Posudek oponenta bakalářské práce
Studijní program:Aplikovaná informatika Studijní obor:Aplikovaná informatika Akademický rok:2020/2021
Název práce:Data-driven Marketing Řešitel:Igor Hrifanov
Vedoucí práce:Ing. et Ing. Soňa Karkošková, Ph.D.
Oponent:Ing. Pavel Sládek, Ph.D.
Hlediska Stupeň
hodnocení
1. Jasnost a srozumitelnost formulace tématu a cíle práce 1
2. Rozsah a relevance popisu současného poznání 1
3. Náročnost řešeného tématu práce 2
4. Adekvátnost metod k řešení stanoveného problému, správnost jejich výběru a použití 2
5. Rozsah, hloubka a preciznost popisu výsledku 2
6. Relevance a správnost diskuse výsledku 1
7. Věcný přínos výsledku dosaženého v práci 1
8. Relevance informačních zdrojů a korektnost jejich citování 2
9. Logická stavba práce a vzájemná konzistence jednotlivých částí 1 10. Gramatika, jazykový styl, terminologie a celková úprava práce 1
Konkrétní připomínky a dotazy k práci:
Práce je dobře a logicky vystavěná. Předmětem práce je systematické review zdrojů Big Data Analytiky v oblasti marketingu. Big Data Analytika a její techniky je jednou z oblastí, kde dochází k významnému rozvoji kompetencí obchodních organizací a téma práce je tak aktuální a relevantní.
Z formálního pohledu by si zasloužilo lepší rozpracování vazeb mezi dílčími cíli, výzkumnými cíli
a výzkumnými otázkami, kde je v práci přímá vazba 1:1:1 Takto jednoduchá vazba mezi cíli a RQ má za následek vcelku plochou analýzu nad identifikovanými zdroji. Cílově nejzajímavější oblast jsou problémy spojené s BDA z titulu volby implementace BDA do prostředí organizací.
V části s přínosy Big Data Analytiky by bylo vhodnější více cílit porovnání na BDA versus tradiční
marketing analytika. Uvedené přínosy nejsou svázané specificky s BDA, ale s obecným použitím analytiky v marketingu.
Celkově považuji práci za zdařilou a přínosnou s hodnocením mezi 1-2 s negativním pohledem zejména na evidentnost položených RQ a hloubky jejich analýzy.
Otázky k obhajobě:
• diskutujte použití BDA analytiky v kontextu služeb dostupných na mega-platformách (Google Ads, Google Analytics, Facebook nástroje), jak jsou proti sobě vymezené?
• diskutujte obvyklý Big Data Technology stack v kontextu rozdílných znalostí programátorů BDA a marketingových expertů
Závěr: Bakalářskou práci doporučuji k obhajobě.
Navrhovaná výsledná klasifikace práce: 1
Datum: 6. 6. 2021 Ing. Pavel Sládek, Ph.D.
oponent práce
