مدیریت تبلیغات و فروش

مدیریت تبلیغات و فروش

اثرگذاری کلان‌داده و تجزیه‌وتحلیل بازاریابی بر عملکرد محصول جدید: بررسی نقش میانجیِ زنجیره‌ای مدیریت ارتباط با مشتری و مدیریت توسعه محصول و نقش تصمیم‌گیری بازاریابی

نویسندگان
1 گروه مدیریت بازرگانی دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
2 کارشناسی ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
چکیده
زمینه پژوهش: با گسترش فناوری‌های دیجیتال و افزایش حجم داده‌های بازار، کلان‌داده و تجزیه‌وتحلیل بازاریابی به منابعی راهبردی برای ارتقای اثربخشی بازاریابی و موفقیت محصولات جدید تبدیل شده‌اند؛ با این حال، سازوکارهای علّی انتقال اثر کلان‌داده به عملکرد محصول جدید، به‌ویژه از مسیر قابلیت‌های تحلیلی و مدیریتی، هنوز به‌صورت جامع تبیین نشده است.
هدف پژوهش: هدف این پژوهش طراحی و آزمون یک مدل مفهومی یکپارچه برای بررسی اثر کلان‌داده بر عملکرد محصول جدید با تأکید بر نقش میانجیِ زنجیره‌ایِ تجزیه‌وتحلیل بازاریابی، مدیریت ارتباط با مشتری، تصمیم‌گیری بازاریابی و مدیریت توسعه محصول در شرکت‌های صنعت مواد غذایی استان تهران است.
روش‌شناسی پژوهش: پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر ماهیت توصیفی–پیمایشی و مقطعی است. جامعه آماری شامل شرکت‌های فعال در صنعت مواد غذایی مستقر در استان تهران بود. حداقل حجم نمونه با نرم‌افزار G*Power، 263 شرکت برآورد شد و در نهایت 271 پرسشنامه قابل تحلیل گردآوری گردید (نمونه‌گیری غیرتصادفی در دسترس). داده‌ها با پرسشنامه استاندارد 45 سؤالی جمع‌آوری و با رویکرد مدل‌سازی معادلات ساختاری مبتنی بر حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) در نرم‌افزار SmartPLS 3 تحلیل شد.
یافته‌های پژوهش: نتایج نشان داد استفاده از کلان‌داده اثر مثبت و معناداری بر تجزیه‌وتحلیل بازاریابی دارد، اما اثر مستقیم آن بر مدیریت ارتباط با مشتری معنادار نیست. در مقابل، تجزیه‌وتحلیل بازاریابی اثر مثبت و معناداری بر مدیریت ارتباط با مشتری، تصمیم‌گیری بازاریابی و مدیریت توسعه محصول دارد. همچنین مدیریت ارتباط با مشتری بر تصمیم‌گیری بازاریابی و عملکرد محصول جدید اثر مثبت و معنادار نشان داد. افزون بر این، تصمیم‌گیری بازاریابی از طریق اثرگذاری بر مدیریت توسعه محصول به‌صورت غیرمستقیم با عملکرد محصول جدید مرتبط است و مدیریت توسعه محصول نیز اثر مثبت و معناداری بر عملکرد محصول جدید دارد.
نتیجه‌گیری: صرف سرمایه‌گذاری در کلان‌داده لزوماً به بهبود مستقیم مدیریت ارتباط با مشتری و عملکرد محصول جدید منجر نمی‌شود؛ بلکه تحقق ارزش داده‌محور مستلزم تقویت قابلیت تجزیه‌وتحلیل بازاریابی و نهادینه‌سازی تصمیم‌گیری داده‌محور است تا از مسیر بهبود مدیریت ارتباط با مشتری و مدیریت توسعه محصول، عملکرد محصولات جدید ارتقا یابد.
