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Understanding music streaming services via text mining of online customer reviews

计算机科学 顾客满意度 服务(商务) 透视图(图形) 点(几何) 业务 万维网 广告 营销 人工智能 几何学 数学
作者
Jaemin Chung,Jiho Lee,Janghyeok Yoon
出处
期刊:Electronic Commerce Research and Applications [Elsevier BV]
卷期号:53: 101145-101145 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.elerap.2022.101145
摘要

With the development of information technology, the subscription economy and streaming service market have grown rapidly. In particular, music streaming services have disrupted the traditional music industry. Nevertheless, few attempts have been made to understand music streaming services in terms of overall customer satisfaction. This study analyzes social media data to investigate the determinants of customer satisfaction in music streaming services. Topic modeling and text regression were applied to online app reviews for five music streaming services. This study finds that customers comment on factors related to usage environments, price plans, and content. All environment-related factors, some pricing-related factors, and content-related factors have a significant effect on customer satisfaction. In addition, the satisfaction determinants differ for each service. This study is an early attempt to analyze music streaming services from a data-driven perspective and contributes to a comprehensive understanding of music streaming services from the customer's point of view.
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