<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Marketing and marketing research</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Marketing and marketing research</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Маркетинг и маркетинговые исследования</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2074-5095</issn>
<issn publication-format="electronic">2618-8872</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">125106</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/marketing.31.2.125106</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">IZTQFR</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Comparative analysis of new and traditional methods for collecting marketing data to predict consumer behavior in the marketplace industry</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Сравнительный анализ новых и традиционных методов сбора маркетинговых данных для прогнозирования поведения потребителей на рынке маркетплейсов</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-0978-0061</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">1437-3473</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Pogrebova</surname>
<given-names>Olga Anatolievna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Погребова</surname>
<given-names>Ольга Анатольевна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>доцент кафедры маркетинга, кандидат экономических наук</p>
</bio>
<email>olgapogrebova@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5077-7649</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">4269-7382</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Oborevich</surname>
<given-names>Anna Arkadievna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Оборевич</surname>
<given-names>Анна Аркадьевна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>Аспирант Департамента маркетинга Высшей школы бизнеса</p>
</bio>
<email>anna.oborevich@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff2"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Saint Petersburg State University of Economics</institution>
<institution-id institution-id-type="ror">https://ror.org/0398ex766</institution-id>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Санкт-Петербургский государственный экономический университет</institution>
<institution-id institution-id-type="ror">https://ror.org/0398ex766</institution-id>
</aff>
</aff-alternatives>        
        <aff-alternatives id="aff2">
<aff>
<institution xml:lang="en">Higher School of Economics</institution>
<institution-id institution-id-type="ror">https://ror.org/055f7t516</institution-id>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»</institution>
<institution-id institution-id-type="ror">https://ror.org/055f7t516</institution-id>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-06-30" publication-format="print">
<day>30</day>
<month>06</month>
<year>2026</year>
</pub-date>
<volume>31</volume>
<issue>2</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 31, NO2 (2026)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 31, №2 (2026)</issue-title>
<fpage>263</fpage>
<lpage>282</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2026-03-21">
<day>21</day>
<month>03</month>
<year>2026</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-04-17">
<day>17</day>
<month>04</month>
<year>2026</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, Pogrebova O.A., Oborevich A.A.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Погребова О.А., Оборевич А.А.</copyright-statement>
<copyright-year>2026</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Pogrebova O.A., Oborevich A.A.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Погребова О.А., Оборевич А.А.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2026-06-30"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/125106">https://1economic.ru/lib/125106</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The digital transformation of marketing research has sparked a scientific debate regarding the relative validity of results obtained through traditional versus novel data collection methods. In this context, the authors have undertaken a systematic classification of both traditional and innovative marketing data collection techniques based on two key criteria: the level of researcher intervention (high/low) and the nature of the data (structured/unstructured).

The article presents the methodology and findings of a three-phase empirical study conducted on a sample of Russian consumers of the Ozon marketplace. The article aims to perform a comparative analysis of data acquired via three distinct methods: in-depth interviews, online surveys, and web scraping (parsing) of consumer comments from the official Ozon community page on the social network VKontakte.

To ensure robustness, the results derived from these methods were subsequently triangulated and compared against the actual transactional history of the consumers’ orders on the Ozon platform. Based on this comprehensive analysis, a detailed consumer profile was constructed. The study concludes with formulated insights into the relative effectiveness of each data collection method in addressing specific research objectives, with particular emphasis on the unique characteristics and challenges of the Russian market.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>цифровая трансформация маркетинговых исследований порождает дискуссию о том, какие методы — традиционные или новые — дают более достоверные результаты. Авторами систематизированы традиционные и новые методы сбора маркетинговых данных по критериям уровня вмешательства исследователя (высокий / низкий) и природе данных (структурированные / неструктурированные). Представлены методология и итоги трехфазного исследования российских потребителей маркетплейса Ozon, целью которого стал сравнительный анализ данных, полученных с помощью методов глубинного интервью, онлайн-опроса и парсинга комментариев сообщества маркетплейса в социальной сети «ВКонтакте». Полученные результаты были сопоставлены с фактическими данными истории заказов потребителей маркетплейса Ozon. По итогам триангуляции сформирован портрет потребителя и сформулированы выводы о том, какие исследовательские задачи эффективнее решает каждый из методов сбора маркетинговых данных применительно к специфике российского рынка</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>traditional marketing research methods</kwd>
