시장 인텔리전스

Market intelligence
이 기사는 상업 시장에 대한 정보와 분석에 관한 것입니다.마케팅 활동을 지원하기 위한 정보는 마케팅 인텔리전스를 참조하십시오.
마케팅 업무
주요 개념

시장 인텔리전스(MI)는 기업의 시장 동향, 경쟁사 및 고객([1]기존, 분실, 목표물) 모니터링과 관련된 정보를 수집하고 분석합니다.경쟁 정보(CI)의 하위 유형으로 경쟁사와 고객의 가치 및 선호도 [1]등 시장 동향에 대한 지속적인 통찰력을 제공하는 기업이 수집한 데이터와 정보입니다.

MI는 조직의 마케팅 능력과 함께 자원 및 프로세스의 [2]할당 및 구현에 대한 지침을 제공합니다.기업이 경쟁 우위를 확보하고 목표를 [3][1]가장 잘 충족할 수 있도록 조직이 마케팅 포지션을 측정하기 위한 전략적인 마케팅 계획을 지속적으로 제공하는 데 사용됩니다.

조직은 재무 능력 및 원하는 시장 부문에 적합한 MI 프레임워크와 모델을 개발할 수 있지만, 주로 [4]MI의 수집, 검증, 처리 및 커뮤니케이션의 4단계 프로세스를 기반으로 합니다.MI 데이터의 수집은 질적, 양적, 공식, 비공식, 공개 및 [5]미공개 등 다양한 범주로 분류된다.MI 데이터는 내부 및 [5]외부 모두에서 수집됩니다.

MI가 가져올 수 있는 이점은 고객, 경쟁업체 및 시장에 대한 통찰력을 제공함으로써 조직이 마케팅 [1]전략에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 것입니다.MI가 가져올 수 있는 문제는 불법이나 비윤리적인 방법으로 데이터와 정보를 취득함으로써 재정적 손실과 정부의 규제 [6]실패로 이어질 수 있다.

배경과 개발

MI 및 MI의 보다 광범위한 용어인 마케팅 인텔리전스는 [7]Kelley에 의해 "Marketing Intelligence for Top Management"에서 처음 소개되었습니다.이것은 조직이 정책을 보다 효율적으로 작성하고 비즈니스 [7]의사결정을 할 수 있도록 분석, 신뢰성 및 일관성을 갖춘 정보를 제공하기 위한 것입니다.

Kelley에 이어 "How to Development a Marketing Intelligence System"에서 R. Pinkerton은 기술혁명이 일어나는 [8]동안 마케팅 인텔리전스 시스템이 적용됨에 따라 조직의 능동성을 보여줍니다.MI에의 공헌에는, 「글로벌 인텔리전스 얼라이언스」나 「경쟁 인텔리전스 프로페셔널 협회」(SCIP)[9]등의 전문 조직이 포함됩니다.이들 조직은 [9]MI를 더욱 정의하고 이해하기 위해 경험적 및 이론적 연구에 모두 기여했습니다.

MI에 대한 연구는 다른 배경을 가진 학자들과 비학력자들로부터 이루어지기 때문에 그것은 단편적인 연구 상태를 가져왔다.이로 인해 MI는 경쟁 정보, 비즈니스 정보 및 전략 [10]정보 등 다른 시장 용어와 상호 호환되게 되었습니다.현재의 MI는 조직의 [7]요건을 충족하기 위해 계속 변화하고 있습니다.

프레임워크

MI의 실장은 조직의 [11]인식에 따라 달라집니다.MI는 3가지 주요 액티비티로 정의됩니다.이 액티비티는 현재와 미래의 고객 요구에 필요한 마케팅 정보 수집, 정보 분석(수집된 정보로부터 얻은 정보), 정보 액티비티(Information Activity)입니다.이 액티비티는 정보 수집을 위해 인텔리전스를 사용합니다.마케팅 [5]계획을 수립하고 개발합니다.

