Cantitate/Preț
Produs

Texte als Daten: Dynamische Analyse textueller Daten im Unternehmenskontext: Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung

Autor Ingo Lange
de Limba Germană Paperback – 17 noi 2023
In diesem Buch werden Texte als Datengrundlage für Analysen in drei empirischen Studien untersucht. Die erste Studie fokussiert auf die Heterogenität von Produktbewertungen und identifiziert fünf dynamische Archetypen für Konsumgüterbewertungen durch die Analyse von über 23 Millionen Bewertungen auf der Webseite eines Onlineversandhändlers. Die zweite Studie betrachtet Verbrauchervorschläge als wichtige Quelle für die Produktentwicklung und zeigt die Wirksamkeit eines kategorieunabhängigen Modells zur Extraktion von Vorschlägen aus Produktrezensionen sowie die positive Wirkung von Unternehmensanreizen durch kostenlose Produkte. In der dritten Studie wird ein Index für energiepolitische Unsicherheit basierend auf Textdaten aus deutschen Zeitungen und Plenarprotokollen des Deutschen Bundestags entwickelt und sowohl qualitativ als auch extern validiert. Die Arbeit zeigt die Bedeutung von Textdaten für verschiedene Anwendungsbereiche und leistet einen Beitrag zur Verbesserung der Analysemethoden in den untersuchten Feldern.
Citește tot Restrânge

Din seria Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung

Preț: 47240 lei

Nou

Puncte Express: 709

Preț estimativ în valută:
9043 9301$ 7503£

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 19 februarie-05 martie

Preluare comenzi: 021 569.72.76

Specificații

ISBN-13: 9783658429720
ISBN-10: 3658429720
Ilustrații: XX, 180 S. 39 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.25 kg
Ediția:1. Aufl. 2023
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Gabler
Seria Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Einleitung.- Texte als Daten in der Literatur.- Meinungslebenszyklen: Die Dynamik von Online-Produktbewertungen.- Vorschläge zur Produktentwicklung und -verbesserung in Produktbewertungen.- Index für energiepolitische Unsicherheit auf der Grundlage von öffentlichen Textdaten.- Schlussbetrachtung.- Literaturverzeichnis.

Notă biografică

Ingo Lange ist Mitbegründer und Chief Technology Officer von einem Startup-Unternehmen, das einen personalisierten KI-Review-Response-Generator anbietet. Die innovative Technologie ermöglicht es Nutzern, dreimal schneller auf Online-Bewertungen mit maßgeschneiderten Antworten zu reagieren, die von einem KI-Assistenten generiert und über eine App oder APIs nahtlos in ihre Arbeitsumgebung integriert werden.

Textul de pe ultima copertă

In diesem Buch werden Texte als Datengrundlage für Analysen in drei empirischen Studien untersucht. Die erste Studie fokussiert auf die Heterogenität von Produktbewertungen und identifiziert fünf dynamische Archetypen für Konsumgüterbewertungen durch die Analyse von über 23 Millionen Bewertungen auf der Webseite eines Onlineversandhändlers. Die zweite Studie betrachtet Verbrauchervorschläge als wichtige Quelle für die Produktentwicklung und zeigt die Wirksamkeit eines kategorieunabhängigen Modells zur Extraktion von Vorschlägen aus Produktrezensionen sowie die positive Wirkung von Unternehmensanreizen durch kostenlose Produkte. In der dritten Studie wird ein Index für energiepolitische Unsicherheit basierend auf Textdaten aus deutschen Zeitungen und Plenarprotokollen des Deutschen Bundestags entwickelt und sowohl qualitativ als auch extern validiert. Die Arbeit zeigt die Bedeutung von Textdaten für verschiedene Anwendungsbereiche und leistet einen Beitrag zur Verbesserung der Analysemethoden in den untersuchten Feldern.

Der Autor 
Ingo Lange ist Mitbegründer und Chief Technology Officer von einem Startup-Unternehmen, das einen personalisierten KI-Review-Response-Generator anbietet. Die innovative Technologie ermöglicht es Nutzern, dreimal schneller auf Online-Bewertungen mit maßgeschneiderten Antworten zu reagieren, die von einem KI-Assistenten generiert und über eine App oder APIs nahtlos in ihre Arbeitsumgebung integriert werden.