Marketing Strategies 0: Recent Trends and Technologiesin Marketing

2018
, 137, 10–18.
36.
Roy, M.S. Value co-creation with Internet of things technology in the retail industry. J. Mark. Manag. 2016, 33, 7–31.
37.
Tsai, Y.T.; Wang, S.C.; Yan, K.Q.; Chang, C.M. Precise Positioning of Marketing and Behavior Intentions of Location-Based Mobile
Commerce in the Internet of Things. Symmetry 2017, 9, 139. [
CrossRef
]
38.
Davis, F.D. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Q. 1989,
13, 319–340. [
CrossRef
]
39.
Taylor, M.; Reilly, D.; Wren, C. Internet of things support for marketing activities. J. Strateg. Mark. 2018, 28, 149–160. [
CrossRef
]
40.
Tariq, B.; Taimoor, S.; Najam, H.; Law, R.; Hassan, W.; Han, H. Generating Marketing Outcomes through Internet of Things (IoT)
Technologies. Sustainability 2020, 12, 9670. [
CrossRef
]
41.
Joghee, S. Internet of Things-assisted E-marketing and distribution framework. Soft Comput. 2021, 25, 12291–12303. [
CrossRef
]
42.
Shin, J.; Jo, M.; Lee, J.; Lee, D. Strategic Management of Cloud Computing Services: Focusing on Consumer Adoption Behavior.
IEEE 2014, 61, 419–427. [
CrossRef
]
43.
Lee, K.Y. Marketing insights for mobile advertising and consumer segmentation in the cloud era: A Q–R hybrid methodology
and practices. Technol. Forecast. Soc. Chang. 2015, 91, 78–92.
44.
Galletta, A.; Carnevale, L.; Celesti, A.; Fazio, M.; Villari, M. A Cloud-Based System for Improving Retention Marketing Loyalty
Programs in Industry 4.0: A Study on Big Data Storage Implications. IEEE 2017, 6, 5485–5492. [
CrossRef
]
45.
Souri, A.; Asghari, P.; Rezaei, R. Software as a Service based CRM Providers in the Cloud Computing: Challenges and Technical
Issues. J. Serv. Sci. Res. 2017, 9, 219–237. [
CrossRef
]
46.
Jia, D.; Wu, Z. Development Model of Enterprise Green Marketing Based on Cloud Computing. Wirel. Commun. Mob. Comput.
2022
, 2022, 4931374. [
CrossRef
]
47.
Hosseini, S.; Fallon, G.; Weerakkody, V.; Sivarajah, U. Cloud computing utilization and mitigation of informational and marketing
barriers of the SMEs from the emerging markets: Evidence from Iran and Turkey. Int. J. Inf. Manag. 2019, 46, 54–69. [
CrossRef
]
48.
Fan, S.; Lau, R.Y.; Zhao, J.L. Demystifying big data analytics for business intelligence through the lens of marketing mix. Big Data
Res. 2015, 2, 28–32. [
CrossRef
]
49.
Gandomi, A.; Haider, M. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. Int. J. Inf. Manag. 2015, 35, 137–144.
[
CrossRef
]
50.
Fotaki, G.; Spruit, M.; Brinkkemper, S.; Meijer, D. Exploring Big Data Opportunities for Online Customer Segmentation. Int. J.
Bus. Intell. Res. 2014, 5, 58–75. [
CrossRef
]
51.
Ducange, P.; Pecori, R.; Mezzina, P. A glimpse on big data analytics in the framework of marketing strategies. Soft Comput. 2018,
22, 325–342. [
CrossRef
]
52.
Orenga-Roglá, S.; Chalmeta, R. Social Customer Relationship Management: Taking Advantage of Web 2.0 and Big Data Technologies;
SpringerPlus5: Berlin/Heidelberg, Germany, 2016.

