بازاریابی مکان محور بانکها با استفاده از مدل جدید ژئومارکتینگ مبتنی بر زیرساخت داده مکانی(SDI) (مطالعه موردی: شهر سمنان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده علوم انسانی، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران.

2 استاد دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

3 دانشیار دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

چکیده

در دنیای امروز که پویایی داده‌ها از اهمیت بسیاری برخوردار است، استفاده از زیرساخت داده‌مکانی (SDI) می‌تواند بستری را برای به اشتراک گذاری داده‌های مکانی به‌وجود آورد. جایگزین نمودن SDI به‌جای GIS در ژئومارکتینگ فصل جدیدی از بازاریابی الکترونیکی بر مبنای اطلاعات مکانی را ایجاد می‌نماید. ژئومارکتینگ مبتنی بر SDI نقایص و ضعف‌های عدم به‌هنگام بودن لایه‌های اطلاعات مکانی در ژئومارکتینگ مبتنی بر GIS را برطرف می-سازد. در این پژوهش مدل جدیدی از بازاریابی مکان‌محور ارائه شده که برای اولین بار از زیرساخت داده‌های مکانی بهره می‌گیرد. در این راستا بر اساس داده‌های مکانی موجود ابتدا شهر سمنان به 139 حوزه آماری یا منطقه شهری تقسیم شده است. با به اشتراک گذاری پایگاه‌های داده دستگاه‌های اجرایی متولی در بستر زیر‌ساخت داده‌مکانی شاخص‌های اصلی جمعیتی و اقتصادی مرتبط با بازاریابی بانک‌ها انتخاب گردید. از طریق روش‌های آماری ضریب همبستگی و رگرسیون چند متغیره شاخص‌های مؤثر بر تعداد شعب بانکی محاسبه شده است. شاخص تعداد کسب و کار با ضریب 0.598 بیشترین تأثیر را در تعداد شعب بانک‌ها در هر منطقه داشته است. در نهایت با استفاده از شاخص‌های جمعیتی، اقتصادی و جغرافیایی مورد اشاره و بهره‌گیری از روش تاپسیس مناطق شهر سمنان از لحاظ شاخص-های بازاریابی بانک‌ها اولویت‌بندی شد که منطقه70 دارای اولویت نخست می‌باشد. نتایج مدل تصمیم‌گیری چند‌شاخصه به‌عنوان یک متغیر مکانی وابسته در مدل ژئومارکتینگ مبتنی بر SDI لحاظ گردیده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Location-Based marketing of banks by using a new Geomarketing model based on Spatial Data Infrastructure (Case study: Semnan city)

نویسندگان [English]

  • Reza Abdollahzadeh 1
  • hossein vazifehdoost 2
  • Alireza Vafaeinejad 3
1 PhD student, Department of Business Management, Faculty of Humanities, Semnan Branch, Islamic Azad University, Semnan, Iran.
2 Professor, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
3 Associate Professor, Faculty of Civil, Water and Environmental Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
چکیده [English]

