Mine Your Own Business: Market-Structure Surveillance Through Text Mining

竞争对手分析 计算机科学 主题模型 用户生成的内容 定向广告 市场结构 数据科学 互联网 万维网 业务 营销 情报检索 社会化媒体 产业组织
作者
Oded Netzer,Ronen Feldman,Jacob Goldenberg,Moshe Fresko
出处
期刊:Marketing Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:31 (3): 521-543 被引量:645
标识
DOI:10.1287/mksc.1120.0713
摘要

Web 2.0 provides gathering places for Internet users in blogs, forums, and chat rooms. These gathering places leave footprints in the form of colossal amounts of data regarding consumers' thoughts, beliefs, experiences, and even interactions. In this paper, we propose an approach for firms to explore online user-generated content and “listen” to what customers write about their and their competitors' products. Our objective is to convert the user-generated content to market structures and competitive landscape insights. The difficulty in obtaining such market-structure insights from online user-generated content is that consumers' postings are often not easy to syndicate. To address these issues, we employ a text-mining approach and combine it with semantic network analysis tools. We demonstrate this approach using two cases—sedan cars and diabetes drugs—generating market-structure perceptual maps and meaningful insights without interviewing a single consumer. We compare a market structure based on user-generated content data with a market structure derived from more traditional sales and survey-based data to establish validity and highlight meaningful differences.

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