---

Sustainability 2022, 14, 16356
16 of 17
53.
Chong, A.Y.; Ch’ng, E.; Liu, M.J.; Li, B. Predicting consumer product demands via Big Data: The roles of online promotional
marketing and online reviews. Int. J. Prod. Res. 2015, 55, 5142–5156. [
CrossRef
]
54.
Saidali, J.; Rahich, H.; Tabaa, Y.; Medouri, A. The combination between big data and marketing strategies to gain valuable
business insights for better production success. Procedia Manuf. 2019, 32, 1017–1023. [
CrossRef
]
55.
Tan, K.H.; Ji, G.; Lim, C.P.; Tseng, M.L. Using big data to make better decisions in the digital economy. Int. J. Prod. Res. 2017,
55, 4998–5000. [
CrossRef
]
56.
Erevelles, S.; Fukawa, N.; Swayne, L. Big Data consumer analytics and the transformation of marketing. J. Bus. Res. 2016,
69, 897–904. [
CrossRef
]
57.
Jabbar, A.; Akhtar, P.; Dani, S. Real-time big data processing for instantaneous marketing decisions: A problematization approach.
Ind. Mark. Manag. 2020, 90, 558–569. [
CrossRef
]
58.
Gnizy, I. Applying big data to guide firms’ future industrial marketing strategies. Appl. Big Data Guide Firms Future Ind. Mark.
Strateg. 2020, 35, 1221–1235. [
CrossRef
]
59.
Miller, T. Explanation in Artificial Intelligence: Insights from the Social Sciences. Artif. Intell. 2019, 267, 1–38. [
CrossRef
]
60.
Choe, J.Y.; Kim, J.J.; Hwang, J. Innovative marketing strategies for the successful construction of drone food delivery services:
Merging TAM with TPB. J. Travel Tour. Mark. 2021, 38, 16–30. [
CrossRef
]
61.
Aline, F.S.; Borges, F.J. The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research
directions. Int. J. Inf. Manag. 2020, 57, 102225.
62.
Paschen, J.; Kietzmann, J.; Kietzmann, T.C. Artificial intelligence (AI) and its implications for market knowledge in B2B marketing.
J. Bus. Ind. Mark. 2019, 34, 1410–1419. [
CrossRef
]
63.
Saura, J.R.; Ribeiro-Soriano, D.; Palacios-Marqués, D. Setting B2B digital marketing in artificial intelligence-based CRMs: A
review and directions for future research. Ind. Mark. Manag. 2021, 98, 161–178. [
CrossRef
]
64.
Sestino, A.; De Mauro, A. Leveraging Artificial Intelligence in Business: Implications, Applications and Methods. Technol. Anal.
Strateg. Manag. 2021, 34, 16–29. [
CrossRef
]
65.
Huang, M.H.; Rust, R.T. A Framework for Collaborative Artificial Intelligence in Marketing. J. Retail. 2021, 98, 209–223. [
CrossRef
]
66.
Verma, S.; Sharma, R.; Deb, S.; Maitra, D. Artificial intelligence in marketing: Systematic review and future research direction. Int.
J. Inf. Manag. Data Insights 2021, 1, 100002. [
CrossRef
]
67.
Ullal, M.S.; Hawaldar, I.T.; Soni, R.; Nadeem, M. The role of machine learning in digital marketing. Sage Open 2021, 11,
21582440211050394. [
CrossRef
]
68.
Stone, M.; Aravopoulou, E.; Ekinci, Y.; Evans, G.; Hobbs, M.; Labib, A.; Laughlin, P.; Machtynger, J.; Machtynger, L. Artificial
