می باشد و همچنین استفاده از هوش مصنوعی و تاثیرات مثبت اما نچندان کامل آن درمورد محتوای تبلیغات و تاثیر آن بر تصمیم گیری، در ابتدا به بررسی تاثیر هماهنگی تبلیغات با طرح و رنگ بسته بندی و محتوای کالا یا خدمات با کمک دستگاه، FMRI که با استفاده از آن فعالیت های مغز و تصمیمات بخش ناخودآگاه را کاوش کرده و نتایج مثبت آن در این زمینه را نشان دادیم و همچنین به اثربخشی تبلیغات انلاین با استفاده از فناوری AR و بررسی مولفه های زیباشناسی و سرگرمی و آموزش تاثیر مثبت این موارد بر احساس رضایت مشتری از تبلیغات را بررسی نموده ایم ،یافته های پژوهش حاکی از آن است که مدیران میتوانند از رنگها برای افزایش یا کاهش اشتها، تقویت روحیه، آرام کردن مشتری و کاهش درک زمان انتظار استفاده کنند.. سپس به بررسی تاثیر منفی بلند مدت عدم انسجام محتوای تبلیغات و محتوای صفحه، هر چند در کوتاه مدت باعث افزایش توجه بصری به تبلیغات شود ، در مقابل همخوانی که باعث یادآوری در بلند مدت می شود پرداختیم و در انتها به تحلیل چگونگی رقابت تبلیغات آنلاین جاسازی شده در رسانه های اجتماعی با نشانه های ابتکاری UGC برای تاثیرگذاری مثبت بر الگوهای توجه بصری و تعامل بیشتر با مشتری که منتهی به جذب و در نهایت خرید می شود همچنین در این پژوهش با استفاده از یکی از ابزارهای نورومارکتینگ که به ردیاب چشم مشهور است یکی از تبلیغات سبک کلاسیک بانک آینده را مورد ارزیابی قرار دادیم که نتایج نشان داد تبلیغات تلویزیونی با طراحی مناسب صحنه و ترکیب رنگهای مناسب می تواند بر روی مصرف کنندگان تاثیر گذار باشد.

    کلیدواژگان: نورو مارکتینگ یا بازاریابی عصبی، بازاریابی الکترونیک فناوری واقعیت افزوده، بازاریابی هوشمند
|
  • Seyyed Majid Mousavi Roushan *, Seyyed Mehrdad Moghaddam Ziabari Pages 1-16

    In past years, having a consistent pricing strategy was considered logical. However, today, due to the rapid changes in the market structure, severe price fluctuations, intense competition and the changing needs of customers, having a fixed strategy may not be able to meet the needs of companies to stay in the market. The purpose of this research is to provide a solution based on machine learning so that it can provide a model based on the existing pricing strategies so that it can simultaneously benefit from the benefits of several strategies. In this research, by using the opinions of industry experts and background studies, parameters affecting the industry were extracted and data were collected according to that. The data were analyzed after refining in Python software using machine learning algorithm. The data were collected by the census method and in a period of almost five years from the Gela dairy products company. The relationship obtained from the range of data was evaluated by the Coefficient of determination and reached a number 98.6% that is desirable. This shows that the model presented in this research using the 4th degree polynomial regression algorithm can be useful for producing a competitive price that can meet the needs of customers and at the same time bring a good profit margin to the company.

    Keywords: Pricing Strategies, Algorithmic Pricing, Machine Learning
  • Maryam Mokhtari Kalijkola *, Mehdi Gholizadeh Eratbeni, Seddigheh Darzi Evati Pages 17-31

    Today, social media is increasingly used as a platform for marketing and advertising activities.Organizations spend a lot of resources on advertising in social networks, however, their constant challenge has been how to influence social media in order to better attract customers and motivate them to buy. Return on investment in advertising requires a targeted advertising strategy. Considering the expansion and influence of social media and Instagram in particular, the present study has been conducted to investigate the effect of its features on the purchase intention of customers. This study was descriptive in terms of purpose and method of data collection. The statistical population of the current research is the customers of Refah chain store in Swadkoh city. The data were obtained from standard questionnaires, which were measured with Likert scale. Its reliability was confirmed using Cronbach's alpha test. Descriptive statistics and analytical statistics were analyzed through SPSS software and through Structural Equation Modeling (SEM) using SmartPLS software. Research findings have shown that perceived enjoyment and bonding motivation and habit of advertising and performance expectations, information and interaction have a positive and significant impact on customer intention of social media.

