Data-driven Marketing

Igor Hrifanov

Bachelor's thesis

Abstract:

Cílem této práce je zlepšit porozumění technické části Big Data analytiky (BDA) a její používání v marketingovém kontextu. Konkrétně zanalyzovart technický aspekt BDA, roli BDA v marketingu, přínosy a problémy, které jsou s ní spojeny z pohledu marketingu podniku. Cíle práce byly naplněny analýzou literatury pomocí metody Systematic Literature Review (SLR) podle postupu, který publikovali Kitchenham a Charter v roce 2007. Práce nabízí systematický přehled 24 vybraných klíčových článků z počáteční množiny 291 článků z let 2017 až 2021. Analýza byla provedena za použitím zdrojů z následujících pěti databází – AMC Digital Library, IEEE Xplore, ProQuest, ScienceDirect a Scopus. První část práce poskytuje teoretický základ oboru Big Data. Druhá část práce je věnována systematické analýze literatury a popisuje výstupy analýzy – identifikované BDA techniky pro extrakci informací z dat, případy užití BDA v marketingu, výhody BDA a problémy, kterým mohou organizace využívající BDA čelit.

Abstract:

The purpose of this thesis is to improve understanding of the technical part of Big Data analytics (BDA) and its use in marketing context. Specifically, to examine technical aspect of BDA, its role, benefits and challenges it presents for modern marketing from a business’s perspective. Objectives is this thesis were fulfilled by conducting a literature analysis using a Systematic Literature Review (SLR) approach published by Kitchenham a Charter in 2007. Study offers systematic review of 24 selected key articles from initial set of 291 articles from 2017 to 2021. The study was carried out using sources from following five databases – AMC Digital Library, IEEE Xplore, ProQuest, ScienceDirect and Scopus. In the first part thesis provides a theoretical foundation of Big Data field. Second part of the thesis is dedicated to the systematic literature review and describes the outputs of the literature review – identified BDA techniques for insight extraction from data, use-cases of BDA in marketing, benefits of BDA and problems that organizations using BDA could face.

Keywords

Marketing, data, analytika, zpracování, technologie, internet, Big Data

Keywords

data, Marketing, analytics, Big Data, processing, technology, internet

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 11. 2020

Thesis defence

• Date of defence: 22. 6. 2021
• Supervisor: Soňa Karkošková
• Reader: Pavel Sládek

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika