DIGITAL MARKETING AND SMES: AN IDENTIFICATION OF RESEARCH GAP VIA ARCHIVES OF PAST RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
As per the report of Boston Consulting (BCG) and internet mobile association of India (IAMAI) 2015, the internet population increased 25 times in the last 12 years. The reinvention of marketing requires a re-examination of existing techniques and practices to assure their appropriateness for changing global digital environment. The need to carry out research on usage of digital marketing in the Small and medium enterprises is utmost importance. Objective: The main objective of this research is to develop a clear understanding about existing research related to SMEs and digital marketing. This paper aims to empirically explore all the different research points related to studies of digital marketing published between 2005 and 2016 and explore different methodologies adopted by researchers in the field of SMEs. Approach: For analyzing, review of the literature concerning the usage of digital marketing in SMEs, the author used systematic analysis and classifies the published data of marketing journals, economic, business and management journals and IT journals along with online accessible newspapers and reports. In this paper, author proposes a model of DOI (Diffusion of Innovation), Everett Rogers’ five dimensional model, for understanding the studies on Indian SMEs’ decisions to use digital marketing. Results: The result indicated lack of structured research studies in order to use digital marketing in small businesses in India. The study covers many related areas such as: Electronic commerce, electronic platforms, Mobile marketing, E-marketing and many other research areas. There are clear research gap in field of digital marketing, to fill the same, there is need to conduct research to investigate the opportunities created by digital marketing for Indian SMEs. The use of different methods in reviewing the similar phenomenon should lead to greater validity and reliability than single method. Authors’ recommends that triangulation approach will help in answering future researcher’s questions and filling the research gap in this field. Implications: This paper may give clearer view towards the published work in the field of digital marketing. Beneficiaries of this research may be industrialists, policy maker, practitioners, researchers and academicians. Originality/Value: The outcomes of the study illustrate the research gap between digital marketing and its usage in SMEs. It may also facilitate better approach towards accumulated knowledge in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».