Розширена анотація українською мовою

Стаття присвячена пошуку оптимального алгоритму реалізації процесу просування знань на ринку освітніх послуг. «Продуктом» просування є освітня програма. Просування продуктів освітньої діяльності можна будувати за загальною лінією «внутрішнє забезпечення якості освіти – відгуки внутрішніх стейкхолдерів – зовнішнє забезпечення якості освіти – відгуки зовнішніх стейкхолдерів – візитна картка освітнього продукту». У застосуванні до освітньої програми, як об’єкта маркетингу знань, візитна картка – це набір інноваційних ознак, які можуть бути покладені в основу реалізації певної стратегії. В рамках роботи, для опису процесу просування освітньої програми використано абстрактно-логічний метод, метод аналогій та метод індукції-дедукції. Бібліометричний аналіз проводився на основі масиву бібліографічних даних статей, індексованих у базі даних Scopus за допомогою інструменту VOSviewer. Це дозволило оцінити можливості поєднання різних моделей маркетинг-міксу. Результати бібліометричного аналізу засвідчили, що модель маркетинг-мікс застосовується до просування знань (освітньої програми) як продукту моделі DIKW. Водночас відкритим залишається питання вибору стратегії маркетинг-міксу чи обґрунтування необхідності використання комбінації цих стратегій. У рамках роботи було проведено зв’язок між моделлю генерації знань та просуванням освітньої програми як продукту моделі DIKW. Бібліометричний аналіз показав, що використання єдиної стратегії маркетинг-міксу наразі не призводить до успіху в просуванні товару. Необхідна комбінація різних індикаторів стратегії. При цьому важливо встановити ступінь значущості кожного показника в загальному рейтингу та відсіяти (за потреби) окремі показники. Багаторівнева експертна оцінка визначає ступінь значущості кожного показника. За результатами цієї оцінки формується певний набір показників для даної освітньої програми та домінуюча стратегія, якщо така є. За результатами дослідження розроблено комбінований підхід до просування освітньої програми на основі аналізу окремих показників та багатоетапної експертної оцінки внутрішніх і зовнішніх стейкхолдерів.

Ключові слова: бібліометричний аналіз, модель DIKW, трансфер знань, маркетинг-мікс, стратегія, оцінка, експертний погляд, ЦСР.

Класифікація JEL: M31, O32, O34.

Цитувати як: Artyukhova, A., Krmela, J., Krmelova, V., & Ospanov, D. (2022). Knowledge Marketing: n(P, C, S, V)’s Mix? Marketing and Management of Innovations, 3, 182-189. https://doi.org/10.21272/mmi.2022.3-16

