Integrating Cybersecurity and Digital Marketing Intelligence to Enhance Global Competitiveness in U.S. Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Background: The United States has long been a dominant player in the global export market, with the manufacturing sector contributing significantly to the economy. In the face of growing competition and changing global dynamics, U.S. manufacturers are increasingly turning to digital marketing strategies to maintain and expand their international market share. Digital marketing has become a vital tool for enhancing visibility, engagement, and ultimately driving export growth. Objectives: This study aims to explore the impact of four key digital marketing strategies-Search Engine Optimization (SEO), Search Engine Marketing (SEM), Social Media Marketing (SMM), and Online Direct-to-Customer Sales (ODTC)-on the export performance of U.S. manufacturing firms. It seeks to identify the most effective strategies and evaluate how integrating these tactics can reduce barriers to export growth and enhance international market penetration. Methodology: The research utilizes an exploratory quantitative design with a structured survey distributed to a large sample of U.S. manufacturers engaged in exporting. Data was analyzed using statistical software (SPSS) to perform correlation analysis, multiple regression, and ANOVA to assess the relationship between digital marketing strategies and export performance. Results: The findings suggest that while individual strategies such as SEO show limited impact when used alone, integrated approaches, particularly involving SMM and ODTC, significantly enhance export performance. SEM also showed improvements when combined with other strategies, further supporting the need for an integrated marketing approach. Conclusion: Digital marketing, when applied strategically and integrated across various channels, holds substantial potential for boosting the export performance of U.S. manufacturing firms. The study emphasizes the importance of combining SEO, SEM, SMM, and ODTC to drive market growth and overcome international export barriers. Future research should continue to explore the long-term impacts of these strategies on global market expansion.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».