Specifics of studying the target audience for effective allocation of advertising budgets in companies providing services
Notice bibliographique
Résumé
This work makes an attempt at a systematic comprehension of modern methodological approaches to target audience research that underlie optimal advertising budget allocation. The aim of the research is to develop and substantiate a unified methodological toolkit for precise identification and segmentation of service consumers, ensuring a significant increase in the efficiency of marketing investments. As the theoretical and methodological platform, principles of systems analysis, methods of statistical processing of big data and cohort analysis, as well as an integrative review of specialized publications, were used. As a result of the analysis of existing practices, strengths and weaknesses of common approaches to segmentation and targeting were identified. Based on the obtained conclusions, a multi-level model of target audience research is proposed. Implementation of the proposed model allows for enhancing the accuracy of identifying relevant segments and rationalizing budget distribution among communication channels, which ultimately leads to an increase in the overall effectiveness of advertising campaigns. The scientific novelty of the research lies in the synthesis of behavioral, psychographic and predictive methods for dynamic audience segmentation in the service sector, which expands the existing theoretical toolkit and opens new opportunities for practical application in marketing. The results obtained will be of interest both to researchers specializing in marketing communications and consumer behavior and to executives and practitioners in the sphere of service provision.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».