프레임워크는 유연할 수 있지만 조직이 MI를 모델링하기 위해 사용하는 기반은 수집, 검증,[4] 처리 및 커뮤니케이션의 4단계 프로세스를 포함합니다.데이터 마이닝 기술은 [citation needed]검색된 데이터 및 정보의 수집 및 분석을 지원하기 위해 프로세스 전체에서 사용됩니다.MI는 조직이 전략적이고 전술적인 마케팅 계획을 개선하기 위해 지속적으로 추적해야 하는 프로세스입니다.이들 프로세스는 MI가 [5]정의되어 있는3가지 액티비티를 대상으로 합니다.모델은 필요에 따라 조정 및 조정할 수 있으며 한 번에 또는 [11]섹션별로 구현할 수 있습니다.

수집

수집은 MI 모델의 첫 번째 단계로, 특정 시장 [11]부문의 데이터와 정보를 수집합니다.이러한 데이터와 정보는 다른 조직과 그 시장 전략, 연구소 및 비즈니스 [11]보고서와 같은 외부 소스로부터 수집할 수 있습니다.

내부 요인으로는 현재의 전략 프로세스와 개인 고객의 [11]동향을 조사할 수 있습니다.인텔리전스의 70~80%는 조직의 종업원 또는 사내 MI 네트워크 내에 존재하는 것으로 추정됩니다.이들은 공급업체, 고객 및 기타 업계 [12]담당자와 대화할 때 정보를 얻는 팀이기 때문입니다.종업원을 인텔리전스 프로그램에 끌어들여 데이터와 정보를 취득하기 위해서는, 참가 촉진을 위한 보상 프로그램 개발, MI 목표, 요건, 정보의 제공 시간 제공, 종업원과의 인텔리전스 프로그램을 촉진하기 위한 적절한 커뮤니케이션 방법 작성 등, 다음과 같은 점에 유의할 수 있다.예를 들어 이메일시스템 [13][14]사용.

데이터 및 정보 수집에서 발생하는 과제는 관련 정보의 식별이며, 이는 조직이 시장 [citation needed]부문을 명확하게 정의하지 않은 결과입니다.

확인

데이터 품질을 떨어뜨리는 데이터 중복 표시

검증은 MI 모델의 두 번째 단계로, 이를 데이터[11][16] 클렌징이라고 합니다.데이터와 정보가 다양한 [16]소스에서 검색되기 때문에 우수한 데이터 품질을 유지하는 것이 중요합니다.소스로부터 얻은 데이터와 정보는 더럽혀질 수 있습니다.즉, 불완전하거나, 잘못되었거나, 부적절하거나,[11] 중복될 수 있습니다.이 단계를 통해 데이터와 정보를 조정하고 조직이 이해할 수 있으며 일관성과 컴플라이언스를 [11]유지할 수 있습니다.데이터 품질을 올바르게 유지하지 않으면 매출 및 정부 규제 [6]실패와 함께 조직 손실로 이어질 수 있습니다.

검증 방법

데이터 클렌징은 MI 스트래티지 [16]사용에 적합한 데이터 품질을 얻기 위해 여러 단계를 수반하는 복잡한 프로세스입니다.단계에는 조직의 데이터 품질 수준을 정의하고 수집된 데이터에서 오류를 감지한 후 오류를[17] 복구하는 작업이 포함됩니다.데이터 클렌징의 5단계는 오류를 특정하기 위한 데이터 분석, 오류 제거, 오류 제거가 적절하게 수행되었는지 확인, 데이터 웨어하우스 내의 데이터를 새로 고치고 마지막으로 더러운 데이터를 깨끗한 [18]데이터로 교체하는 것입니다.

처리.

프로세싱은 MI [4]모델의 세 번째 단계입니다.조직 규칙, 모델링, 논리 및 분석을 사용하여 조직이 특정 [11]지식을 습득할 수 있는 읽기 쉬운 정보, 보고서 및 스프레드시트를 생성하는 것이 포함됩니다.데이터를 읽을 수 있는 정보로 해석하는 것은 복잡하기 때문에 어렵습니다.데이터와 정보를 조합하여 마케팅 [19]전략에 맞추기 위해서는 적절한 기술과 최고 조직 차원의 강력한 노력이 필요합니다.

