ISSN 2308-8559 e-ISSN 2415-8224

https://doi.org/10.62763/ef/2.2025.18

Volume 15, No. 2, 2025

18-28

  • Read article

    • Gaining customer insights in big data for SMEs market segmentation decisions in emerging markets

    Oluwayomi Omotayo Olota Ebenezer Oluwadamilare Balogun Opeyemi Emmanuel Babawale

    Received 13.01.2025, Revised 01.04.2025, Accepted 24.04.2025

    Abstract

    Малі та середні підприємства у всьому світі, особливо в країнах з економікою, що розвивається, стикаються з викликами у процесі сегментації ринку. Вони мають обмежене уявлення про важливість отримання інсайтів про споживачів із великих даних для прийняття обґрунтованих рішень щодо сегментації ринку. Метою цього дослідження було оцінити роль здобуття споживчих інсайтів із великих даних у прийнятті рішень щодо сегментації ринку малих та середніх підприємств в умовах економік, що розвиваються. Результати дослідження засвідчили, що аналіз споживчої поведінки суттєво впливає на рішення щодо сегментації ринку серед малих і середніх підприємств. Значення β-коефіцієнта становило 0,344, що свідчило про те, що одинична зміна в аналізі споживчої поведінки зумовлює відповідну зміну в рішеннях щодо сегментації ринку, при t-статистиці 4,608 та p-значенні 0,001. Було також встановлено, що аналіз споживчих переваг має значний вплив на сегментаційні рішення малих та середніх підприємств. Значення β-коефіцієнта становило 0,379, що вказало на сильну залежність між змінами в аналізі переваг споживачів та рішеннями щодо сегментації ринку, при t-статистиці 6,654 та p-значенні 0,001. Крім того, результати дослідження показали, що аналіз зворотного зв’язку від споживачів також істотно впливає на рішення щодо сегментації ринку серед малих та середніх підприємств. Значення β-коефіцієнта дорівнювало 0,215, при t-статистиці 3,155 та p-значенні 0,002. Зроблено висновок, що отримання інсайтів про споживачів із великих даних є важливим чинником для малих і середніх підприємств в економіках, що розвиваються, у процесі прийняття ефективних рішень щодо сегментації ринку

    Keywords:

    complex data; customer behaviour analysis; customer feedback analysis; customer perspective; customer preference analysis

    Suggested citation
    Olota, О.О., Balogun, Е.О., & Babawale, O.E. (2025). Gaining customer insights in big data for SMEs market segmentation decisions in emerging markets. Economic Forum, 15(2), 18-28. https://doi.org/10.62763/ef/2.2025.18
    839 Views

    References

    [1] Abdul-Azeez, O., Ihechere, A.O., & Idemudia, C. (2024). SMEs as catalysts for economic development: Navigating challenges and seizing opportunities in emerging markets. GSC Advanced Research and Reviews, 19(03), 325-335. doi: 10.30574/gscarr.2024.19.3.0230.

    [2] Amosu, O.R., Kumar, P., Fadina, A., Ogunsuji, Y.M., Oni, S., & Adetula, K. (2024). Harnessing real-time data analytics for strategic customer insights in e-commerce and retail. World Journal of Advanced Research and Reviews, 23(02),880-889. doi: 10.30574/wjarr.2024.23.2.2407.

    [3] Aouad, A., Elmachtoub, A.N., Ferreira, K.J., & McNellis, R. (2023). Market segmentation trees. Manufacturing & Service Operations Management, 25(2), 371-810. doi: 10.1287/msom.2023.1195.

    [4] Chaudhary, M.K., Chaudhary, R.K., & Pokharel, P. (2024). Green marketing’s role in molding customer buying decisions for green products. Journal of Emerging Management Studies, 1(2), 137-147. doi: 10.3126/jems.v1i2.71521.

    [5] Cui, Y., Sun, Z., Xiao, Y., Sha, Z., Koskinen, J., Contractor, N., & Chen, W. (2025). Network analysis of two-stage customer decisions with preference-guided market segmentation. Journal of Computing and Information Science in Engineering, 25(6), article number 061003. doi: 10.1115/1.4066420.

    [6] Daulay, R.Y., Passalaras, R.A., & Heikal, J. (2024). Customer segmentation using K-Means clustering with SPSS program in a case study of consumer interest in current coffee shops. Budgeting, 5(2), 721-740. doi: 10.31539/budgeting.v5i2.9288.

    [7] Deng, M. (2024). Application of big data analysis in Chinese art song market research. Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications, 15(4), 1-10. doi: 10.58346/jowua.2024.i4.001.

    [8] Gamba, D. (2022). Servitized customer segmentation model for SMEs. Academy of Management, 2022(1). doi: 10.5465/ambpp.2022.18212abstract.

    [9] Garg, S., & Khandhar, A. (2024). Analysing segmentation and behavioural dynamics in customer purchase behavior. International Journal of Scientific Research in Engineering and Management, 8(8), 1-7. doi: 10.55041/ijsrem37271.

    [10] Genc, E., Dayan, M., & Genc, O.F. (2019). The impact of SME internationalization on innovation: The mediating role of market and entrepreneurial orientation. Industrial Marketing Management, 82, 253-264. doi: 10.1016/j.indmarman.2019.01.008.

    [11] Gopakumar, A., Shine, A., Ajim, A., & Anjali, T. (2024). Consumer behaviour analysis for customer segmentation and purchase prediction. In 10th international conference on advanced computing and communication systems (ICACCS). Coimbatore: IEEE. doi: 10.1109/icaccs60874.2024.10717226.

