مدیریت استراتژیک هوشمند

مدیریت استراتژیک هوشمند

بازاریابی صنعتی هوشمند محتوا: با رویکرد طراحی مدل قیمت‌گذاری بر ارزش‌آفرینی در بازارهای B2B

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
سیدمدینه البرز 1
احمد نائینی 2
1 کارشناسی ارشد مدیریت بازاریابی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران
2 دانشیار، گروه مدیریت بازرگانی، دانشگاه پیام نور تهران، تهران، ایران
bumara.3.2.15564.359975478461
چکیده
چالش اصلی که این پژوهش را ضروری ساخت، ناکارآمدی برخی راهبردهای سنتی بازاریابی و قیمت‌گذاری در بازارهای B2B بود که عموماً به عدم تمایز در انتقال ارزش واقعی محصولات صنعتی منجر می‌شد. در واکنش به این کاستی، هدف تحقیق حاضر، بررسی نقش بازاریابی صنعتی هوشمند محتوا و ارتباط آن با طراحی مدل قیمت‌گذاری ارزش‌محور در بازارهای B2B است. برای دستیابی به این هدف، پژوهشگران با به‌کارگیری رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون، داده‌های گردآوری‌شده از مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با خبرگان و نیز اسناد سازمانی را به‌صورت نظام‌مند کدگذاری کردند. در نهایت، ده مضمون اصلی و دویست کد فرعی شناسایی شد که سه حوزه کلیدی فناوری‌های پشتیبان، تعاملات دیجیتال و تجربه مشتری، به‌ویژه برای ارزش‌آفرینی و قیمت‌گذاری مؤثر، اهمیت ویژه‌ای داشت. تحلیل‌های نهایی حاکی از آن است که محتوای هوشمند، زمینه را برای درک عمیق‌تر نیازهای مشتریان صنعتی فراهم می‌آورد و از سوی دیگر، با فراهم کردن داده‌های واقعی، سیاست‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر ارزش را تسهیل می‌کند. همچنین روشن شد که سازمان‌ها برای پیاده‌سازی موفق این مدل، باید از زیرساخت‌های دیجیتال کارآمد، همکاری بین واحدهای مختلف و فرهنگ سازمانی داده‌محور برخوردار باشند. مقایسه یافته‌های حاضر با تحقیقات پیشین نشان می‌دهد که وجود رویکرد تلفیقی بین بازاریابی محتوایی و قیمت‌گذاری ارزش‌محور در بهبود رقابت‌پذیری شرکت‌های صنعتی نقشی کلیدی ایفا می‌کند. در نتیجه، این مطالعه نوآوری‌هایی از قبیل ارائه چارچوبی یکپارچه برای ترکیب جنبه‌های فناورانه، مدیریتی و فرهنگی ارائه می‌دهد که می‌تواند برای مدیران اجرایی در بخش B2B بسیار راهگشا باشد.
کلیدواژه‌ها
بازاریابی صنعتی هوشمند محتوا
قیمت‌گذاری ارزش‌محور
بازارهای B2B
ارزش‌آفرینی

عنوان مقاله English

Smart Industrial Content Marketing: The Impact of Pricing Approaches on Value Creation in B2B Markets

نویسندگان English

Seyed Madineh Alborz 1
Ahmad Naeini 2
1 Master of Marketing Management, Islamic Azad University, Faculty of Science and Research, Tehran, Iran
2 Associate Professor, Department of Business Administration, Tehran Payam Noor University, Tehran, Iran
چکیده English

As a key tool in smart strategic management, industrial (B2B) content marketing plays a fundamental role in creating, distributing, and managing valuable content for industrial audiences. This content, which includes articles, blogs, infographics, e-books, videos, and other resources, can help to better understand product value and align with companies’ pricing objectives. Pricing, as one of the most effective factors in industrial content marketing, enables customers to be attracted, sales to increase, and profitability to improve.
This review study examines the relationship between industrial content marketing and pricing strategies and emphasizes that coordination between these two approaches can lead to increased value creation and competitive advantage in B2B markets. The findings show that relevant and targeted content not only helps customers understand the value of products, but also enables improved pricing and profitability. The study also emphasizes the importance of matching content to the needs and expectations of target audiences and aligning it with pricing strategies.
By providing new and intelligent insights, this research helps industrial marketing managers not only achieve pricing goals but also enhance the value and effectiveness of their strategies by using content marketing.