의사소통

커뮤니케이션은 MI 모델의 마지막 단계입니다.처리 단계에서 얻은 정보를 시장 전략에[20] 따라 적용할 조직 내 인물에게 공유, 전달 및 전송하는 것을 포함합니다.MI는 끊임없이 변화하고 있기 때문에 MI 전략의 커뮤니케이션은 MI 전략의 지속적 타당성과 [21]그 실시를 판단하기 위해 주어진 시장산업에 대한 전문지식을 가진 관리자가 필요하다.MI 전략의 커뮤니케이션을 가능한 한 성공시키기 위해서, 이 프로세스는,[8] 정보기관이라고도 불리는 조직의 모든 레벨에 의해서 행해져야 합니다.

정보기관

인텔리전스 조직은 "시장 인텔리전스 프로세스를 실현하는 인력 및 정보 자원"[1]을 말합니다.정보기관의 5대 요소는 MI 프로세스를 관리하고 이끄는 MI 리더십, MI 팀, MI 팀이 구성하는 외부 정보원 포트폴리오, MI 사용자로 구성된 내부 MI 네트워크 및 MI 사용자의 개인정보원 [1]네트워크이다.인텔리전스 조직 요소는 지속적인 MI [1][8]프로세스를 가능하게 하는 외부 및 내부 요소로 구성됩니다.

시장 인텔리전스 데이터 수집

[22]MI 수집에 검색 엔진 사용

MI 데이터의 수집은 조직의 재무 능력에 따라 다릅니다.데이터와 정보의 출처는 질적, 양적, 공식, 비공식, 공개, 미공개 등으로 구분된다.이러한 소스는 조직 [8]내부 및 외부에서 모두 회수됩니다.검색 엔진과 기업 웹 사이트를 사용하여 경쟁업체의 전략을 확인하고, 평판이 좋은 출판물 [23]및 기존 고객층을 통해 비즈니스 동향을 파악합니다.조직은 MI를 수집하기 위해 서로 다른 시스템을 사용합니다. 한 가지 시스템은 오픈 소스 인텔리전스 [24]시스템입니다.

내부 정보 수집

내부 정보 수집의 소스는 고객, 제조사, 연구개발(R&D)을 통해 데이터를 수집하는 것, 판매 담당자, 물리적 증거, 판매 견적, 판매 기록, 무역 박람회 및 [25]신입사원 등입니다.이러한 데이터 소스는 중요하지 않은 것에 대해 매우 중요하기 때문에 5등급으로 평가되었습니다.고객, 제조원 및 R&D가 가장 중요한 것으로 나타났습니다.이러한 데이터 소스는 100%의[26], 조직이 4위 이상으로 순위를 매기고 있습니다.이는 MI 데이터와 정보를 수집하고 수집하는 과정에서 이러한 데이터 소스가 조직에 가장 큰 가치를 제공했음을 보여줍니다.

외부 정보 수집

외부 정보 수집의 소스는 고객 회의, 딜러/디스트리뷰터, 고객, 비즈니스 관계자, 시장 조사 프로젝트, 공급업체, 온라인 서비스, 정기 간행물 [27]및 정부 간행물에서 데이터를 수집하는 데 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.이러한 데이터 소스를 내부 정보 수집 소스와 동일한 규모로 비교한 결과, 고객 회의를 통해 수집된 정보가 조직에 가장 중요했으며, 100%의 조직이 이 데이터 소스를 4 [28]이상이라고 평가했습니다.

정보 시스템 인텔리전스 수집

마케팅 정보 시스템을 통해 조직은 외부 및 내부 정보를 지속적으로 [29]획득, 생성 및 유지할 수 있습니다.인공지능(AI) 기술을 활용해 MI의 전략·전술 마케팅 전략 기획에 도움이 되는 동시에 마케팅 [29]전문 지식을 공유하는 시스템이다.

오픈 소스 인텔리전스(OSINT)

오픈 소스 인텔리전스는 조직이 채용하는 MI 수집의 주요 형태입니다.OSINT는 미분류,[30] 비비밀 및 회색 문헌에서 공개된 인쇄물 및 디지털/전자 데이터의 검색, 검색, 수집, 이용, 검증, 분석 및 인텔리전스 요구 클라이언트와의 공유로 정의됩니다.시스템이 사용자 친화적이고 저렴하며 가공 [31]가능한 원재료를 풍부하게 가공하여 자주 사용됩니다.

