Application of Big Data in developing marketing strategies

Celem pracy było przedstawienie oraz analiza sposobów wykorzystania Big Data w opracowywaniu skutecznych strategii marketingowych w mediach społecznościowych na przykładzie przedsiębiorstwa Unilever. Podjęty problem badawczy dotyczył określenia, w jaki sposób analiza dużych zbiorów danych wspiera proces tworzenia strategii marketingowych oraz jakie korzyści i wyzwania wynikają z jej zastosowania w dynamicznie zmieniającym się środowisku cyfrowym. W pracy zastosowano metodę analizy przypadku, która umożliwiła szczegółowe zbadanie praktyk marketingowych wybranej organizacji. Szczególną uwagę poświęcono roli mediów społecznościowych oraz integracji działań z trendami na rynku dóbr szybkozbywalnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że Unilever skutecznie implementuje strategie „social-first”, oparte na tworzeniu angażujących treści, współpracy z influencerami oraz szerokim wykorzystaniu danych i sztucznej inteligencji. Wyniki potwierdziły hipotezę, iż zastosowanie zaawansowanych metod analizy dużych zbiorów danych pozwala lepiej identyfikować grupy odbiorców oraz dostosowywać do nich komunikację, co przekłada się na wysokie zaangażowanie użytkowników oraz sprzedaż. Wnioski z pracy wskazują, że Big Data pełni funkcję narzędzia optymalizacji oraz inspiracji dla działań kreatywnych i budowania długofalowych relacji z konsumentami. Otrzymane rezultaty mogą zostać wykorzystane w praktyce przedsiębiorstw sektora FMCG i nie tylko, stanowiąc punkt odniesienia dla dalszych badań nad zastosowaniem analityki danych w strategiach komunikacji rynkowej.

The aim of this thesis was to present and analyze the ways in which Big Data can be utilized in developing effective marketing strategies in social media, using the example of Unilever. The research problem focused on determining how the analysis of large datasets supports the process of creating marketing strategies and what benefits and challenges arise from its application in a dynamically changing digital environment. The study employed the case study method, which enabled an in-depth examination of the marketing practices of the selected organization. Particular attention was given to the role of social media and the integration of activities with trends in the fast-moving consumer goods market. The conducted analysis demonstrated that Unilever effectively implements “social-first” strategies based on creating engaging content, collaborating with influencers, and making extensive use of data and artificial intelligence. The findings confirmed the hypothesis that applying advanced methods of Big Data analysis allows for better identification of target groups and tailoring communication to them, which translates into high user engagement and increased sales. The conclusions of the thesis indicate that Big Data serves as both a tool for optimization and a source of inspiration for creative activities and building long-term relationships with consumers. The obtained results may be applied in the practice of FMCG companies and beyond, serving as a reference point for further research on the use of data analytics in market communication strategies.