کلیدواژه‌ها English

Intelligent industrial marketing
content marketing
pricing
B2B markets
value creation
سیدمرتضی لعل سجادی، سیدحجت وکیلی، سیدبابک ابراهیمی. (1396) طراحی سیستم سبد گردان خودکار با استفاده از مفهوم واگرایی در تحلیل تکنیکال. فصلنامه علمی پژوهشی دانش مالی تحلیل اوراق بهادار سال دوازدهم، شماره چهل ویکم.
علیرضا صادقی، امیر دانشور، مهدی معدنچی زاج. (1399) توسعه یک روش هوشمند مبتنی بر شاخص‌های تکنیکال فازی برای پیش‌بینی و معامله نرخ برابری یورو-دلار. فصلنامه مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار. شماره چهل و پنجم.
محمد فرهنگ دوست. (1401). مقایسه روش تحلیل بازار بورس اوراق بهادار و بازار فارس. فصلنامه رویکردهای پژوهشی نوین درمدیریت و حسابداری، شماره 84، 321-328.
مریم دولو، تکتم حیدری (1397). پیش‌بینی شاخص سهام با استفاده از ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و مدل‌های فرا ابتکاری جستجوی هارمونی و الگوریتم ژنتیک. دوره 11 شماره چهل. صفحه 1-24.
Alpaiden, E. (2004). Introduction to machine learning. First Edition. The MIT Press Cambridge Massuchusetts, London, England.
Chen, K.-Y., & Ho, C.-H. (2005). An improved support vector regression modeling for Taiwan Stock Exchange market weighted index forecasting. International Conference on NeuralNetworks and Brain. Beijing, China.
Dorodi, D., & Abrahimi, S. B. (2017). Presenting a new hybrid method for predicting the Stock Exchange price index. Financial Research Journal, 18 (4), 612-632.
Elham, A.Enayatallah,A.,Hassanali,S. (2018).Developing an Intelligent Model to Predict Stock Trend Using the Technical Analysis. Financial Research Journal, 249-264.
Enke, D., Thawornwong, S. (2005). The use of data mining and neural networks for forecastingstock market returns. Expert systems with Applications, 29 (4), 927-940.
Fakhari, H. Valipour Khatir, M. & Mousavi, M. (2017). Investigating Performance of Bayesianand Levenberg-Marquardt Neural Network in Comparison Classical Models in Stock PriceForecasting. Financial Research Journal, 19 (2), 229-318.
Guglielmo Mariat,C, Alex,P. (2023). Seven Pitfalls of Technical Analysis. CESifo Working Papers ISSN 2364-1428.
Li JC, Mei DC (2013) The risks and returns of stock investment in a financial market. Phys Lett A 377(9):663–670
Liu, C., Wang, J., Xiao, D., & Liang, Q. (2016). Forecasting S&P 500 Stock Index Using
Luciana,A.,Cecilia,E.,Ame,F. (2022) Forex Sentiment Analysis with Python. International Journal of Advanced Research in Economics and Financee-ISSN,46-55.
movement using trend deterministic data preparation and machine learning techniques.
Patel, J., Shah, S., Thakkar, P., & Kotecha, K. (2015). Predicting stock and stock price index
Patel, J., Shah, S., Thakkar, P., & Kotecha, K. (2015). Predicting stock and stock price indexmovement using trend deterministic data preparation and machine learning techniques.Expert systems with Applications, 42 (1), 259-268.
Saad, E. W., Prokhorov, D. V., & Wunsch, D. C. (1998). Comparative study of stock trendprediction using time delay, recurrent and probabilistic neural networks. IEEETransactions on neural networks, 9 (6), 1456-1470.
Seyed Hadi,Ziba,HL. (2013) Technical analysis of Forex by MACD Indicator. International Journal of Humanities and Management Sciences (IJHMS) Volume 1, ISSN 2320–4044
Statistical Learning Models. Open Journal of Statistics, 6 (06), 1067.
Vapnik, V. (2013). The nature of statistical learning theory: Springer science & business media.Xu, X., Zhou, C., & Wang, Z. (2009). Credit scoring algorithm based on link analysis rankingwith support vector machine. Expert systems with Applications, 36 (2), 2625-2632.
with support vector machine. Expert systems with Applications, 36 (2), 2625-2632.