Перейти до вмісту (натисніть Enter)
ЦИФРОВИЙ МАРКЕТИНГ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПІДВИЩЕННЯ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ ТУРИЗМУ ТА СФЕРИ ГОСТИННОСТІ
Онищук Н.В.
Вінницький торговельно-економічний інститут Державного торговельно-економічного університету
https://orcid.org/0000-0002-2513-2259
Антонюк К.Г.
Вінницький торговельно-економічний інститут Державного торговельно-економічного університету
https://orcid.org/0000-0003-4566-7792
Лук’янець А.В.
Вінницький торговельно-економічний інститут Державного торговельно-економічного університету
https://orcid.org/0000-0002-9973-5386
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
Метою статті є обґрунтування та апробація підходу до оптимізації залучення клієнтів на основі постановки задачі лінійного програмування як інструменту формування передумов для підвищення конкурентоспроможності підприємств туризму та сфери гостинності. Результати окресленого дослідження дозволили розглянути цифровий маркетинг підприємств туризму та сфери гостинності не лише як сукупність інструментів просування, а й як об’єкт кількісного управління, у межах якого ефективність цільових дій може бути обґрунтована математично. При цьому цінним є те, що запропонований підхід переносить акцент цифрового маркетингу із вибору окремого «найкращого» цифрового каналу на керовану (за системою ресурсних обмежень та очікуваною результативності) оптимізацію залучення клієнтів за заданих бюджетних обмежень цифрових каналів Методично важливим результатом стало досягнення ефективного поєднання в єдиній оптимізаційній конструкції із ЗЛП цифрового каналу, виду готельно-ресторанної або туристичної послуги та економічної цінності від залученого клієнта.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
цифровий маркетинг, конкурентоспроможність, підприємства туризму та сфери гостинності, оптимізація маркетингового бюджету, лінійне програмування, цифрові канали, маркетингові витрати, готельний бізнес, цільові дії
ПОСИЛАННЯ
1. Білоцерківський О. Б., Ширяєва Н. В., Замула О. О. Економіко-математичне моделювання : текст лекцій. Харків, НТУ «ХПІ», 2010.
2. Віра М., Самусенко П. Розв’язання задач лінійного програмування із застосуванням програмного засобу Geogebra. Фізико-математична освіта. 2024. № 39(1). С. 14–20.
3. Archak N., Mirrokni V. S., Muthukrishnan S. Budget Optimization for Online Campaigns with Positive Carryover Effects. Internet and Network Economics: 8th International Workshop, WINE 2012, Lecture Notes in Computer Science. 2012. Vol. 7695. Pp. 86–99. Springer.
4. Ching W.-K., Yuen W.-O., Ng M. K., Zhang S. A linear programming approach for determining optimal advertising policy. IMA Journal of Management Mathematics. 2006. Vol. 17(1). Pp. 83–96.
5. Makrydakis N., Spiliotopoulos D., Lymperi A. Effectiveness and Efficiency of Digital Marketing Strategies in the Process of Conversion Rate Optimisation in E-Commerce. Administrative Sciences. 2026. Vol. 16(7). Art. 345.
6. Park S. H., Lee M., Kim K., Shin D. A Nonlinear Optimization Model of Advertising Budget Allocation across Multiple Digital Media Channels. Proceedings of the 55th Hawaii International Conference on System Sciences. 2022. Pp. 2166–2173.
7. Peers Y., van Heerde H. J., Dekimpe M. G. (2017). Marketing Budget Allocation Across Countries: The Role of International Business Cycles. Marketing Science. 2017. Vol. 36(5). Pp. 792–809.
8. Sedlářová N. T., Kvasnička R., Brožová H., Hlavatý R., Kvasničková Stanislavská L. A robust optimization approach to budget optimization in online marketing campaigns. Central European Journal of Operations Research. 2026. No. 34. Pp. 495–526.
9. Yahia Z., El Bolok M. (2025). A stochastic nonlinear programming model for budget mix optimization of digital marketing campaigns under uncertainty. Future Business Journal. 2025. No. 11.
