ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТІ СТРАТЕГІЧНОГО МАРКЕТИНГУ ТА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ОСНОВИ ДЛЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ПІДПРИЄМСТВАХ ТУРИЗМУ ТА ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННОЇ СПРАВИ

Терещук О.С.

Волинський національний університет імені Лесі Українки
https://orcid.org/0000-0001-8131-1270

Машіка Г.В.

ДВНЗ «Ужгородський національний університет»
https://orcid.org/0000-0001-6063-5823

Маслиган О.О.

ДВНЗ «Ужгородський національний університет»
https://orcid.org/0000-0002-8465-548X

DOI: https://doi.org/10.30838/EP.218.277-288

ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ

АНОТАЦІЯ

Метою статті є обґрунтування та апробація ймовірнісного підходу до оцінювання результативності стратегічного маркетингу та створення інформаційної основи для прийняття рішень, спрямованих на формування конкурентних переваг туристичних та готельно-ресторанних підприємств. Основним науковим результатом дослідження є авторський підхід до логіки вибору ймовірнісного методу на основі трьох послідовних груп критеріїв: характеру маркетингової ситуації, виду необхідної ймовірнісної інформації та типу стратегічного управлінського рішення. Такий підхід дає змогу пов’язати конкретну маркетингову проблему з відповідним математичним інструментарієм і визначити, яку саме інформацію необхідно отримати для подальшого коригування сегментації, інтенсивності комунікацій, часової структури маркетингової активності, розподілу ресурсів або параметрів маркетингової пропозиції.

КЛЮЧОВІ СЛОВА

ймовірнісний підхід, інформаційна основа, прийняття рішень, формування конкурентних переваг, туристичні та готельно-ресторанні підприємства, маркетингові рішення

ПОСИЛАННЯ

1. Болюх І., Кобєлєва Т., Перерва П. Стратегічний маркетинг: концептуальні основи використання. Актуальні проблеми сучасного бізнесу: обліково-фінансовий та управлінський аспекти. 2023.

Link: https://repository.kpi.kharkov.ua/server/api/core/bitstreams/914c558f-ad9e-492a-adbf-9ca6459745e8/content

2. Кігель В. Р., Шаров О. І. Теорія ймовірностей для економістів і менеджерів : навчальний посібник. К. : Університет економіки та права «КРОК», 2018. 144 с.

Link: https://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/72

3. Ebbes P., Ascarza E., Netzer O. Learning from Many Experiments: A Hierarchical Bayesian Framework for Decomposing Marketing Treatment Heterogeneity. Columbia Business School Research Paper. 2026.

DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.6213079

4. Fader P. S., Hardie B. G. S. Probability Models for Customer-Base Analysis. Journal of Interactive Marketing. 2009. No. 23(1). Pp. 61–69.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2008.11.003

5. Feit E. M., Berman R. Test & Roll: Profit-Maximizing A/B Tests. Marketing Science. 2019. No. 38(6). Pp. 1038–1058.

DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.00457

6. Feller W. The Hypergeometric Series. In: An Introduction to Probability Theory and Its Applications. 3rd ed. New York: Wiley, 1968. § 2.6. Pp. 41–45.

Link: https://www.slideshare.net/slideshow/an-introduction-to-probability-theory-and-its-applications-vol-1-3rd-edition-by-william-feller-zliborgpdf/253707824

7. Lee M. (2018). Modeling and forecasting hotel room demand based on advance booking information. Tourism Management. 2018. No. 66. Pp. 62–71.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2017.11.004

8. Song H., Qiu R. T. R., Park J. (2019). A review of research on tourism demand forecasting. Annals of Tourism Research. 2019. No. 75. Pp. 338–362.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.12.001

9. STAT 414 — Introduction to Probability Theory, Lesson 12: The Poisson Distribution. Pennsylvania State University.

Link: https://online.stat.psu.edu/stat414/Lesson12