    [12] Ibrahim, M.M., & Mamdouh, H.A. (2025). The impact of online customer reviews (OCRs) on consumer purchasing decisions. Arab Journal of Administration, 2(45), 227-244. doi: 10.21608/aja.2022.130150.1225.

    [13] Jalal, M.E., & Elmaghraby, A. (2024). Analyzing the dynamics of customer behavior: A new perspective on personalized marketing through counterfactual analysis. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 19(3), 1660-1681. doi: 10.3390/jtaer19030081.

    [14] Kumar, K., Krishna, V.R., Govindaraj, M., Pawar, V., Sathyakala, S., & Viswanathan, R. (2025). Characteristics determining customer’s preferences for OTT video streaming: A multivariate analysis. Entertainment Computing, 52, article number 100746. doi: 10.1016/j.entcom.2024.100746.

    [15] Li, X., & Lee, Y.S. (2024). Customer segmentation marketing strategy based on Big Data analysis and clustering algorithm. Journal of Cases on Information Technology, 26(1). doi: 10.4018/JCIT.336916.

    [16] Ministry of Commerce & Co-Operatives. (2025). Kwara State Application Form Portal. Retrieved from https://forms.irs.kw.gov.ng/ministry-commerce-co-operatives.

    [17] Oduro, S. (2020). Exploring the barriers to SMEs’ open innovation adoption in Ghana: A mixed research approach. International Journal of Innovation Science, 12(1), 21-51. doi: 10.1108/ijis-11-2018-0119.

    [18] Omowole, B.M., Olufemi-Phillips, A.Q., Ofodile, O.C., Eyo-Udo, N.L., & Ewim, S.E. (2024). Big data for SMEs: A review of utilization strategies for market analysis and customer insight. International Journal of Scholarly Research in Multidisciplinary Studies, 5(2), 1-18. doi: 10.56781/ijsrms.2024.5.2.0044.

    [19] Osei, F., Mensah, R., Kankam-Kwarteng, C., & Owusu, J.D. (2024). The impact of innovation dimension and marketing intelligence on the performance of small and medium enterprises in Ghana. Economics, Entrepreneurship, Management, 11(2), 8-18. doi: 10.56318/eem2024.02.008.

    [20] Park, S., Jiang, Y., & Kim, H. (2024). Importance-induced customer segmentation using explainable machine learning. Journal of Mechanical Design, 147(4), article number 044501. doi: 10.1115/1.4066746.

    [21] Qian, F. (2008). A study on CRM and its customer segmentation outsourcing approach for small and medium businesses. In L.D. Xu, A.M. Tjoa & S.S. Chaudhry (Eds.), Research and practical issues of enterprise information systems II. IFIP international federation for information processing (Vol. 255, pp. 1387-1394). Boston: Springer. doi: 10.1007/978-0-387-76312-5_67.

    [22] Ragab, M.A., & Arisha, A. (2018). Research methodology in business: A starter’s guide. Management and Organizational Studies, 5(1), 1-14. doi: 10.5430/mos.v5n1p1.

    [23] Reddy, B.S.V., Rishikeshan, C.A., Dagumati, V., Prasad, A., & Singh, B. (2023). Customer segmentation analysis using clustering algorithms. In S.K. Udgata, S. Sethi & X.Z. Gao (Eds.), Intelligent systems. ICMIB 2023. Lecture notes in networks and systems (Vol. 728, pp. 353-368). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-99-3932-9_31.

    [24] Samira, Z., Weldegeorgise, Y.W., Osundare, O.S., Ekpobimi, O.H., & Kandekere, R.C. (2024). Development of an integrated model for SME marketing and CRM optimization. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(10), 3209-3242. doi: 10.51594/ijmer.v6i10.1612.

    [25] Sanu, L. (2024). Harnessing big data for insights: Reliance Jio’s customer analytics platform. In J. Kaur & D. Ingale (Eds.), Indian management case studies. Tamil Nadu: San International Scientific Publications. doi: 10.59646/imcsc9/192.

    [26] Sharma, D.K., & Kumar, M. (2023). Market segment evaluation and selection by grey relational analysis. In 1st international conference on cognitive computing and engineering education (ICCCEE). Pune: IEEE. doi: 10.1109/ICCCEE55951.2023.10424483.

    [27] Singh, A., Dhanda, N., Tiwari, S., & Verma, R. (2024). Market segmentation using machine learning and data analysis: A comprehensive study. In 15th international conference on computing communication and networking technologies (ICCCNT). Kamand: IEEE. doi: 10.1109/icccnt61001.2024.10725035.

    [28] Singh, P., Arora, L., & Choudhry, A. (2023). Consumer behavior in the service industry: An integrative literature review and research agenda. Sustainability, 15(1), article number 250. doi: 10.3390/su15010250.

    [29] Tavor, T., Gonen, L.D., & Spiegel, U. (2023). Customer segmentation as a revenue generator for profit purposes. Mathematics, 11(21), article number 4425. doi: 10.3390/math11214425.

    [30] Yamane, T. (1969). Statistics: An introductory analysis (2nd ed.). New York: Harper & Row.

    [31] Zhang, Z. (2024). Market segmentation and personalized marketing strategy optimization driven by big data analysis. In Advances in transdisciplinary engineering (Vol. 56, pp. 240-249). doi: 10.3233/atde240434.

    [32] Zhong, Y., Williady, A., Handani, N.D., & Kim, H.-S. (2024). Big data insights into coastal tourism: Analyzing customer satisfaction at Egyptian Red Sea dive resorts. Tourism and Hospitality, 5(4), 996-1011. doi: 10.3390/tourhosp5040056.

    en