Використання інформації з відкритих джерел для маркетингових досліджень товарних ринків

Abstract

Опрацьовано альтернативні способи збору і обробки даних з відкритих джерел інформації, що формують загальне розуміння ситуацій і тенденцій розвитку бізнесу на цільових ринках товарів і послуг. Розроблено рекомендації щодо удосконалення аналітичних технологій обробки інформаційних масивів з відкритих або широко доступних джерел інформації в системі маркетингових досліджень підприємств. Вивчаються і знайшли апробацію дієві способи оцінки якості та достовірності даних з відкритих або широко доступних джерел інформації. Пропонується та апробовано авторські підходи щодо виявлення недостовірної інформації (фейків) в інформаційному полі окремого товарного ринку. Запропоновано авторський варіант алгоритму організації якісного та ефективного опрацювання даних з відкритих джерел в системі інформаційного маркетингового забезпечення управління бізнесом. Alternative methods of collecting and processing data from open sources of information that form a common understanding of situations and trends in business development in target markets for goods and services have been developed. Recommendations for the improvement of analytical technologies for processing information arrays from open or widely available sources of information in the system of marketing research of enterprises are offered. Effective ways to assess the quality and reliability of data from open or widely available sources of information are being studied and tested. Improving approaches to integration into modern marketing information systems of modern content analysis tools, which organically provides constructive synergy of applied methods and tools of neuro-fuzzy modeling and clustering of information arrays, statistical analysis of information units, identification of psycho-emotional number of potential and actual consumers. The author’s variant of the algorithm of the organization of qualitative and effective processing of data from open sources in the system of information marketing support of business management is offered. It is shown that the great variability of the modern information environment (data, content) creates significant prerequisites and significant combinatorial opportunities for generating distorted information in different ways, as well as the dissemination of the latter. Possibilities for detecting inaccurate information (fakes) in the information field of a particular product market have been worked out. Comparison of the results of different models based on the confusion matrix showed that two of the four learning models, namely the neural network and the «random forest» model, did well enough to assess the reliability messages.