Marketing strategies for the development of agricultural exports of Kazakhstan in world markets: Interregional comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
The present research was aimed at analysing the marketing strategies of agricultural exports and identifying effective approaches to the promotion in world markets. In the course of the work, the methods of comparative analysis of marketing strategies of leading exporting countries, research of official statistical data, assessment of the impact of international trade agreements and standards were used, as well as analysis of state export support programmes. The results of the study revealed key features of marketing approaches in different regions and the applicability to the Kazakhstan market, where wheat exports in 2023 amounted to 6.5 million tonnes, or 3.13% of the world volume of 208 million tonnes. Successful models of agro-product exports from countries such as the USA (19.8 million tonnes of wheat in 2023), Canada (22 million tonnes) and Australia (24.5 million tonnes) were studied to identify the most effective promotion tools, including branding and adaptation to market standards. The analysis showed that improving the competitiveness of Kazakhstani products required adapting strategies to the requirements of specific regions, taking into account consumer preferences and improving certification to international standards. It was noted that Kazakhstan's participation in the Eurasian Economic Union contributed to the doubling of mutual trade since 2015. The development of government export support programmes was also noted as an important factor, which also needed to be strengthened: financial and advisory assistance to exporters, modernisation of logistics (where wheat transportation costs were USD 80-100 per tonne versus USD 50-60 for competitors), and digitalisation of processes remained priorities. Based on the data obtained, recommendations were developed to improve Kazakhstan's marketing strategies for agrarian exports, aimed at optimising logistics, developing partnerships with international distributors, increasing brand awareness, and actively using digital technologies to promote products
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».