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Big Data and the implication for International Marketing. The Amazon case study

The activity of Big Data Analytics is of fundamental importance, for a company that aims to be competitive in its market sector. To keep up with the competition, in fact, today it is no longer sufficient to guarantee quality products and services. It is necessary to know how to forecast the direction the market is moving to, what are the preferences of consumers and in which aspects it is possible to improve one’s business action. To obtain this information, a modern company cannot do without an effective data analysis activity, which allows indepth examination of even the apparently insignificant data, to extract useful information to direct managerial decisions.
This has a significant impact on Marketing. Big Data Marketing is not just the application of innovative analysis tools to the traditional marketing, but a new and different way of doing marketing and business. Today it is essential to shift the focus on how Big Data is transforming marketing processes and how knowledge of these changes can help to improve marketing and business activities more generally.
The following thesis analyses the relationships and effects that Big Data is having on marketing decisions. In particular, Amazon is considered as a case study, as it is one of the best realities that, through data analysis, operates in an international market in an excellent manner. Thanks to the enormous amount of data in its possession, Amazon is revolutionizing the world of e-commerce. Furthermore, Amazon has not limited itself to collecting and analysing this data, but has created a real business with Amazon Web Service through which provides data, infrastructures and analysis methods to individual companies that decide to exploit Amazon’s knowledge.

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34 2.2 – Big Data analytics for marketing: technologies and applications 2.2.1 – Marketing analytics are not born with the Internet Marketing research is a fundamental part of marketing management processes; it aims to generate insights on consumer behaviour, social dynamics and competition, to guide strategic decisions about market presence with regard to relations with stakeholders, and the operational decisions of product, pricing, branding and distribution. The analytics have long played an important role in marketing research, even if in the last decades more and more in association (rather than in competition) with a qualitative approach to research. Analytics is an “umbrella term for data analysis applications” 27 , that is, a general concept applicable to all quantitative analysis techniques to support decisions. Analytics, in general, can be of four types: 1. Descriptive. They allow to synthesize and/or better understand a phenomenon of interest; 2. Diagnostics. Capture relationships between data and support hypothesis development; 3. Predictive. Allow to anticipate events to give more control over their management; 4. Prescriptive. Calculates/suggests optimal solutions to general and contingent problems, based on given parameters. American Express, based on the history of its customers’ expenses, manages to predict the possible bankruptcy before they themselves realize it. This knowledge supports the decisions of interaction and service of the company; if such solutions are suggested (or even implemented) automatically by the software, it is an example of prescriptive analytics. Data and algorithmic tools available today promise to change not only the research techniques but also the potential and the strategic impact of these practices. It is true that this revolution actually began when digital technology had not turned into a network yet. At the beginning of the eighties, with the advent of data scanners, consumer goods 27 (Watson H.J., 2014)

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Informazioni tesi

  Autore: Simone Colangelo
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2018-19
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia Aziendale
  Relatore: Cristina Simone
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 110
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Parole chiave

amazon
marketing
privacy
regulation
technology
business model
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analytics
big data
monetisation

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