<kwd>new marketing research methods</kwd>
<kwd>consumer behavior</kwd>
<kwd>in-depth interview</kwd>
<kwd>online survey</kwd>
<kwd>data parsing</kwd>
<kwd>marketplace</kwd>
<kwd>data triangulation</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>традиционные методы маркетинговых исследований</kwd>
<kwd>новые методы маркетинговых исследований</kwd>
<kwd>поведение потребителей</kwd>
<kwd>глубинное интервью</kwd>
<kwd>онлайн-опрос</kwd>
<kwd>парсинг данных</kwd>
<kwd>маркетплейс</kwd>
<kwd>триангуляция данных</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Конникова О.А., Юлдашева О.У. Феномен естественной цифровой информации и его роль в процессе проведения современных маркетинговых исследований // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2021. – № 1. – c. 4-16. – doi: 10.36627/2074-5095-2021-1-1-4-16.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Оборевич А.А. Выпускная квалификационная работа Сравнительный анализ методов маркетинговых исследований для прогнозирования поведения потребителей на рынке маркетплейсов. - СПб.: СПбГЭУ, 2021.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Смирнов С. В., Кавеева А. Д. Анализ социальных сетей пользователей ВКонтакте с помощью Python // Общество 5.0: парадоксы цифрового будущего: Материалы Международной научно-образовательной конференции – Казань: Изд-во КФУ. Казань, 2019.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Юлдашева, О.У., Погребова О.А., Артюнин А.Д. Технологии обработки естественного языка в маркетинге: области применения и решаемые задачи // Российский журнал менеджмента. – 2025. – № 2. – c. 249-270. – doi: 10.21638/spbu18.2025.206.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Creswell, J.W. and Plano Clark, V.L., 2011. Designing and Conducting Mixed Methods Research. 2nd Edition, Sage Publications.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. ESOMAR (2024). Global Market Research Report 2024. ESOMAR Publications. [Электронный ресурс]. URL: https://esomar.org/publications/report-1 (дата обращения: 15.02.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. ESOMAR (2024). Voice of the CEO 2024: Industry Insights from Leaders. ESOMAR Community. [Электронный ресурс]. URL: https://community.esomar.org/uploads/public/library/documents/miscellaneous/Voice-of-CEOs-ESOMAR-2024.pdf (дата обращения: 15.02.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. France S.L. 2024. Consumer Research with Projective Techniques: A Mixed Methods-Focused Review and Empirical Reanalysis. arXiv preprint, arXiv:2409.04995. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/2409.04995 (дата обращения: 17.02.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. GreenBook (2025). GRIT Business and Innovation Edition. GreenBook Research Industry Trends. [Электронный ресурс]. URL: https://www.greenbook.org/grit/grit-business-and-innovation-edition (дата обращения: 15.02.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Grewal D., Hulland J., Kopalle P.K. The future of technology and marketing: a multidisciplinary perspective // Journal of the Academy of Marketing Science. – 2020. – p. 1-8. – doi: 10.1007/s11747-019-00711-4.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Hewege C. R. In Search of Alternative Research Methods in Marketing: Insights from Layder‘s Adaptive Theory Methodology // Contemporary Management Research. – 2013. – № 9. – doi: 10.7903/cmr.9978.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Lemon K. N., Verhoef P. C. Understanding customer experience throughout the customer journey // Journal of Marketing. – 2016. – № 6. – doi: 10.1509/jm.15.0420.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Polat, M., and Öcel, Y., 2025. USE OF MIXED METHOD IN MARKETING RESEARCH: A CONTENT ANALYSIS. PHYSICAL REVIEW, 23: 685-699. DOI: 10.7906/indecs.23.6.6</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Sharma C, Rath P, Kumar R, Sharma S, Chen H-Y. Mapping the Evolution of Digital Marketing Research Using Natural Language Processing // Information. – 2025. – № 11. – p. 942. – doi: 10.3390/info16110942.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Schweidel D. A., Moe W. W. Listening in on social media: A joint model of sentiment and venue format choice // Journal of Marketing Research. – 2014. – № 4. – p. 387-402. – doi: 10.1509/jmr.12.0424.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Wang X., Lin X., Shao B. Social commerce model for business outcomes: Validated structure–conduct–outcome framework using mixed methods design // Information Management. – 2025. – № 2. – p. 104280. – doi: 10.1016/j.im.2025.104280.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17.</label>
<mixed-citation>17. Wedel M., Kannan P. K. Marketing Analytics for Data-Rich Environments // Journal of Marketing. – 2016. – № 6. – p. 97-121. – doi: 10.1509/jm.15.0413.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18.</label>
<mixed-citation>18. West R. 2024. Qualitative Research Methods and The Perfect Choice For Qualitative Content Management And Curation. Civicom Marketing Research Services Blog. [Электронный ресурс]. URL: https://www.civicommrs.com/qualitative-research-methods-and-the-perfect-choice-for-qualitative-content-management-and-curation (дата обращения: 15.02.2026).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>