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Automatisierte Präferenzmessung: Extraktion und Evaluation von Produktattributen auf Basis von Online-Rezensionen: Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung

Autor Tobias Roelen-Blasberg
de Limba Germană Paperback – 12 oct 2018
Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können.
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Din seria Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung

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Specificații

ISBN-13: 9783658238308
ISBN-10: 3658238305
Pagini: 188
Ilustrații: XVI, 170 S. 38 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 x 10 mm
Greutate: 0.23 kg
Ediția:1. Aufl. 2019
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Gabler
Seria Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Automatisierte Attribut-Extrahierung.- Attributgruppierung und -eliminierung.- Automatisierte Attribut-Evaluierung.- Sentiment-Training und -Extrahierung.

Notă biografică

Tobias Roelen-Blasberg ist Doktorand bei der Forschungsgruppe für Marketing und Vertrieb des Institute of Information Systems and Marketing (IISM) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich automatisierte Marktforschung, Data Mining, Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning.

Textul de pe ultima copertă

Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können. 
Der Inhalt
  • Automatisierte Attribut-Extrahierung
  • Attributgruppierung und -eliminierung
  • Automatisierte Attribut-Evaluierung
  • Sentiment-Training und -Extrahierung
Die Zielgruppen
  • Dozierende und Studierende der Fachgebiete Marketing, Marktforschung, Wirtschaftsinformatik und Informatik 
  • Marktforscher und Marktforscherinnen, Marketing Manager und Managerinnen, Brand Manager und Managerinnen
Der Autor
Tobias Roelen-Blasberg ist Doktorand bei der Forschungsgruppe für Marketing und Vertrieb des Institute of Information Systems and Marketing (IISM) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich automatisierte Marktforschung, Data Mining, Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning.

Caracteristici

Ansatz zur automatisierten Erhebung von Kundenpräferenzen