dc.contributor.advisor | Mero, Joel | |
dc.contributor.author | Lamminparras, Tuomas | |
dc.date.accessioned | 2022-05-31T07:28:21Z | |
dc.date.available | 2022-05-31T07:28:21Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/81362 | |
dc.description.abstract | Datan rooli yrityksissä on kasvanut nopeasti ja erityisesti markkinointiviestinnän osastoilla on pääsy useisiin eri datalähteisiin. Yrityksien liiketoimintoja tarkastellaan yhä useammin datan näkökulmasta ja investoinnit sekä dataan että analytiikkaan ovatkin kasvussa. Markkinointiviestinnän osastot kuitenkin kamppailevat datan hyödyntämisen kanssa ja valtaosa massadata (engl. big data) -aloitteista epäonnistuu riittämättömien kyvykkyyksien vuoksi. Tästä johtuen massadatan, dataohjatun päätöksenteon ja organisaation kyvykkyyksien välisen suhteen tarkastelu on ajankohtainen ja tärkeä tutkimusaihe.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää, miten markkinointiviestinnän osastot käyttävät big dataa dataohjatussa päätöksenteossa ja millaisia organisaation kyvykkyyksiä se vaatii. Tutkimus toteutettiin kvalitatiivisilla tutkimusmenetelmillä ja teema-analyysiä hyödynnettiin tulosten analysoinnissa sekä johtopäätöksien luomisessa. Tutkimuksen painopiste on johdon näkökulmissa ja tämä saavutettiin roolipohjaisella otannalla sekä toteuttamalla yhdeksän puolistrukturoitua haastattelua päälliköiden, markkinointi- ja viestintäosaston johtajien sekä yrittäjien kanssa, jotka työskentelevät tiiviisti datan parissa.
Tulokset osoittavat, että markkinointiviestinnän osastot ovat alkaneet rakentaa datavarastoja, joihin ne tuovat ja yhdistävät dataa eri lähteistä tuottaakseen oivalluksia päätöksentekoon. Tutkimuksessa tunnistettiin massadatan strategisia, operatiivisia ja prosessiin liittyviä hyötyjä, kun taas haasteet liittyvät datan eri ulottuvuuksiin, yrityksen kyvykkyyksiin sekä yksityisyyteen. Tulokset myös selventävät millaisia organisaation kyvykkyyksiä tarvitaan dataohjatussa päätöksenteko prosessissa. Lisäksi tulokset osoittavat, mitä dynaamiset kyvyt tarkoittavat käytännössä markkinointiviestinnän näkökulmasta ja kuinka yritykset voivat tunnistaa ja hyödyntää mahdollisuuksia sekä muuttaa kyvykkyyksiään dynaamisilla toimialoilla.
Kaikkiaan tutkimus laajentaa olemassa olevaa viitekehystä dataohjatusta päätöksenteosta lisäämällä prosessiin massadata -näkökulman ja dynaamiset kyvykkyydet. Päätuloksista muodostettu viitekehys kehittää dataohjattua päätöksenteko prosessia tunnistamalla, millaisia datalähteitä markkinointiviestinnän osastot keräävät, miten dataa analysoidaan erilaisilla työkaluilla ja kuinka oivalluksia käytetään päätöksenteossa. | fi |
dc.description.abstract | The role of data in companies has been growing rapidly and marketing communication departments have access to various data sources. There is an increasing need to view business problems from a data perspective and companies are investing in data and analytics. However, marketing communication departments are struggling with data utilization and most of the big data initiatives fail due to lack of capabilities. Thus, examining the relationship between big data, data-driven decision-making and organizational capabilities is a current and important research topic.
The objective of the study is to examine how marketing communication departments use big data in data-driven decision-making and what kind of organizational capabilities it requires. The study was conducted by using qualitative research methods, and thematic analysis was applied to identify meaningful patterns from the data and draw conclusions. The focus of the study is on managerial perspectives, which was achieved by purposeful sampling and conducting nine semi-structured interviews with managers, head of marketing and communication departments and entrepreneurs who worked closely with data-driven initiatives and approaches.
The findings indicate that marketing communication departments have started to build data warehouses where they import and combine data from different sources in order to produce insights for decision-making. The study identified strategic, operative and process-related benefits of big data utilization while the challenges concern data dimensions, company’s capabilities and privacy. The findings also point out what kind of organizational capabilities are required in each step of the data-driven decision-making process. Moreover, the results indicate what dynamic capabilities are in practice from marketing communication perspective and how companies can sense and seize opportunities as well as transform their capabilities in dynamic industries.
Altogether the study contributes to the knowledge of data-driven decision-making by adding big data perspective and dynamic capabilities into the process. The framework created from the main results clarifies the data-driven decision-making process by explaining what kind of data sources marketing communications departments collect, how they analyze data with different tools and apply insights in decision-making. | en |
dc.format.extent | 76 | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | |
dc.subject.other | Data-driven decision-making | |
dc.subject.other | Analytics | |
dc.subject.other | Organizational capabilities | |
dc.subject.other | Dynamic capabilities | |
dc.title | The role of big data and capabilities in marketing communication : managerial perspectives on data-driven decision-making | |
dc.identifier.urn | URN:NBN:fi:jyu-202205312984 | |
dc.type.ontasot | Pro gradu -tutkielma | fi |
dc.type.ontasot | Master’s thesis | en |
dc.contributor.tiedekunta | Kauppakorkeakoulu | fi |
dc.contributor.tiedekunta | School of Business and Economics | en |
dc.contributor.laitos | Taloustieteet | fi |
dc.contributor.laitos | Business and Economics | en |
dc.contributor.yliopisto | Jyväskylän yliopisto | fi |
dc.contributor.yliopisto | University of Jyväskylä | en |
dc.contributor.oppiaine | Markkinointi | fi |
dc.contributor.oppiaine | Marketing | en |
dc.rights.copyright | Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty. | fi |
dc.rights.copyright | This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited. | en |
dc.type.publication | masterThesis | |
dc.contributor.oppiainekoodi | 20423 | |
dc.subject.yso | big data | |
dc.subject.yso | big data | |
dc.format.content | fulltext | |
dc.type.okm | G2 | |