In today's world where dynamics of data are so important, using of Spatial Data Infrastructure (SDI) can provide a platform for spatial data sharing. Replacing SDI with GIS in Geomarketing Creates new chapter on Spatial Information-Based e-marketing. SDI-based Geomarketing fixes the flaws and shortcomings of spatial information layers in GIS-based Geomarketing. In this research, a new model of location-based marketing is presented, which uses spatial data infrastructure for the first time. In this regard, based on the available spatial data, Semnan city is divided into 139 statistical areas or urban areas. By sharing the databases of the related executive agencies in the context of spatial data infrastructure, the main demographic and economic indicators related to bank marketing were selected. Through statistical methods of correlation coefficient and multivariate regression, the effective indicators on the number of bank branches have been calculated. The number of businesses index with a coefficient of 0.598 had the greatest impact on the number of bank branches in each region. Finally, using the mentioned demographic, economic and geographical indicators and using the TOPSIS method, the regions of Semnan city were prioritized in terms of banks' marketing indicators, and region 70 has the first priority. The results of the Multiple Attribute Decision Model are considered as a dependent spatial variable in the SDI-based Geomarketing model.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Geomarketing
  • Spatial Data Infrastructure (SDI)
  • Banks
  • TOPSIS
  • Semnan City
 [1] Bell R. R., Zabriskie N. B. Assisting Marketing Decisions by Computer Mapping: A Branch Banking Application, Journal of Marketing Research. 1978; 15(1), 122-128.
[2] Kotler, P. Marketing insights from A to Z: 80 concepts every manager needs to know. Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons. 2003; 49-82.
[3] Gordon, R. Re-thinking and retooling the social marketing mix. Australian Marketing Journal. 2012; 20 (2), 122-126.
[4] Vaezi, H., Baktash, P., Javidaneh, A. SDI Situation in Islamic Republic of Iran's. Proceedings of Global Geospatial Conference Québec City, Canada. 2012 May, 14-17.
[5]Nebert, D. Developing Spatial Data, Infrastructures: The SDI Cookbook, GSDI, 2004; Version 2, 41-96.
[6] Chacón-García, J. Geomarketing techniques to locate retail companies in regulated markets. Australasian Marketing Journal (AMJ). 2017; 25(3), 185-193.
[7] Sabzali Yamaqani, K., Ahmadi, M., Gharibnavaz, N., & Keshtkar Haranaki, M. Identify and Prioritize the Factors Affecting the Optimal Location Selection of Retail Chain Stores Using Geomarketing. New Marketing Research Journal. 2021; 11(1), 111-142. (in Persian).
[8] Chafiq, T., Octavian, G., Oulidi, H. J., Fekri, A., Alexanderu, R., & Saadane, A. Spatial data infrastructure. Benefits and strategy.scientific annals of alexanderu ioan cuza, university of   IAŞI,;Volume LIX, no.1, s. II. 2013; 24-27.
[9]   Michel, M., Benoît J-M., Benoît P., Pucci D.  La France redécoupée. Enquête sur la quadrature de l'hexagone. L'Information éographique. 1998; 62(4), 189-189.
[10] Chaudhuri, S., Application of Web-Based Geographical Information System (GIS) In E-Business. Digital Marketing and Consumer Engagement: Concepts, Methodologies, Tools and Applications. 2018; 649-665.
[11] Chaudhuri, S., & Ray, N. Application of Web-Based Geographical Information System (GIS) In Tourism Development. Encyclopedia of Information Science and Technology, Third Edition, IGI Global, 2015; 1122-1132.
[12] Ramadani, V., Zendeli, D., Gerguri-Rashiti, S., & Dana, L. P. Impact of geomarketing and location determinants on business development and decision making. Competitiveness Review: An International Business Journal. 2018; 28(1), 98-120.
[13] Fischer, M. M., & Staufer-Steinnocher, P. Business GIS und Geomarketing: GIS für Unternehmen. Institut für Geographie und Regionalforschung der Universität Wien (ed.): Geographischer Jahresbericht aus Österreich, Bd. 2001; 18, 3-26.
[14] Miller, F. L., Mangold, W. G., Roach, J., Brockway, G., Johnston, T., Linnhoff, S., Holmes, T. RacerGISOnline: Enhancing learning in marketing classes with web-based business GIS. Marketing Education Review. 2014; 26(1), 31-32.
[15] Calboli, I. Geographical Indications of Origin at the Crossroads of Local Development, Consumer Protection and Marketing Strategies. IIC-International Review of Intellectual Property and Competition Law. 2015; 62(1), 121-181.
[16] Rezaee, Z., & Malek, M. R. The Gradual Evolution of Spatial Information Systems to the Third Generation of SDI by User Centric Approach. Geospatial Engineering Journal. 2015; 6(4), 23-34.
[17] Groot, R. Spatial data infrastructure (SDI) for sustainable land management. ITC journal. 1997; 3(4), 287-294.
[18] Mobaraki, A., Mansourian, A., Malek, M., & Mohammadi, H. Application of mobile GIS and SDI for emergency management. Revue Francaise de Photogrammetric et de Teledetection. 2007; 185, 95-100.
[19] Rajabifard, A., Binns, A., Masser, I., & Williamson, I. The role of sub-national government and the private sector in future spatial data infrastructures. International Journal of Geographical Information Science. 2006; 20(7), 727–741.
[20] Hwang, C., & K. Yoon. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. A State of the Art Survey. Sprinnger-Verlag, New York. 1981; NY.
[21] Malczewski, J. GIS and Multi-Criteria Decision Analysis: John Wiley & Sons, 1999.
[22] Ghasemnia Arabi, N., Safaei Ghadikolaei, A. A New Approach of applying multi criteria decision making models for classifying the credit customers of bank. Modern Research in Decision Making. 2016; 1(3), 43-64. (in Persian).
[23] Rasouli, N., marandi, F., Nahavandi, N. An Integrated approach based on MADM and MODM for supplier selection and assembler selection in supply chain management. Modern Research in Decision Making. 2018; 3(1), 159-185. (in Persian).
[24] Nouri, I., Fattahi, K. Customer satisfaction measurement in Export Development Bank of Iran (EDBI): The Multicriteria Satisfaction analysis (MUSA) Method. Management Researches in Iran. 2011; 15 (2), 205-229. (in Persian).
[25] Rostami, M., Fallah Shams, M., Eskandari, F.  The Assessment of Financial Distress in Tehran Stock Exchange: A Comparative Study Between Data Envelopment Analysis (DEA) and Logistic Regression (LR). Management Researches in Iran. 2010; 15 (3), 129-147. (in Persian).
[26] Weon, H. J., Eui, H. W.,   Sik, K. Y.  The study of location strategy for bank through the analysis of inter-regional financial transaction network. International Journal of u-and e-Service, Science and Technology. 2010; 3(1), 21-30.
[27] Toomanian A, Mansourian A.  An Integrated Framework for the Implementation and Continuous Improvement of Spatial Data Infrastructures, SDI Convergence, Nederlandse Commissie voor Geodesie Netherlands Geodetic Commission. 2009; 48, 161-175.
[28] Malczewski, J. GIS‐based Multi-Criteria Decision Analysis: A Survey of the Literature. International Journal of Geographical Information Science, 2006; 20 (7), 703-726.
[29] Beaumont, J. R. GIS and market analysis. Geographical information systems: Principles and applications. 1991; 2, 139-151.
[30] Statistical Center of Iran, Statistical YearBook. 2019. (in Persian).