Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa

Monet teknologiset innovaatiot ovat ottaneet vahvan jalansijan markkinoinnin kentällä digitalisaation myötä. Tekoäly on yksi uusimmista ja nykypäivän trendikkäistä teknologisista ratkaisuista, joka tarjoaa markkinoinnin asiantuntijoille tehokkaita, dataan pohjautuvia ratkaisuja. Vaikka tekoälyä on...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Kantonen, Aleksi
Other Authors: Kauppakorkeakoulu, School of Business and Economics, Taloustieteet, Business and Economics, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:fin
Published: 2022
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/81678
_version_ 1826225724510437376
author Kantonen, Aleksi
author2 Kauppakorkeakoulu School of Business and Economics Taloustieteet Business and Economics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Kantonen, Aleksi Kauppakorkeakoulu School of Business and Economics Taloustieteet Business and Economics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Kantonen, Aleksi Kauppakorkeakoulu School of Business and Economics Taloustieteet Business and Economics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Kantonen, Aleksi
datasource_str_mv jyx
description Monet teknologiset innovaatiot ovat ottaneet vahvan jalansijan markkinoinnin kentällä digitalisaation myötä. Tekoäly on yksi uusimmista ja nykypäivän trendikkäistä teknologisista ratkaisuista, joka tarjoaa markkinoinnin asiantuntijoille tehokkaita, dataan pohjautuvia ratkaisuja. Vaikka tekoälyä on käsitelty markkinoinnin akateemisessa kirjallisuudessa viime aikoina enenevissä määrin, on tutkimus siitä kuitenkin verrattain vähäistä. Aiemmissa tutkimuksissa on käsitelty mm. tekoälystä markkinoinnin tukena ja tekoälysovellusten hyödyntämisestä markkinoinnin operatiivisissa tehtävissä, mutta ne tarjoavat kuitenkin varsin rajoitetusti ymmärrystä markkinoinnin tekoälysovelluksissa hyödynnettävästä datasta. Tämän pro gradu -tutkielman tarkoituksena oli selvittää, minkälaista dataa markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosesseissa hyödynnetään ja mistä sitä tyypillisesti kerätään. Tämän toteuttamiseksi tutkielman menetelmäksi valittiin laadullinen tutkimus, sillä se soveltuu hyvin vastaavanlaiselle moniulotteiselle tutkimusaiheelle, joka vaatii syvällistä ymmärrystä. Tutkimusaineisto kerättiin seitsemän puolistrukturoidun teemahaastattelun avulla, mikä analysoitiin sisällönanalyysia sekä teemoittelua käyttäen. Aineiston analyysin lopputulemana muodostettiin kolme pääteemaa, jotka sisälsivät erillisiä alateemoja. Tutkimustulokset mukailivat osittain aiempaa kirjallisuutta, mutta esittivät myös uusia havaintoja. Tulokset toivat esiin, kuinka markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosesseissa hyödynnettävä data on tyypillisesti strukturoitua ja yrityksen sisäistä dataa. Datan tulisi olla mahdollisimman laadukasta, sillä tekoälysovellusten toiminta perustuu vahvasti niille syötettyyn dataan, mutta samalla laadun määrittäminen koetaan erittäin kontekstisidonnaiseksi. Täydellisen laadun etsiminen ei ole relevanttia, sillä tosielämän tilanteissa data on useimmiten jokseenkin vinoutunutta. Tärkeintä on siis luoda jatkuvia sekä järjestelmällisiä datan käsittelyn prosesseja organisaatioon, ja tavoitella että se sopii sille määriteltyyn markkinoinnin käyttötarkoitukseen parhaalla mahdollisella tavalla.