نوآوری پژوهش: این پژوهش با اتکا به منطق قابلیت‌های پویا، (1) یک مدل علّی جامع برای تبیین مسیرهای مستقیم و غیرمستقیم اثر کلان‌داده بر عملکرد محصول جدید ارائه می‌کند، (2) نقش و ترتیب میانجی‌های کلیدی (CRM)، تصمیم‌گیری بازاریابی و مدیریت توسعه محصول) را به‌صورت زنجیره‌ای آزمون می‌کند، و (3) شواهد کاربردی ویژه‌ای از صنعت مواد غذایی استان تهران به‌عنوان بستری کمتر مطالعه‌شده فراهم می‌آورد که می‌تواند راهنمای اولویت‌های سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های تحلیلی و فرایندی باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

The Impact of Big Data and Marketing Analytics on New Product Performance: Examining the Sequential Mediating Roles of Customer Relationship Management and Product Development Management, and the Role of Marketing Decision-Making

نویسندگان English

hossein norouzi 1
Mahdieh Haghighat 2
1 Business Management Dep., Kharazmi University, Tehran, Iran
2 M.Sc. in Industrial Management, Faculty of Management, Kharazmi University, Tehran, Iran
چکیده English

Research Background: With the rapid expansion of digital technologies and the growing volume of market data, big data and marketing analytics have emerged as strategic resources for enhancing marketing effectiveness and improving new product success. However, the causal mechanisms through which big data contributes to new product performance, particularly through analytical and managerial capabilities, remain insufficiently understood.
ResearchObjective: This study aims to develop and empirically test an integrated conceptual model examining the impact of big data on new product performance, with particular emphasis on the sequential mediating roles of marketing analytics, customer relationship management (CRM), marketing decision-making, and product development management in food industry companies located in Tehran Province, Iran.
Methodology: This research is applied in terms of purpose and adopts a descriptive-survey, cross-sectional design. The statistical population consisted of companies operating in the food industry in Tehran Province. The minimum sample size was estimated at 263 firms using G*Power software. Ultimately, 271 valid questionnaires were collected through a non-probability convenience sampling method. Data were gathered using a standardized 45-item questionnaire and analyzed through Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) using SmartPLS 3 software.
Findings: The results indicate that the use of big data has a positive and significant effect on marketing analytics; however, its direct effect on customer relationship management is not statistically significant. In contrast, marketing analytics exerts positive and significant effects on customer relationship management, marketing decision-making, and product development management. Furthermore, customer relationship management positively and significantly influences both marketing decision-making and new product performance. The findings also reveal that marketing decision-making is indirectly associated with new product performance through its effect on product development management. In addition, product development management demonstrates a positive and significant impact on new product performance.
Conclusion: Investment in big data alone does not necessarily lead to direct improvements in customer relationship management or new product performance. Rather, the realization of data-driven value requires the enhancement of marketing analytics capabilities and the institutionalization of data-driven decision-making processes. These capabilities improve customer relationship management and product development management, ultimately leading to superior new product performance.
Research Originality/Value: Drawing upon the dynamic capabilities perspective, this study contributes to the literature in three important ways. First, it proposes a comprehensive causal model explaining both direct and indirect pathways through which big data influences new product performance. Second, it empirically examines the sequential mediating roles of key organizational capabilities, including customer relationship management, marketing decision-making, and product development management. Third, it provides context-specific evidence from the food industry in Tehran Province—an underexplored research setting—offering practical insights for prioritizing investments in analytical infrastructures and organizational processes.

کلیدواژه‌ها English

Big Data
Marketing Analytics
Marketing Decision-Making
Customer Relationship Management (CRM)
Product Development Management
New Product Performance
باقریان سیاه‌پره. (2023). بررسی تأثیر سرمایه اجتماعی بر عملکرد توسعه محصول جدید با نقش میانجی سرمایه فکری. چشم‌انداز حسابداری و مدیریت، 6(87)، 237–256.
بهرام‌ زاده، محمدرضا؛ و مسکین‌نواز، مصطفی. (1404). رابطه کیفیت خدمات، رضایت مشتری و ارزش مشتری با وفاداری مشتری به واسطه کیفیت مدیریت ارتباط با مشتری و با ملاحظه تصویر برند در صنایع غذایی صبا. فصلنامه مطالعات مدیریت، روان‌شناسی و علوم تربیتی، 4(1)، 9–20.
حسینی‌منش، هادی؛ نایب‌زاده، شهناز؛ حاتمی‌نسب، سیدحسن؛ و ربانی، مژده. (1404). چالش تحلیل توسعه اهداف تدوین و بهره‌گیری از مدیریت ارتباط با مشتری با رویکرد تحلیل مضمون. فصلنامه بازاریابی و مدیریت در رویکردهای نوین، 4(2)، 123–147.