시장 인텔리전스의 영향

MI를 사용하면 MI의 취득, 유지보수 및 구현 방법에 따라 조직에 이익과 문제가 모두 발생할 수 있습니다.MI가 가져올 수 있는 혜택에는 마케팅 [1]전략에서 경쟁 우위를 확보하는 것이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.MI가 가져올 수 있는 문제에는 재정적 손실과 정부 규제 [11]실패가 포함될 수 있지만 이에 국한되지 않습니다.

문제들

MI 데이터나 정보의 취득이나 조직의 마케팅 전략의 실시에 있어서 발생하는 문제가 있습니다.비윤리적이고 불법적인 정보 수집과 같은 문제는 정부 규제의 실패로 이어질 수 있습니다.또한 더러운 데이터를 적절히 삭제하지 않고 문제를 완화 또는 해결하지 않으면 조직에 [11][6]금전적 및 평판을 손상시킬 수 있는 다양한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

합법성과 윤리

브리티시 에어웨이즈 [32]항공기

발생할 수 있는 문제는 데이터와 정보의 비윤리적이고 불법적인 수집이다.조직은 MI에 대한 데이터를 불법 또는 비윤리적으로 수집하여 경쟁 우위를 확보하려고 할 수 있습니다. 이를 산업 [33]스파이라고 합니다.불법적인 MI 수집 관행의 한 예는 British Airways가 버진의 기밀 비행 [34][11]세부 정보에 접근하여 1984년 Data Protect Act를 위반했을 때입니다.

행동 기준은 비영리 단체인 경쟁력 있는 인텔리전스 전문가 협회에 의해 개발되었으며, 이러한 윤리 강령은 기업이 시장 정보를 수집할 때 준수할 수 있으며 데이터와 [11]정보의 불법적이고 비윤리적인 수집을 방지하기 위해 작성되었습니다.

더티 데이터

수집된 더러운 데이터는 데이터 품질을 유지하기 위해 정리해야 합니다.데이터 삭제 시 발생하는 과제는 대량의 데이터가 수신되어 조직이 처리 [35]중인 더러운 데이터를 감지하지 못할 수 있는 많은 위험에 직면하게 된다는 것입니다.데이터 품질을 적절하게 관리하지 않으면 재정적 손실, MI 전략의 비효율적인 구현 및 정부 [36]규제 위반이 발생할 수 있습니다.금전적 손실의 원인은 운영 비용입니다. 더러운 [6]데이터를 식별하고 수정하는 데 소요되는 리소스와 시간이 증가하기 때문입니다.

혜택들

MI 프로세스는 많은 조직의 전략적 시장 계획에서 사용되어 왔지만,[1] 조직에 MI 프로세스를 사용하는 데 있어 하드하고 소프트한 이점이 무엇인지에 대해서는 여전히 어려움이 있습니다.성공적인 MI 프로세스의 이점은 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 더 나은 결정과 더 빠른 결정, 시간과 비용 절감, 조직 학습 및 새로운 아이디어입니다. 그러나 전반적으로 조직의 [1]수익성과 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.MI가 많아짐에 따라 조직의 경쟁력은 높아집니다.이것에 의해, 현재의 방법을 개선하고,[37] 신제품을 찾아내는 능력의 향상을 통해서, 조직이 혁신을 도모할 수 있는 길이 열릴 것입니다.