    Keywords: Purchase Intention, Performance expectations, Perceived link, A habit, Notification
  • Fereydoun Omidi *, Parasto Dehkordian Pages 32-45

     Restaurant customers usually buy a service with several evaluation criteria at the same time. Typically, the purchase decision may be made by considering things such as service quality, delivery speed, price, and other specific purchase motives. This research was conducted with the aim of investigating the effect of the physical environment on the satisfaction and repetition of customers' purchases with regard to the role of perception (dining halls and fast foods in Arvand Azad Zone).The research is a descriptive-survey research in terms of applied purpose and based on the nature and method. The statistical population in this research is all customers of the food industry, especially ready-to-eat foods in restaurants and fast foods in Arvand Free Zone. The statistical sample was selected using Cochran's formula for limited societies with the number of 384 companies and stratified random sampling method. The tool used in this research is a localized and developed questionnaire of 33 questions taken from the research of Chen and Fiore (2017). The reliability of the questionnaire was confirmed using Cronbach's alpha test, in order of physical environment 0.91, perception 0.87, repeat purchase 0.88 and satisfaction 0.83. Also, the validity was confirmed using factor analysis with the value of KMO=0.881. Data analysis was done using SPSS.22 statistical software and AMOS structural equations program.The physical environment and the right price are two essential elements that determine the level of customer satisfaction and ultimately increase customer loyalty.

    Keywords: physical environment, Customer Satisfaction, customer repeat purchase, customer perception
  • Hamed Jahanfar *, Akbar Elahi Khorasani Pages 33-45

    Disruptive technologies such as the internet of things, big data analytics, blockchain, and artificial intelligence have changed the ways businesses operate. Of all the disruptive technologies, artificial intelligence (AI) is the lat- est technological disruptor and holds immense marketing transformation potential. Practitioners worldwide are trying to figure out the best fit AI solutions for their marketing functions. However, a systematic literature review can highlight the importance of artificial intelligence (AI) in marketing and chart future research directions. The present study aims to offer a comprehensive review of AI in marketing using bibliometric, conceptual and intel- lectual network analysis of extant literature published between 1982 and 2020. A comprehensive review of one thousand five hundred and eighty papers helped to identify the scientific actors’ performance like most relevant authors and most relevant sources. Furthermore, co-citation and co-occurrence analysis offered the conceptual and intellectual network. Data clustering using the Louvain algorithm helped identify research sub-themes and future research directions to expand AI in marketing.

    Keywords: Marketing, Artificial intelligence Bibliometric analysis Intellectual structure Conceptual structure
  • Zahra Otadi *, Mohammadreza Yamin, Abas Heikali Safarlou Pages 67-97

    The business intelligence (BI) has been often touted as a game-changer especially during the pandemic crisis. Although most managers are familiar with BI and agree that, it should be operationalized across their organizations. The BI is not well assimilated throughout adopting organizations. Rooted in institutional and upper echelon theories, this study proposes a theoretical model aimed toward explaining BI assimilation. We surveyed 174 respondents occupying leadership positions from174 auto-components manufacturing firms in India to gather data. The findings suggest that normative and mimetic (but not coercive) factors significantly influence top leader’s commitment to the BI initiatives. We found that the commitment of the top leaders influences the assimilation of BI via acceptance and routinization. Our study is an attempt to address the previous research calls related to BI assimilation. The findings of the study inform the information management scholars via theory- based research on phenomena related to post-adoption BI diffusion during a pandemic crisis. Practitioners can utilize the results of our study to design their policies that help assimilate BI such that forecasted benefits can be fully realized during an uncertain time.

    Keywords: Business intelligence Institutional theory Business intelligence assimilation Leadership COVID, 19
  • Saeedeh Borhani *, Narges Estakhrifar Pages 98-121

    Based on a review of articles and research in the field of neuromarketing and its role in e-marketing, which is one of the emerging sciences in marketing, as well as the use of artificial intelligence and its positive but not complete effects on advertising content and its impact on decision making. First, we examined the effect of advertising coordination with the design and color of packaging and the content of goods or services with the help of the device, FMRI, which explored the brain activities and decisions of the subconscious and showed its positive results in this area and We have also examined the effectiveness of online advertising using AR technology and the study of aesthetic and entertainment components and education. The positive effect of these items on customer satisfaction with advertising, research findings suggest that managers can use colors to increase or Reduce appetite, boost morale, calm the customer, and reduce perception of waiting time. Consistency that is a reminder in the long run, and finally analyzed how online advertising embedded in social media competes with UGC innovative signs to positively influence the patterns of visual attention and more interaction with the customer that leads to attraction and ultimately shopping. In this research, we also evaluated one of the classic style advertisements of Ayandeh Bank using one of the neuromarketing tools known as eye tracker. The results showed that TV advertisements with proper scene design and appropriate color combination can be consumed Influencers Be a transition.

    Keywords: 1) Neuromarketing, 2) Electronic Marketing, 3)FMRI, 4)AR, 5) User Generated Conten