خاشعی، وحید؛ قاسمی شمس؛ اکبری؛ و ابراهیمی. (2023). بررسی وضعیت استراتژی‌های مسئولانه شرکت‌ها در صنعت غذایی ایران: مطالعه چندموردی. مدیریت بازرگانی، 15(1)، 85–110.
خدامی، سهیلا و نصرت‌پناه، رسول. (1404). بازاندیشی کیفیت تصمیم‌های استراتژیک از طریق کلان‌داده: معماری تصمیم بر پایه کیفیت داده، کیفیت اطلاعات و پذیرش اطلاعات. مهندسی و مدیریت کیفیت، 15(3)، 281-303.
خدامی، سهیلا و نصرت‌پناه، رسول. (1404). تحلیلی داده‌محور از عملکرد بازاریابی رقابتی در شرایط عدم قطعیت: اثر تعاملات چندگانه بین کلان‌داده، قابلیت‌های تجزیه و تحلیل بازاریابی، هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری بازاریابی کل نگر. پژوهش های نوین در تصمیم گیری، 10(4)، 156-179.
دلجو. (2025). تحلیل توانمندی–جذابیت کاربردهای فناوری اینترنت ‌اشیا در صنعت مواد غذایی. مطالعات مدیریت صنعتی، 23(78)، 1–44.
رستمی؛ قورچی‌بیگی؛ و اسحاق. (2022). ارائه الگویی در مدیریت ارتباط با مشتری در فروشگاه‌های زنجیره‌ای تخفیفی با بکارگیری اینترنت اشیاء و بیگ‌دیتا. مدیریت بازاریابی، 17(55)، 111–128.
سید جوادین, سید رضا؛ نصرت‌پناه، رسول و اشرف زاده، عارف. (1403). تأثیر ظرفیت جذب دانش بر عملکرد شرکت‌های دانش‌بنیان با تبیین نقش میانجی راهبرد نوآوری و فعالیت‌های نوآوری باز. مدیریت راهبردی دانش سازمانی، 7(4)، 11-33.
 شادپور، مارال؛ شاهرودی؛ و دل‌افروز. (2025). مدل‌سازی مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی جهت کاهش ریزش مشتریان (مورد مطالعه: صنعت بیمه ایران). فصلنامه انجمن علوم مدیریت ایران، 19(76)، 79–104.
صفری، محمد؛ و حسینی، سیده مهسا. (2024). ارائه چارچوبی از عوامل کلیدی موفقیت مدیریت ارتباط با مشتری در کسب‌وکارهای بین‌بنگاهی: مطالعه شرکت‌های پخش دارو. فصلنامه مدیریت تبلیغات و فروش، 12(3)، 45–62.
قیصری، خاطره. (2025). قدرت کلان‌داده‌ها در شرکت‌های کوچک و متوسط: ایجاد مزیت رقابتی بر پایه نظریه قابلیت‌های پویا. پژوهش‌های مدیریت کسب‌وکار، 9(1)، 15–33.
کوهزادی، فواد؛ قره‌بیگلو، حسین؛ بوداقی خواجه نوبر، حسین؛ علوی متین، یعقوب. (1401). طراحی مدل مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر کلان داده. نشریه مدیریت تبلیغات و فروش، دوره 3، شماره 1، صص. 112–130.
گودرزوند چگینی؛ ابراهیم‌پور ازبری؛ مرادی؛ و پارسا. (2023). تأثیر شبکه‌های نوآوری مشترک بر عملکرد توسعه محصول جدید: نقش میانجی قابلیت نوآوری و تعدیلگری قابلیت دوسوتوانی. مدیریت توسعه فناوری، 10(4)، 99–131.
میرجلالی، سیدصادق؛ ایمان‌زاده؛ محرم‌زاده؛ مختاری؛ و رباب. (2025). طراحی مدل توسعه‌یافته مدیریت ارتباط با مشتری با تأکید بر استراتژی‌های بازاریابی مجازی محصولات ورزشی استان گیلان. فصلنامه رویکردهای نوین در مدیریت و بازاریابی، 3(4)، 153–172.