레퍼런스

  1. ^ a b c d e f g h i j Hedin, Hans; Hirvensalo, Irmeli; Vaarnas, Markko, eds. (2012-01-02). The Handbook of Market Intelligence. doi:10.1002/9781119208082. ISBN 9781119208082.
  2. ^ Carson, Grace; O'Connor, Christina; Simmons, Geoff (2020-01-01). "The crucial role of market intelligence in the development of small business marketing capabilities". Journal of Small Business and Enterprise Development. 27 (5): 797–816. doi:10.1108/JSBED-12-2019-0394. ISSN 1462-6004. S2CID 225735797.
  3. ^ Jamil, George Leal (2013-01-01). "Approaching Market Intelligence Concept through a Case Analysis: Continuous Knowledge for Marketing Strategic Management and its Complementarity to Competitive Intelligence". Procedia Technology. 9: 463–472. doi:10.1016/j.protcy.2013.12.051. ISSN 2212-0173.
  4. ^ a b c Jamil, George Leal (2013). "Approaching Market Intelligence Concept through a Case Analysis: Continuous Knowledge for Marketing Strategic Management and its Complementarity to Competitive Intelligence". Procedia Technology. 9: 466. doi:10.1016/j.protcy.2013.12.051. ISSN 2212-0173.
  5. ^ a b c d Kumar Vishnoi, Sushant; Bagga, Teena (2020). "Marketing Intelligence: Antecedents and Consequences". SSRN Electronic Journal: 2. doi:10.2139/ssrn.3563107. ISSN 1556-5068. S2CID 229598952.
  6. ^ a b c d Redman, Thomas C. (1998). "The impact of poor data quality on the typical enterprise". Communications of the ACM. 41 (2): 81. doi:10.1145/269012.269025. ISSN 0001-0782. S2CID 17205136.
  7. ^ a b c Kelley, William T. (1965-10-01). "Marketing Intelligence for Top Management". Journal of Marketing. 29 (4): 19–24. doi:10.1177/002224296502900405. ISSN 0022-2429. S2CID 168050731.
  8. ^ a b c d Kumar Vishnoi, Sushant; Bagga, Teena (2020-03-28). "Marketing Intelligence: Antecedents and Consequences". Rochester, NY. doi:10.2139/ssrn.3563107. S2CID 229598952. SSRN 3563107. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  9. ^ a b Egan, Michelle P. (2001-06-14), "Conclusion: Governance and Market‐Building", Constructing a European Market, Oxford University Press, pp. 260–272, doi:10.1093/0199244057.003.0011, ISBN 978-0-19-924405-8, retrieved 2021-05-31
  10. ^ Egan, Michelle P. (2001-06-14), "Conclusion: Governance and Market‐Building", Constructing a European Market, Oxford University Press, pp. 260–272, doi:10.1093/0199244057.003.0011, ISBN 978-0-19-924405-8, retrieved 2021-05-31
  11. ^ a b c d e f g h i j k l m Jamil, George Leal (2013-01-01). "Approaching Market Intelligence Concept through a Case Analysis: Continuous Knowledge for Marketing Strategic Management and its Complementarity to Competitive Intelligence". Procedia Technology. 9: 463–472. doi:10.1016/j.protcy.2013.12.051. ISSN 2212-0173.
  12. ^ Tsu Wee Tan, Thomas; Ahmed, Zafar U. (1999). "Managing market intelligence: an Asian marketing research perspective". Marketing Intelligence & Planning. 17 (6): 39. doi:10.1108/02634509910293124. ISSN 0263-4503.
  13. ^ Tsu Wee Tan, Thomas; Ahmed, Zafar U. (1999). "Managing market intelligence: an Asian marketing research perspective". Marketing Intelligence & Planning. 17 (6): 302. doi:10.1108/02634509910293124. ISSN 0263-4503.
  14. ^ Gordon, Ian, June 19- (1989). Beat the competition : how to use competitive intelligence to develop winning business strategies. Oxford, UK: B. Blackwell. ISBN 0-631-15991-6. OCLC 19125425.
  15. ^ "Creative Commons — Attribution-ShareAlike 4.0 International — CC BY-SA 4.0". creativecommons.org. Retrieved 2021-05-31.
  16. ^ a b c Ridzuan, Fakhitah; Wan Zainon, Wan Mohd Nazmee (2019-01-01). "A Review on Data Cleansing Methods for Big Data". Procedia Computer Science. 161: 731–738. doi:10.1016/j.procs.2019.11.177. ISSN 1877-0509.
  17. ^ Ridzuan, Fakhitah; Wan Zainon, Wan Mohd Nazmee (2019-01-01). "A Review on Data Cleansing Methods for Big Data". Procedia Computer Science. 161: 732. doi:10.1016/j.procs.2019.11.177. ISSN 1877-0509.