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Arnett, D. B, & Wittmann, C. M. (2014) Improving marketing success: The role of tacit knowledge exchange between sales and marketing. Journal of Business Research, 67(3), 324–331. [Google Scholar] [CrossRef]
2. Artyukhov, A., & Omelyanenko, V. (2021). Methodical Aspects of Innovation Cooperation Processes Educations and R&D Effects Estimations. 11th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, 250–254. [Google Scholar] [CrossRef]
3. Artyukhov, A., Omelyanenko, V., & Prokopenko, O. (2021a). University Technology Transfer Network Structure Development: Education and Research Quality Issues. TEM Journal, 10(2), 607–619. [Google Scholar] [CrossRef]
4. Artyukhov, A., Volk, I., Vasylieva, T., & Lyeonov, S. (2021b). The role of the university in achieving SDGs 4 and 7: a Ukrainian case. E3S Web of Conferences 250, 04006. [Google Scholar] [CrossRef]
5. Baehre, S., O’Dwyer, M., O’Malley, L., & N. Lee (2022). The use of Net Promoter Score (NPS) to predict sales growth: insights from an empirical investigation. Journal of the Academy of Marketing Science, 50, 67–84. [Google Scholar] [CrossRef]
6. Bilan, S., Šuleř, P., Skrynnyk, O., Krajňáková E., & Vasilyeva, T. (2022). Systematic bibliometric review of artificial intelligence technology in organizational management, development, change and culture. Business: Theory and Practice, 23(1), 1–13. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Bolisani, E., & Scarso, E. (2012). Knowledge marketing: Issues and prospects. Proceedings of the European Conference on Knowledge Management,1, 100–107. [Google Scholar]
8. Chen, L. Y. (2012). A knowledge marketing model: Determinants of organisational resource-based capabilities on e-retail performance. International Journal of Business Information Systems, 9(1), 89–107. [Google Scholar] [CrossRef]
9. Diehr, G., & Wilhelm, S. (2017). Knowledge marketing: How can strategic customers be utilised for knowledge marketing in knowledge-intensive SMEs? Knowledge Management Research & Practice, 15, 12–22. [Google Scholar] [CrossRef]
10. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. [Google Scholar] [CrossRef]
11. Field, A. P. (2005). Kendall’s coefficient of concordance. Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, 2, 1010-11. [Google Scholar]
12. Hell, P., Nishiyama, H., & Stacho, L. (2020). Hamiltonian cycles in covering graphs of trees. Discrete Applied Mathematics, 282, 271–281. [Google Scholar] [CrossRef]
13. Leonov, S. V., Vasilyeva, T. A., & Makarenko, I. O. (2017). Мodern methodical approaches to the evaluation of corporate reporting transparency. Scientific Bulletin of Polissia, 1(2(9)),185-190. Retrieved from [Link]
14. Leonov, S. V., Vasilyeva, T. A., & Shvindina, H. O. (2018). Methodological approach to design the organizational development evaluation system. Scientific Bulletin of Polissia, 2(3(11), 51–56. Retrieved from [Link]
15. Liubchak, V. O., Zuban, Y. O., & Artyukhov, A. E. (2022). Immersive learning technology for ensuring quality education: Ukrainian university case. CEUR Workshop Proceedings, 3085, 336–354. [Google Scholar]
16. Londhe, B. R. (2014). Marketing Mix for Next Generation Marketing. Procedia Economics and Finance, 11, 335–340. [Google Scholar] [CrossRef]
17. Oliveira, M. G., & Machado Toaldo, A.M. (2015). New times, new strategies: proposal for an additional dimension to the 4 P’S for E-commerce dot-com. Journal of Information Systems and Technology Management 12(1), 107–124. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Ottesen, G. G., & Grønhaug, K. (2004). Barriers to practical use of academic marketing knowledge. Marketing Intelligence & Planning. [Google Scholar] [CrossRef]
19. Simakhova, A. O., Artyukhov A. E., & Shmarlouskaya, H. A. (2022). Problematic issues of digitalization of education in Eastern Europe. CEUR Workshop Proceedings, 3085, 1–15. [Google Scholar] [CrossRef]
20. Vasylieva, T. A., Lieonov, S. V., Petrushenko, Y. M., & Vorontsova, A. S. (2017). Investments in the system of lifelong education as an effective factor of socio-economic development. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 2(23), 426–436. [Google Scholar]
21. Wang, Y. (2020). Research on the Effect of 4C + 2S to Customer Perceived Value in Scene Marketing of Clothing Industry in China. Open Journal of Business and Management, 8, 628–638. [Google Scholar] [CrossRef]
22. Yarovenko, H., Bilan, Y., Lyeonov, S., & Mentel, G. (2021). Methodology for assessing the risk associated with information and knowledge loss management. Journal of Business Economics and Management, 22(2), 369-387. [Google Scholar] [CrossRef]
23. Yusof, W. S. E. Y. W., Zakaria, O., Zainol, Z., & Ananthan, S. (2018). DIKW Application on Knowledge Based Framework with Situational Awareness. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 8(6), 1110–1120. [Google Scholar] [CrossRef]