الگو بازاريابي ديجيتالي پويا براي توسعه صادرات فناوري برتر

Dynamic Digital Marketing Model for High-Tech export

صادرات محصولات و خدمات فناوري برتر ميان بري سريع باتوجه به اهداف برنامه اي، مزيت هاي نسبي و مقتضيات فعلي كشورمان است و مستلزم به كارگيري شيوه هاي غير سنتي به خصوص بازاريابي ديجيتال مي باشد، در حالي كه بسياري از متغيرهاي بازاريابي ديجيتال مستلزم ثبات محيطي و قابليت پيش بيني مي باشد، تعداد قابل توجهي از متغيرها و مولفه ها ويژگي ديناميك (پويايي) دارند و قابليت بهينه شدن آنها مستلزم ديدگاه غير خطي است. آيا توجه به ويژگي هاي پويايي مي توانند حصول اهداف بازاريابي ديجيتال را تسريع و تسهيل كنند؟ متغيرهاي پويايي آن كدامند؟ مفاهيم جديدي در پاسخ به اين سوا ل ها در اين مقاله شناسايي و معرفي شده اند كه عبارت است از آميخته بازاريابي پويا، پويايي مشتريان، محيط پويا، پويايي كاركنان، اقتصاد پويا، سازمان پويا، حمايت مالي پويا، چرخه حيات پويا و راهبرد پويا كه همگي بر اساس الگو سازي ساختاري تفسيري نقش آنها در بهينه كردن صادرات فناوري برتر موثر شناخته شده است. در اين پژوهش كاربري مبتني بر روش هاي استقرايي، علمي و تركيبي در پارادايمي پراگماتيك 5 سطح براي 22 متغير در قالب 9 مولفه شناسايي و طبقه بندي شدند. مولفه مشتريان پويا در الگو بالاترين اولويت را كسب كرد. با اين وجود يافته ها نشان داد كه به ترتيب متغيرهاي مربوط به مولفه هاي سازمان پويا، آميخته بازاريابي پويا، تامين مالي پويا، پويايي كاركنان و چرخه حيات پويا از قابليت قوي براي برنامه ريزي و ارتقاي اثربخشي الگو برخوردارند.

Export of high-tech products and services is a quick shortcut according to the development program goals, comparative advantages and current situations and requirements of Iran, which requires non-traditional methods, especially digital marketing. While many digital marketing variables require environmental stability and predictability, a significant number of variables and components have dynamic specifications and their optimization capability requires a nonlinear approach. Can paying attention to dynamic features accelerate and facilitate the achievement of digital marketing goals? What are its dynamics variables? New concepts have been identified and introduced in response to these questions in this article, which include: dynamic mix marketing, customer dynamics, dynamic environment, employee dynamics, dynamic economy, dynamic organization, dynamic financial support, dynamic life cycle and dynamic strategy Based on interpretive structural modeling, their role in optimizing the export of High-tech is confirmed to be effective. In this applied research, an attempt has been made to identify and classify 22 variables into nine components through inductive, scientific and combined methods in a pragmatic paradigm of four levels. The dynamic customer component in the model gained the highest priority. At the same time, the findings showed that the variables related to the components of dynamic organization, dynamic marketing mix, dynamic financing, employee dynamics and dynamic life cycle have a strong ability in planning to improve the effectiveness of the model, respectively.