PERSONALIZED DATA AS A TOOL FOR MAXIMIZING THE COMPANY'S PROFIT
https://doi.org/10.17747/2311-7184-2020-11-291-294
Abstract
The article is devoted to the study of the impact of personalized data on the profitability of companies. Personalized data is considered as a resource that allows you to achieve customer loyalty and thereby increase sales, i.e. increase profits. The research considers ways to use personalized data in various fields of activity and identifies the reasons for limitations in using this approach, the most common of which are the lack of qualified personnel, resource consumption and lack of a clear vision of the result. We concluded that it is necessary to use various tools for studying and personalizing customer experience, regardless of the field of activity of the companies in order to maximize the company's profits.
About the Authors
K. I. Afanaseva
St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg. Academic advisor: Stepanenko Daria – senior lecturer. The Department of Management and Innovation, St. Petersburg State University of Economics, PhD in Economics. St. Petersburg. e-mail: kadar_77@mail.ru
O. N. Banderova
St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg. Academic advisor: Stepanenko Daria – senior lecturer. The Department of Management and Innovation, St. Petersburg State University of Economics, PhD in Economics. St. Petersburg. e-mail: kadar_77@mail.ru
References
1. Салтыкова М. Кто владеет вашими данными в интернете и что об этом говорит закон// Ведомости& [Электронный ресурс]: URL: https://www.vedomosti.ru/partner/articles/2019/06/05/803014-vladeet-dannimi (дата обращения: 14.10.2020 г.).
2. Степаненко Д.А. Виртуальные организации: перспективы развития в условиях цифровизации экономики// Вестник образования и развития науки Российской академии естественных наук, 2018, 22(4). С. 58–61.
3. Степаненко Д.А. Направления повышения экономической эффективности стратегий развития устойчивых организаций //Ученые записки Международного банковского института. Вып. № 4(26) / Под науч. ред. М.В. Сиговой. – СПб.: Изд-во МБИ, 2018. С. 127–138.
4. Чуркина Н.С., Степаненко Д.А. Развитие сетевых структур: от внутренних рынков к платформизации// Стратегии бизнеса. Т. 8, № 8 (2020). С. 219–222 DOI: 10.17747/2311-7184-2020-8-219-222
5. Проект «Защити меня». Кибербезопасность, защита данных, конфиденциальность информации, доверие и регулирование. PWC [Электронный ресурс]: URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/assets/protect-me-ru.pdf (дата обращения: 15.10.2020 г.).
6. Abraham М., Mitchelmore S., Collins S., Maness J., Kistulinec M., Khodabandeh S., Hoenig D., Visser J. Profiting from Personalization [Электронный ресурс]: URL: https://www.bcg.com/publications/2017/retail-marketing-sales-profiting-personalization (дата обращения: 15.10.2020 г.).
7. Booking Holdings [Электронный ресурс]: Notice of Annual Stockholders’ Meeting and Proxy Statement. URL: https://ir.bookingholdings.com/static-files/b7a80c8c-4a3b-455d-a29f-f77a30a7c45f (дата обращения: 15.10.2020 г.).
8. Dynamicyield [Электронный ресурс]: CASE STUDY «Lamoda Achieves $15M Uplift in Gross Profit». URL: https://www.dynamicyield.com/files/case-studies/lamoda.pdf (дата обращения: 14.10.2020 г.).
9. Global No.1 Business Data Platform «Statista.com» [Электронный ресурс]: Revenue from big data and business analytics worldwide from 2015 to 2022. URL: https://www.statista.com/statistics/551501/worldwide-big-data-business-analytics-revenue/ (дата обращения: 14.10.2020 г.).
10. Netflix investor [Электронный ресурс]: Письмо акционерам о доходах за первый квартал 2020 года URL: https://s22.q4cdn.com/959853165/files/doc_financials/2020/q1/updated/FINAL-Q1-20-Shareholder-Letter.pdf (дата обращения: 15.10.2020 г.).
Review
For citations:
Afanaseva K.I., Banderova O.N. PERSONALIZED DATA AS A TOOL FOR MAXIMIZING THE COMPANY'S PROFIT. Business Strategies. 2020;8(11):291-294. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2311-7184-2020-11-291-294
Views:
467
Email this article 