intelligence (AI) in strategic marketing decision- making: A research agenda. Strateg. Mark. 2020, 33, 183–200. [
CrossRef
]
69.
Kitsios, F.; Kamariotou, M. Artificial Intelligence and Business Strategy towards Digital Transformation: A Research Agenda.
Sustainability 2021, 13, 2025. [
CrossRef
]
70.
De Bruyn, A.; Viswanathan, V.; Beh, Y.S.; Brock, J.K.-U.; Von Wangenheim, F. Artificial Intelligence and Marketing: Pitfalls and
Opportunities. J. Interact. Mark. 2020, 51, 91–105. [
CrossRef
]
71.
Hair, J.F., Jr.; Sarstedt, M. Data, measurement, and causal inferences in machine learning: Opportunities and challenges for
marketing. J. Mark. Theory Pract. 2021, 29, 65–77. [
CrossRef
]
72.
Jain, D.; Dash, M.K.; Kumar, A.; Luthra, S. How is Blockchain used in marketing: A review and research agenda. Int. J. Inf. Manag.
Data Insights 2021, 1, 100044. [
CrossRef
]
73.
Tan, T.M.; Saraniemi, S. Trust in blockchain-enabled exchanges: Future directions in blockchain marketing. J. Acad. Mark. Sci. 2022.
[
CrossRef
]
74.
Lemos, C.; Ramos, R.F.; Moro, S.; Oliveira, P.M. Stick or Twist–The Rise of Blockchain Applications in Marketing Management.
Sustainability 2022, 14, 4172. [
CrossRef
]
75.
Zheng, Y.; Boh, W.F. Value drivers of blockchain technology: A case study of blockchain-enabled online community. Telemat.
Inform. 2021, 58, 101563. [
CrossRef
]
76.
Rabby, F.; Chimhundu, R.; Hassan, R. Blockchain Technology Transforms Digital Marketing by Growing Consumer Trust.
Transform. Through Blockchain Technol. 2022, 265–289. [
CrossRef
]
77.
Dorin, C.; Coita, M.M. Effects of the Blockchain Technology on Human Resources and Marketing: An Exploratory Study. Strateg.
Innov. Mark. Tour. 2019, 683–691. [
CrossRef
]
78.
Treiblmaier, H. Beyond blockchain: How tokens trigger the internet of value and what marketing researchers need to know about
them. J. Mark. Commun. 2021. [
CrossRef
]
79.
Nigam, A.; Behl, A.; Pereira, V.; Sangal, S. Impulse purchases during emergency situations: Exploring permission marketing and
the role of blockchain. Ind. Manag. Data Syst. 2022. [
CrossRef
]
80.
Chao, S. Construction Model of E-Commerce Agricultural Product Online Marketing System Based on Blockchain and Improved
Genetic Algorithm. Secur. Commun. Netw. 2022, 2022, 4055698. [
CrossRef
]
81.
Gleim, M.R.; Stevens, J.L. Blockchain: A game changer for marketers. Mark. Lett. 2021, 32, 123–128. [
CrossRef
]
82.
Boukis, A. Exploring the implications of blockchain technology for brand–consumer relationships: A future research agenda.
J. Prod. Brand Manag. 2020, 29, 307–320. [
CrossRef
]
83.
Singh, M.; Fuenmayor, E.; Hinchy, E.P.; Qiao, Y.; Murray, N.; Devine, D. Digital Twin: Origin to Future. Appl. Syst. Innov. 2021, 4, 36.
[
CrossRef
]