نجفی توانا؛ چابک؛ هاشمی؛ و سیده فائز. (2022). تأثیر مدیریت ناب بر عملکرد توسعه محصول جدید. کاوش‌های مدیریت بازرگانی، 13(26)، 207–237.
نکوئی، رضا؛ سید جوادین، سید رضا و انصاری، منوچهر. (1404). الگوی سیاست گذاری داده محور در صنایع استارت اپی با رویکرد تحول دیجیتال. مدیریت تبلیغات و فروش، 6(2)، 195-219.
الهی، سید مجید؛ حسینی، سیده مرضیه و رحمانی. (2024). بررسی تأثیر استراتژی‌های یادگیری سازمانی بر خلاقیت، نوآوری و عملکرد محصول جدید شرکت‌های صنعتی کوچک شهرک صنعتی پایتخت. مطالعات مدیریت صنعتی، 22(73)، 287–322.
Agag, G., Shehawy, Y. M., Almoraish, A., Eid, R., Lababdi, H. C., Labben, T. G., & Abdo, S. S. (2024). Understanding the relationship between marketing analytics, customer agility, and customer satisfaction: A longitudinal perspective. Journal of Retailing and Consumer Services, 77, 103663. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103663
Agrawal, K., Goktas, P., Holtkemper, M., Beecks, C., & Kumar, N. (2025). AI-driven transformation in food manufacturing: A pathway to sustainable efficiency and quality assurance. Frontiers in Nutrition, 12, 1553942. https://doi.org/10.3389/fnut.2025.1553942
Alamdari, P. M., Navimipour, N. J., Hosseinzadeh, M., Safaei, A. A., & Darwesh, A. (2022). An image-based product recommendation for e-commerce applications using convolutional neural networks. Acta Informatica Pragensia, 11(1), 15–35. https://doi.org/10.18267/j.aip.179
Ali, N., & Shabn, O. S. (2024). Customer lifetime value (CLV) insights for strategic marketing success and its impact on organizational financial performance. Cogent Business & Management, 11(1), 2361321. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2361321
Ali, S., Poulova, P., Yasmin, F., Danish, M., Akhtar, W., & Javed, H. M. U. (2020). How big data analytics boosts organizational performance: The mediating role of sustainable product development. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 190. https://doi.org/10.3390/joitmc6040190
Anshari, M., Almunawar, M. N., Lim, S. A., & Al-Mudimigh, A. (2019). Customer relationship management and big data enabled: Personalization and customization of services. Applied Computing and Informatics, 15, 94–101. https://doi.org/10.1016/j.aci.2018.05.004
Badshah, A., Daud, A., Alharbey, R., Banjar, A., Bukhari, A., & Alshemaimri, B. (2024). Big data applications: Overview, challenges and future. Artificial Intelligence Review, 57(11), 290. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10807-3
Baqai, S. R., & Qureshi, J. (2024). Adopting artificial intelligence and marketing analytics for data-driven decisions and cutting edge solutions. IBA SBS 4th International Conference 2025. https://ir.iba.edu.pk/sbsic/2024/program/38
Barrales Molina, V., Martínez López, F. J., & Gázquez Abad, J. C. (2014). Dynamic marketing capabilities: Toward an integrative framework. International Journal of Management Reviews, 16(4), 397–416. https://doi.org/10.1111/ijmr.12026
Bahramzadeh, M., & Meskinnavaz, M. (2025). The relationship between service quality, customer satisfaction, and customer value with customer loyalty through the quality of customer relationship management and considering brand image in the food industry in Saba. Journal of Studies in Management, Psychology & Educational Sciences, 4(1), 9–20. (In Persian). https://doi.org/10.22034/jsm.2025.228532
Basu, R., Lim, W. M., Kumar, A., & Kumar, S. (2023). Marketing analytics: The bridge between customer psychology and marketing decision making. Psychology & Marketing, 40(12), 2588–2611. https://doi.org/10.1002/mar.21846
Blais, C., St Pierre, J., & Bergeron, H. (2023). Performance measurement in new product development projects: Findings from successful small and medium enterprises. International Journal of Project Management, 41(2), 102451. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2022.102451
Brewis, C., Dibb, S., & Meadows, M. (2023). Leveraging big data for strategic marketing: A dynamic capabilities model for incumbent firms. Technological Forecasting and Social Change, 190, 122402. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122402
