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Big Data and the implication for International Marketing. The Amazon case study

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Anteprima della tesi: Big Data and the implication for International Marketing. The Amazon case study, Pagina 7
39 
and products in the images available online and shared by consumers on social media
31
. 
 
2.2.3 – Steps to follow to exploit marketing analytics  
Organizations must follow three steps to fully exploit the potential of Marketing Analytics 
and to take advantage of them
32
: 
 
1. Identify the best analytical approaches  
Teams have different tools and methods available to them for evaluating the pros and 
cons to identify the best one for their strategic goals. The prevailing choices include the 
following (see Table 2):  
Marketing-mix modelling (MMM) 
Description. This is an advanced analytics approach that uses Big Data to determine the 
effectiveness of spending by different channels. This approach statistically links marketing 
investments to sales drivers, including external variables such as seasonality and competitor 
activities in order to discover effects, such as changes in individuals’ preferences over time or 
differences between offline, online and social media activities.  
Pros. MMM can be used for both long-range strategic purposes and near-term tactical planning.  
Cons. Such an approach requires high-quality data on sales and marketing spending going back 
over a period of years. Furthermore, it cannot measure activities that change little over time (for 
example, out-of-house or outdoor media). Moreover, it cannot measure the long-term effects of 
investing in any one touchpoint, such as a new mobile app or social-media feed. Lastly, MMM 
also requires users with sufficiently deep econometric knowledge to understand the models and 
a scenario-planning tool to model budget implications of spending decisions. 
Reach, Cost, Quality (RCQ) 
Description. RCQ disaggregates each touchpoint into its component parts—the number of target 
consumers reached, cost per unique touch, the quality of the engagement—using both data and 
structured judgment.  
Pros. It is often used when MMM is not feasible, such as when there is limited data; when the rate 
of spending is relatively constant throughout the year, as is the case with sponsorships; and with 
persistent, always-on media where the marginal investment effects are harder to isolate. RCQ 
                                                
31
 As the case of Ditto and LogoGrab.  
32
 (Bhandari R., Singer M., van der Scheer H., 2014).

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Informazioni tesi

  Autore: Simone Colangelo
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2018-19
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Economia
  Corso: Business Management
  Relatore: Cristina Simone
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 110

FAQ

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Parole chiave

amazon
big data analysis
big data marketing

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