first_indexed 2022-06-14T20:00:27Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Skippari, Mika", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Kantonen, Aleksi", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2022-06-14T05:02:12Z", "language": "", "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2022-06-14T05:02:12Z", "language": "", "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2022", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/81678", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Monet teknologiset innovaatiot ovat ottaneet vahvan jalansijan markkinoinnin kent\u00e4ll\u00e4 digitalisaation my\u00f6t\u00e4. Teko\u00e4ly on yksi uusimmista ja nykyp\u00e4iv\u00e4n trendikk\u00e4ist\u00e4 teknologisista ratkaisuista, joka tarjoaa markkinoinnin asiantuntijoille tehokkaita, dataan pohjautuvia ratkaisuja.\r\nVaikka teko\u00e4ly\u00e4 on k\u00e4sitelty markkinoinnin akateemisessa kirjallisuudessa viime aikoina eneneviss\u00e4 m\u00e4\u00e4rin, on tutkimus siit\u00e4 kuitenkin verrattain v\u00e4h\u00e4ist\u00e4. Aiemmissa tutkimuksissa on k\u00e4sitelty mm. teko\u00e4lyst\u00e4 markkinoinnin tukena ja teko\u00e4lysovellusten hy\u00f6dynt\u00e4misest\u00e4 markkinoinnin operatiivisissa teht\u00e4viss\u00e4, mutta ne tarjoavat kuitenkin varsin rajoitetusti ymm\u00e4rryst\u00e4 markkinoinnin teko\u00e4lysovelluksissa hy\u00f6dynnett\u00e4v\u00e4st\u00e4 datasta.\r\nT\u00e4m\u00e4n pro gradu -tutkielman tarkoituksena oli selvitt\u00e4\u00e4, mink\u00e4laista dataa markkinoinnin teko\u00e4lysovellusten implementointiprosesseissa hy\u00f6dynnet\u00e4\u00e4n ja mist\u00e4 sit\u00e4 tyypillisesti ker\u00e4t\u00e4\u00e4n. T\u00e4m\u00e4n toteuttamiseksi tutkielman menetelm\u00e4ksi valittiin laadullinen tutkimus, sill\u00e4 se soveltuu hyvin vastaavanlaiselle moniulotteiselle tutkimusaiheelle, joka vaatii syv\u00e4llist\u00e4 ymm\u00e4rryst\u00e4. Tutkimusaineisto ker\u00e4ttiin seitsem\u00e4n puolistrukturoidun teemahaastattelun avulla, mik\u00e4 analysoitiin sis\u00e4ll\u00f6nanalyysia sek\u00e4 teemoittelua k\u00e4ytt\u00e4en.\r\nAineiston analyysin lopputulemana muodostettiin kolme p\u00e4\u00e4teemaa, jotka sis\u00e4lsiv\u00e4t erillisi\u00e4 alateemoja. Tutkimustulokset mukailivat osittain aiempaa kirjallisuutta, mutta esittiv\u00e4t my\u00f6s uusia havaintoja. Tulokset toivat esiin, kuinka markkinoinnin teko\u00e4lysovellusten implementointiprosesseissa hy\u00f6dynnett\u00e4v\u00e4 data on tyypillisesti strukturoitua ja yrityksen sis\u00e4ist\u00e4 dataa. Datan tulisi olla mahdollisimman laadukasta, sill\u00e4 teko\u00e4lysovellusten toiminta perustuu vahvasti niille sy\u00f6tettyyn dataan, mutta samalla laadun m\u00e4\u00e4ritt\u00e4minen koetaan eritt\u00e4in kontekstisidonnaiseksi. T\u00e4ydellisen laadun etsiminen ei ole relevanttia, sill\u00e4 tosiel\u00e4m\u00e4n tilanteissa data on useimmiten jokseenkin vinoutunutta. T\u00e4rkeint\u00e4 on siis luoda jatkuvia sek\u00e4 j\u00e4rjestelm\u00e4llisi\u00e4 datan k\u00e4sittelyn prosesseja organisaatioon, ja tavoitella ett\u00e4 se sopii sille m\u00e4\u00e4riteltyyn markkinoinnin k\u00e4ytt\u00f6tarkoitukseen parhaalla mahdollisella tavalla.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2022-06-14T05:02:12Z\r\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2022-06-14T05:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0\r\n Previous issue date: 2022", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "62", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.mimetype", "value": "application/pdf", "language": null, "element": "format", "qualifier": "mimetype", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "digimarkkinointi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Datan rooli markkinoinnin teko\u00e4lysovellusten implementointiprosessissa", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202206143287", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4 University School of Business and Economics", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopiston kauppakorkeakoulu", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Taloustieteet", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Business and Economics", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Markkinointi", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Marketing", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "20423", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "markkinointi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "teko\u00e4ly", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "digitalisaatio", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "koneoppiminen", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "data", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "digitaalinen markkinointi", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.content", "value": "fulltext", "language": null, "element": "format", "qualifier": "content", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.okm", "value": "G2", "language": null, "element": "type", "qualifier": "okm", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_81678
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:54:39Z
main_date 2022-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2022
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/8c7aa136-07f5-4a92-9d20-b6af887d5460\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202206143287.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2022
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Kantonen, Aleksi Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa digimarkkinointi Markkinointi Marketing 20423 markkinointi tekoäly digitalisaatio koneoppiminen data digitaalinen markkinointi
title Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
title_full Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
title_fullStr Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
title_full_unstemmed Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
title_short Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
title_sort datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
title_txtP Datan rooli markkinoinnin tekoälysovellusten implementointiprosessissa
topic digimarkkinointi Markkinointi Marketing 20423 markkinointi tekoäly digitalisaatio koneoppiminen data digitaalinen markkinointi
topic_facet 20423 Marketing Markkinointi data digimarkkinointi digitaalinen markkinointi digitalisaatio koneoppiminen markkinointi tekoäly
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/81678 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202206143287
work_keys_str_mv AT kantonenaleksi datanroolimarkkinoinnintekoälysovellustenimplementointiprosessissa