Cao, G., Duan, Y., & El Banna, A. (2019). A dynamic capability view of marketing analytics: Evidence from UK firms. Industrial Marketing Management, 76, 72–83. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2018.08.002
Chatterjee, S., Rana, N. P., Khorana, S., Mikalef, P., & Sharma, A. (2023). Assessing organizational users’ intentions and behavior to AI integrated CRM systems: A meta UTAUT approach. Information Systems Frontiers, 25(4), 1299–1313. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10191-1
Chen, J., Begicheva, S., & Nazarov, D. (2024). The role of big data in advancing precision agriculture and ensuring food security. BIO Web of Conferences, 121, 02013. https://doi.org/10.1051/bioconf/202412102013
Davis, B., Grewal, D., & Hamilton, S. (2021). The future of marketing analytics and public policy. Journal of Public Policy & Marketing, 40(4), 447–452. https://doi.org/10.1177/07439156211040114
De Luca, L. M., Herhausen, D., Troilo, G., & Rossi, A. (2021). How and when do big data investments pay off? The role of marketing affordances and service innovation. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(4), 790–810. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00739-x
Del Vecchio, P., Mele, G., Siachou, E., & Schito, G. (2022). A structured literature review on big data for customer relationship management (CRM): Toward a future agenda in international marketing. International Marketing Review, 39(5), 1069–1092. https://doi.org/10.1108/IMR-01-2021-0037
Ding, H., Tian, J., Yu, W., Wilson, D. I., Young, B. R., Cui, X., & Li, W. (2023). The application of artificial intelligence and big data in the food industry. Foods, 12(24), 4511. https://doi.org/10.3390/foods12244511
Dubey, R., Gunasekaran, A., Childe, S. J., Bryde, D. J., Giannakis, M., Foropon, C., & Hazen, B. T. (2020). Big data analytics and artificial intelligence pathway to operational performance under the effects of entrepreneurial orientation and environmental dynamism. International Journal of Production Economics, 226, 107599. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.107599
Esfandiari, Z., Mansouripour, S., Baba, F. V., Fakhri, Y., Rostami, M., & Szumny, A. (2025). National regulations and management systems for implementation and monitoring of food safety in Iran: A narrative review. International Journal of Environmental Health Engineering, 14(1), 2. https://doi.org/10.4103/ijehe.ijehe_15_24
Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A. G. (2009). Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods, 41(4), 1149–1160. https://doi.org/10.3758/BRM.41.4.1149
Gil Gomez, H., Guerola Navarro, V., Oltra Badenes, R., & Lozano Quilis, J. A. (2020). Customer relationship management: Digital transformation and sustainable business model innovation. Economic Research – Ekonomska Istraživanja, 33(1), 2733–2750. https://doi.org/10.1080/1331677X.2019.1676283
Guerola Navarro, V., Gil Gomez, H., Oltra Badenes, R., & Soto Acosta, P. (2024). Customer relationship management and its impact on entrepreneurial marketing: A literature review. International Entrepreneurship and Management Journal, 20(2), 507–547. https://doi.org/10.1007/s11365-023-00896-0
Gupta, S., Justy, T., Kamboj, S., Kumar, A., & Kristoffersen, E. (2021). Big data and firm marketing performance: Findings from knowledge based view. Technological Forecasting and Social Change, 171, 120986. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120986
Haghighinasab, M., Ahmadi, D., & Khobbakht, F. (2025). Electronic customer relationship management and reputation: Drivers of customer satisfaction and loyalty in digital only banking. Journal of Financial Services Marketing, 30(1). https://doi.org/10.1057/s41264-024-00262-1
Hosseini‑Manesh, H., Nayebzadeh, S., Hatami‑Nasab, S. H., & Rabbani, M. (2025). Analysis of challenges in developing objectives for the implementation of customer relationship management using a thematic analysis approach. Journal of Novel Approaches in Marketing and Management, 4(2), 123–147. (In Persian). https://doi.org/10.22034/jnamm.2025.548618.1159
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2024). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage.