  18. ^ Ridzuan, Fakhitah; Wan Zainon, Wan Mohd Nazmee (2019-01-01). "A Review on Data Cleansing Methods for Big Data". Procedia Computer Science. 161: 734. doi:10.1016/j.procs.2019.11.177. ISSN 1877-0509.
  19. ^ Fleisher, Craig (1990). "The competitive analysis of non-market intelligence". Competitive Intelligence Review. 1 (2): 11–13. doi:10.1002/cir.3880010206. ISSN 1058-0247.
  20. ^ Heang, Rasmey (2017). BOOK REVIEW: THE USE OF MARKET INTELLIGENCEIN COMPETITIVE ANALYSIS. Digitala Vetenskapliga Arkivet. p. 8.
  21. ^ Heang, Rasmey (2017). BOOK REVIEW: THE USE OF MARKET INTELLIGENCEIN COMPETITIVE ANALYSIS. Digitala Vetenskapliga Arkivet. p. 48.{{cite book}}: CS1 유지보수: 날짜 및 연도(링크)
  22. ^ "Creative Commons — Attribution-ShareAlike 4.0 International — CC BY-SA 4.0". creativecommons.org. Retrieved 2021-05-31.
  23. ^ "SCIP Europe established". Competitive Intelligence Review. 2 (1): 51–52. 1991. doi:10.1002/cir.3880020129. ISSN 1058-0247.
  24. ^ Sharma, Arun (2020-07-17). "The organization of customer support services". European Journal of Marketing. 54 (7): 1813–1814. doi:10.1108/ejm-07-2020-974. ISSN 0309-0566.
  25. ^ Lackman, Conway; Saban, Kenneth; Lanasa, John (2000-02-01). "The contribution of market intelligence to tactical and strategic business decisions". Marketing Intelligence & Planning. 18 (1): 8. doi:10.1108/02634500010308530. ISSN 0263-4503.
  26. ^ Lackman, Conway; Saban, Kenneth; Lanasa, John (2000-02-01). "The contribution of market intelligence to tactical and strategic business decisions". Marketing Intelligence & Planning. 18 (1): 7. doi:10.1108/02634500010308530. ISSN 0263-4503.
  27. ^ Lackman, Conway; Saban, Kenneth; Lanasa, John (2000-02-01). "The contribution of market intelligence to tactical and strategic business decisions". Marketing Intelligence & Planning. 18 (1): 8. doi:10.1108/02634500010308530. ISSN 0263-4503.
  28. ^ Lackman, Conway; Saban, Kenneth; Lanasa, John (2000-02-01). "The contribution of market intelligence to tactical and strategic business decisions". Marketing Intelligence & Planning. 18 (1): 7. doi:10.1108/02634500010308530. ISSN 0263-4503.
  29. ^ a b Kumar Vishnoi, Sushant; Bagga, Teena (2020). "Marketing Intelligence: Antecedents and Consequences". SSRN Electronic Journal: 4. doi:10.2139/ssrn.3563107. ISSN 1556-5068. S2CID 229598952.
  30. ^ Fleisher, Craig S. (2008-07-25). Calof, Jonathan L. (ed.). "Using open source data in developing competitive and marketing intelligence". European Journal of Marketing. 42 (7/8): 853. doi:10.1108/03090560810877196. ISSN 0309-0566.
  31. ^ Sharma, Arun (2020-07-17). "The organization of customer support services". European Journal of Marketing. 54 (7): 1813–1814. doi:10.1108/ejm-07-2020-974. ISSN 0309-0566.
  32. ^ "Creative Commons — Attribution-ShareAlike 3.0 Unported — CC BY-SA 3.0". creativecommons.org. Retrieved 2021-05-31.
  33. ^ Button, Mark (2020-03-01). "Editorial: economic and industrial espionage". Security Journal. 33 (1): 2. doi:10.1057/s41284-019-00195-5. ISSN 1743-4645.
  34. ^ "Battle of the Airlines: Computer hacking of flight details 'was". The Independent. 2011-10-22. Retrieved 2021-05-19.
  35. ^ Amaravadi, Chandra S.; Samaddar, Subhashish; Dutta, Siddhartha (1995). "Intelligent marketing information systems:: computerized intelligence for marketing decision making". Marketing Intelligence & Planning. 13 (2): 734. doi:10.1108/02634509510083464. ISSN 0263-4503.
  36. ^ Redman, Thomas C. (1998). "The impact of poor data quality on the typical enterprise". Communications of the ACM. 41 (2): 80. doi:10.1145/269012.269025. ISSN 0001-0782. S2CID 17205136.
  37. ^ "[EBOOK] Market Intelligence: Stand out with Data Monitoring". resources.rockcontent.com. Retrieved 2021-06-02.