This paper presents research result of digital marketing model for improving enterprise marketing campaign performance. Recently, the enterprises which had completed projects such as ERP, CRM, and SCM for business value chain process transformation are working to improve enterprise marketing process. It is the trend for enterprises to use digital marketing tactics to overcome the limit of existing traditional marketing tactics. Especially, enterprises try to adopt digital marketing for marketing campaign performance. In this paper, digital marketing research model and hypothesis were established and statistically analyzed by marketing expert survey research. The research finding is that Web Analytics, Social Analytics, Personalized CRM, Campaign execution automation, Real-Time campaign management can be core influencers for marketing campaign performance improvement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.1
no.2
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pp.69-74
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2000
The area of informatization in small business industry consists of production automation. management automation, and network. This paper mainly deals with the management automation which uses management information systems. Functionally speaking, there are four broad categories such as manufacturing, marketing. human resource, and accounting. However, since most of small business industries emphasize more on the manufacturing and marketing, an integrated information system with these two core processes has been developed based on object-oriented methodology. The system, one of the important steps in the stage model this paper proposes, has not only simple and essential features ensuring easy implementation, but also friendly interface and good modularity based on the object-oriented paradigm.
Technological advances are bringing autonomous vehicles to the ever-evolving transportation system. Anticipating adoption of these technologies by users is essential to vehicle manufacturers for making more precise production and marketing strategies. The research investigates regulatory focus and consumer innovativeness with consumers' adoption of autonomous vehicles (AVs) and to consumers' subsequent willingness to pay for AVs. An online questionnaire was fielded to confirm predictions, and regression analysis was conducted to verify the model's validity. The results show that a promotion focus does not have a significantly positive effect on the automation level at which consumers will adopt AVs, but a prevention focus has a significantly positive effect on conditional AV adoption. Consumer innovativeness, consumers' novelty-seeking have a significantly positive relationship with high and full AV adoption, and consumers' independent decision-making has a significantly positive effect on full AV adoption. The higher the level of automation at which a consumer adopts AVs, the higher the willingness to pay for them. Finally, using a neural network and decision tree analyses, we show methods with which to describe three categories for potential adopters of AVs.
The trade volume between South and North Korea has reached 1 billion dollars in year 2005. This means the economic motives may prevail over the political concerns between two regimes from now on. At the same time, the direct telecommunication lines installed to promote the IT collaboration. Based on these monumental issues, the research focuses on the workable mechanism of the South-North Korean e-Market Place(e-MP) collaboration project. The research analyzes on the capabilities as well as willingness of the South and North Korea for the e-MP, and concludes with four stepwise approach to promote the South and North Korean e-MP. The first step initiates the web marketing integration, and then the second step provides the legal environments. The third step promotes the on-/off- trade-automation via infrastructure collaboration, and the final step expands and deepens the flexibility as well as openness of the e-MP.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.37-46
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2023
The main aim of the article is to solve the problem of automating price monitoring using marketing forecasting methods and Excel functionality under martial law. The study used the method of algorithms, trend analysis, correlation and regression analysis, ANOVA, extrapolation, index method, etc. The importance of monitoring consumer price developments in market pricing at the macro and micro levels is proved. The introduction of a Dummy variable to account for the influence of martial law in market pricing is proposed, both in linear multiple regression modelling and in forecasting the components of the Consumer Price Index. Experimentally, the high reliability of forecasting based on a five-factor linear regression model with a Dummy variable was proved in comparison with a linear trend equation and a four-factor linear regression model. Pessimistic, realistic and optimistic scenarios were developed for forecasting the Consumer Price Index for the situation of the end of the Russian-Ukrainian war until the end of 2023 and separately until the end of 2024.
Despite the innovation of AI and Big Data, theoretical research bout the effect of AI and Big Data on market competition is still in early stages; therefore, this paper analyzes the effect of AI, Big Data, and data sharing on an entry firm by using game theory. In detail, the firms' business environments are divided into internal and external ones. Then, AI algorithms are divided into algorithms for (1) customer marketing, (2) cost reduction without automation, and (3) cost reduction with automation. Big Data is also divided into external and internal data. this study shows that the sharing of external data does not affect the incumbent firm's algorithms for consumer marketing while lessening the entry firm's entry barrier. Improving the incumbent firm's algorithms for cost reduction (with and without automation) and external data can be an entry barrier for the entry firm. These findings can be helpful (1) to analyze the effect of AI, Big Data, and data sharing on market structure, market competition, and firm behaviors and (2) to design policy for AI and Big Data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.149-160
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2022
The article considers the peculiarities of developing a marketing strategy for the adaptation of small businesses to quarantine restrictions in the field of commercial entrepreneurship. The importance of reformatting the existing marketing strategy in connection with the change of key conditions of trade activity with the introduction of quarantine restrictions due to the covid19 virus epidemic is substantiated. Quarantine restrictions and the temporary introduction of lockdown in various countries around the world, including Ukraine, have not only caused a crisis for small businesses. But they became a shock therapy and accelerated the digitalization of retail. Trends in digitalization and development of digital infrastructure allow both to adapt the structures of commercial entrepreneurship to the current conditions, and set directions for development in the long run. Particular attention in the article is paid to changing the business model and automation of sales processes based on the introduction of vending. The preconditions and existing experience of vending in Ukraine are analyzed. An outline of the business model of the project for the sale of goods through vending machines has been developed.
Images of tobacco retail licenses have complex unstructured characteristics, which is an urgent technical problem in the robot process automation of tobacco marketing. In this paper, a novel recognition approach using a double attention mechanism is presented to realize the automatic recognition and information extraction from such images. First, we utilized a DenseNet network to extract the license information from the input tobacco retail license data. Second, bi-directional long short-term memory was used for coding and decoding using a continuous decoder integrating dual attention to realize the recognition and information extraction of tobacco retail license images without segmentation. Finally, several performance experiments were conducted using a largescale dataset of tobacco retail licenses. The experimental results show that the proposed approach achieves a correction accuracy of 98.36% on the ZY-LQ dataset, outperforming most existing methods.
Hussain Saleem;Khalid Bin Muhammad;Altaf H. Nizamani;Samina Saleem;M. Khawaja Shaiq Uddin;Syed Habib-ur-Rehman;Amin Lalani;Ali Muhammad Aslam
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.137-145
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2023
E-Commerce is a buzzword well known for electronic commerce activities including but not limited to the online shopping, digital payment transactions, and B2B online trading. In today's digital age, e-commerce has been playing a very important and vital role in areas such as retail shopping, sales automation, supply chain management, marketing and advertisement, and payment services. With a huge amount of data been collected from various e-commerce services available, there are multiple opportunities to use that data to analyze graphs and trends. Strategize profitable activities, and forecast future trade. This paper explains a contemporary approach for collecting key data metrics and implementing cost-effective automation that will support in improving conversion rates and sales performance of the e-commerce websites resulting in increased profitability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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