Hajli, N., Tajvidi, M., Gbadamosi, A., & Nadeem, W. (2020). Understanding market agility for new product success with big data analytics. Industrial Marketing Management, 86, 135–143. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.09.010
Hallstedt, S. I., Isaksson, O., & Öhrwall Rönnbäck, A. (2020). The need for new product development capabilities from digitalization, sustainability, and servitization trends. Sustainability, 12(23), 10222. https://doi.org/10.3390/su122310222
Hou, R., Ye, X., Zaki, H. B. O., & Omar, N. A. B. (2023). Marketing decision support system based on data mining technology. Applied Sciences, 13(7), 4315. https://doi.org/10.3390/app13074315
Irune, G. P., Izaskun, A. A., Leire, M. A., & Maider, E. I. (2026). The role of marketing analytics in shaping market orientation: A bibliometric review of emerging trends. Future Business Journal, 12(1), 47. https://doi.org/10.1186/s43093-026-00278-4
Johnson, D. S., Sihi, D., & Muzellec, L. (2021). Implementing big data analytics in marketing departments. Informatics, 8(4), 66. https://doi.org/10.3390/informatics8040066
Kahn, K. B., & Mohan, M. (2020). Innovation and new product planning. Routledge.
Kohzadi, F., Gharehbeiglou, H., Boudaghi Khajeh Nobar, H., & Alavi Matin, Y. (2022). Designing a big data-based customer relationship management model. Journal of Advertising and Sales Management, 3(1), 112–130.https://doi.org/10.52547/JABM.3.1.112
Kesidou, E., Love, J. H., Ozusaglam, S., & Wong, C. Y. (2023). Changing the geographic scope of collaboration: Implications for product innovation novelty and commercialization. Journal of Product Innovation Management, 40(6), 859–881. https://doi.org/10.1111/jpim.12664
Kiron, D., Ferguson, R. B., & Prentice, P. K. (2013). From value to vision: Reimagining the possible with data analytics. MIT Sloan Management Review, 54(3).
Kodan, R., Parmar, P., & Pathania, S. (2020). Internet of things for food sector: Status quo and projected potential. Food Reviews International, 36(6), 584–600. https://doi.org/10.1080/87559129.2019.1646800
Liang, X., Li, G., Zhang, H., Nolan, E., & Chen, F. (2022). Firm performance and marketing analytics in the Chinese context: A contingency model. Journal of Business Research, 141, 589–599. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.11.055
Lu, J. (2021). The role of customer behavior and relationship management in modern enterprise marketing. In Proceedings of the 3rd International Conference on Economic Management and Cultural Industry. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210316.102
Ma, L., & Sun, B. (2020). Machine learning and AI in marketing—Connecting computing power to human insights. International Journal of Research in Marketing, 37(3), 481–504. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2020.03.005
Magnacca, F., & Giannetti, R. (2024). Management accounting and new product development: A systematic literature review and future research directions. Journal of Management and Governance, 28(2), 651–685. https://doi.org/10.1007/s10997-023-09682-9
Mariani, M. M., Perez‑Vega, R., & Wirtz, J. (2022). AI in marketing, consumer research and psychology: A systematic literature review and research agenda. Psychology & Marketing, 39(4), 755–776. https://doi.org/10.1002/mar.21619
Marzban, S., Shafiee, M., & Mozaffari, M. R. (2023). Performance evaluation of sustainable supply chain of perishable products in the food industry. Industrial Management Studies, 21(70), 173–225. (In Persian). https://doi.org/10.22059/jims.2023.352716.1007729
Marzi, G. (2022). On the nature, origins and outcomes of over‑featuring in the new product development process. Journal of Engineering and Technology Management, 64, 101685. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2022.101685
Meena, P., & Sahu, P. (2021). Customer relationship management research from 2000 to 2020: An academic literature review and classification. Vision, 25(2), 136–158. https://doi.org/10.1177/0972262920959472
Mikalef, P., Sharma, K., Chatterjee, S., Chaudhuri, R., Parida, V., & Gupta, S. (2023). Predicting consumer intentions on social commerce platforms using eye tracking data and ensemble learning. Decision Support Systems, 175, 114039. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.114039