---

Sustainability 2022, 14, 16356
17 of 17
84.
Sjarov, M.; Lechler, T.; Fuchs, J.; Brossog, M.; Selmaier, A.; Faltus, F.; Donhauser, T.; Franke, J. The Digital Twin Concept in
Industry—A Review and Systematization. IEEE. 2020, 1, 1789–1796.
85.
Wu, J.; Yang, Y.; Cheng, X.U.; Zuo, H.; Cheng, Z. The Development of Digital Twin Technology Review. In Proceedings of the
2020 Chinese Automation Congress (CAC), Shanghai, China, 6–8 November 2020. [
CrossRef
]
86.
Liu, M.; Fang, S.; Dong, H.; Xu, C. Review of digital twin about concepts, technologies, and industrial applications. J. Manuf. Syst.
2021
, 58, 346–361. [
CrossRef
]
87.
West, S.; Stoll, O.; Meierhofer, J.; Züst, S. Digital Twin Providing New Opportunities for Value Co-Creation through Supporting
Decision-Making. Appl. Sci. 2021, 11, 3750. [
CrossRef
]
88.
Vijayakumar, S.D. Chapter Eleven–Digital twin in consumer choice modeling. Adv. Comput. 2020, 117, 265–284.
89.
Choi, Y.; Oh, M.; Choi, M.; Kim, S. Exploring the influence of culture on tourist experiences with robots in service delivery
environment. Curr. Issues Tour. 2020, 24, 717–733. [
CrossRef
]
90.
Hall, O.; Wahab, I. The use of drones in the spatial social sciences. Drones 2021, 5, 112. [
CrossRef
]
91.
Youngjoon, C.; Choi, M.; Oh, M.; Kim, S. Service robots in hotels: Understanding the service quality perceptions of human-robot
interaction. J. Hosp. Mark. Manag. 2020, 29, 613–635.
92.
de Kervenoael, R.; Hasan, R.; Schwob, A.; Goh, E. Leveraging human-robot interaction in hospitality services: Incorporating
the role of perceived value, empathy, and information sharing into visitors’ intentions to use social robots. Tour. Manag.
2020
, 78, 104042. [
CrossRef
]
93.
Michelle, M.E.; van Pinxteren, R.W. Trust in humanoid robots: Implications for services marketing. J. Serv. Mark. 2019, 33, 507–518.
[
CrossRef
]
94.
Lu, V.N.; Wirtz, J.; Kunz, W.H.; Paluch, S.; Gruber, T.; Martins, A.; Patterson, P.G. Service robots, customers and service employees:
What can we learn from the academic literature and where are the gaps? J. Serv. Theory Pract. 2020, 30, 361–391. [
CrossRef
]
95.
Jang, H.W.; Lee, S.B. Serving Robots: Management and Applications for Restaurant Business Sustainability. Sustainability
2020
, 12, 3998. [
CrossRef
]
96.
Hwang, J.; Lee, K.W.; Kim, D.; Kim, I. Robotic Restaurant Marketing Strategies in the Era of the Fourth Industrial Revolution:
Focusing on Perceived Innovativeness. Sustainability 2020, 12, 9165. [
CrossRef
]
97.
Zahy, B.; Ramadan, M.F. An adapted TPB approach to consumers’ acceptance of service-delivery drones. Technol. Anal. Strateg.
Manag. 2017, 29, 817–828.
98.
Dwivedi, Y.K.; Hughes, L.; Baabdullah, A.M.; Ribeiro-Navarrete, S.; Giannakis, M.; Al-Debei, M.M.; Dennehy, D.; Metri,
B.; Buhalis, D.; Cheung, C.M.; et al. Metaverse beyond the hype: Multidisciplinary perspectives on emerging challenges,
opportunities, and agenda for research, practice and policy. Int. J. Inf. Manag. 2022, 66, 102542. [
CrossRef
]
99.
Mystakidis, S. Metaverse. Encyclopedia 2022, 2, 486–497. [
CrossRef
]
100. Hwang, R.; Lee, M. The Influence of Music Content Marketing on User Satisfaction and Intention to Use in the Metaverse: A
Focus on the SPICE Model. Businesses 2022, 2, 141–155. [
CrossRef
]
101. Bourlakis, M.; Papagiannidis, S.; Li, F. Retail spatial evolution: Paving the way from traditional to metaverse retailing. Electron.
Commer. Res. 2009, 9, 135–148. [
CrossRef
]
102. Shen, B.; Tan, W.; Guo, J.; Zhao, L.; Qin, P. How to Promote User Purchase in Metaverse? A Systematic Literature Review on
Consumer Behavior Research and Virtual Commerce Application Design. Appl. Sci. 2021, 11, 11087. [
CrossRef
]
103. Hollensen, S.; Kotler, P.; Opresnik, M.O. Metaverse—The new marketing universe. J. Bus. Strategy 2022. [
CrossRef
]
104. Kaplan, A.M.; Haenlein, M. The fairyland of Second Life: Virtual social worlds and how to use them. Bus. Horiz. 2009, 52, 563–572.
[
CrossRef
]
105. Smaili, N.; de Rancourt-Raymond, A. Metaverse: Welcome to the new fraud marketplace. J. Financ. Crime 2022. [
CrossRef
]
106. Ranjan, J.; Foropon, C. Big data analytics in building the competitive intelligence of organizations. Int. J. Inf. Manag. 2021,
56, 102231. [
CrossRef
]

---

Document Outline

• Introduction 
• Methodology 
• Overview of Marketing Strategies 4.0 
• Industry 4.0 Enabling Technologies in Marketing Strategies 
  • IoT and Cloud Computing 
  • Big Data 
  • AI/ML 
  • Blockchain 
  • Digital Twin 
  • Robots and Drones 
  • Metaverse 
• Discussion and Recommendations 
• Conclusions 
• References