Misra, N. N., Dixit, Y., Al‑Mallahi, A., Bhullar, M. S., Upadhyay, R., & Martynenko, A. (2020). IoT, big data, and artificial intelligence in agriculture and food industry. IEEE Internet of Things Journal, 9(9), 6305–6324. https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.2992547
Nekuooie, R., Seyyed Javadin, S. R., & Ansari, M. (2025). Data‑driven policymaking model in startup industries with a digital transformation approach. Journal of Advertising and Sales Management, 6(2), 195–219. (In Persian). https://doi.org/10.22034/asm.2025.2064659.3413
Nguyen, B., Chen, J., Foroudi, P., Yu, X., Chen, C. H. S., & Yen, D. A. (2022). Impact of CRM strategy on relationship commitment and new product development. Journal of Strategic Marketing, 30(5), 443–480. https://doi.org/10.1080/0965254X.2020.1811360
Nguyen, V. D., & Phan, T. T. A. (2025). Cultural values, business ties and artisan product innovation. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies. https://doi.org/10.1108/JEEE-09-2023-0366
Nilashi, M., Abumalloh, R. A., Ahmadi, H., Samad, S., Alrizq, M., Abosaq, H., & Alghamdi, A. (2023). The nexus between quality of customer relationship management systems and customers’ satisfaction. Heliyon, 9(11), e21588. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21588
Nordin, F., & Ravald, A. (2023). The making of marketing decisions in modern marketing environments. Journal of Business Research, 162, 113872. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113872
Petrescu, M., Krishen, A., & Bui, M. (2020). The internet of everything: Implications of marketing analytics from a consumer policy perspective. Journal of Consumer Marketing, 37(6), 675–686. https://doi.org/10.1108/JCM-11-2018-2932
Qu, Y., & Mardani, A. (2023). Market orientation, technological opportunity, and new product innovation performance. Journal of Business Research, 162, 113841. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113841
Radu, A., & Herciu, M. (2025). Data analytics, decision making process and business performance: A bibliometric analysis. Studies in Business and Economics, 20(2), 292–313. https://doi.org/10.2478/sbe-2025-0020
Sarstedt, M., & Cheah, J. H. (2019). Partial least squares structural equation modeling using SmartPLS: A software review. Journal of Marketing Analytics, 7(3), 196–202. https://doi.org/10.1057/s41270-019-00058-3
Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2021). Partial least squares structural equation modeling. In Handbook of Market Research. https://doi.org/10.1007/978-3-319-57413-4_15
Shahbaz, M., Gao, C., Zhai, L., Shahzad, F., Luqman, A., & Zahid, R. (2021). Impact of big data analytics on sales performance in pharmaceutical organizations. PLOS ONE, 16(4), e0250229. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250229
Sharma, S. (2020). Big data analytics for customer relationship management: A systematic review and research agenda. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.19325.03046
Shirazi, F., Tseng, H. T., Adegbite, O., Hajli, N., & Rouhani, S. (2022). New product success through big data analytics: Empirical evidence from Iran. Information Technology & People, 35(5), 1513–1539. https://doi.org/10.1108/ITP-11-2020-0785
Sianipar, A. (2025). Increasing business growth through strategic integration of big data in CRM: A systematic literature review. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4769021
Tripathy, C. R., & Katyayn, A. (2021). Product development process concept—Industrial perspective. In Advances in Design and Thermal Systems. https://doi.org/10.1007/978-981-16-1769-0_36
Venkataswamy, K. P., Kumar, K., Nayaab, M. T., Nimma, D., & Mishra, M. K. (2024). The role of big data in modern marketing decisions. IEEE Conference Proceedings. https://doi.org/10.1109/ICCCNT56998.2024.10463662
Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97–121. https://doi.org/10.1509/jm.15.0413
Wolf, E. J., Harrington, K. M., Clark, S. L., & Miller, M. W. (2013). Sample size requirements for structural equation models. Educational and Psychological Measurement, 73(6), 913–934. https://doi.org/10.1177/0013164413495237
Xu, Z., Frankwick, G. L., & Ramirez, E. (2016). Effects of big data analytics and traditional marketing analytics on new product success. Journal of Business Research, 69(5), 1562–1566. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.10.017
Žužek, T., Gosar, Ž., Kušar, J., & Berlec, T. (2021). A new product development model for SMEs. Sustainability, 13(21), 12159. https://doi.org/10.3390/su132112159