文件名称：通过社交媒体分析生成商业智能：用消费者、员工和公司生成的内容衡量品牌个性-研究论文
文件大小：1.32MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 12:29:49
Social Media Analytics
社交媒体平台提供了巨大的文本数据存储库，这为社交媒体分析带来了巨大的机遇，其中可以从用户和公司生成的内容中提取有价值的信息。 虽然研究已经表明社交媒体在其网络和活动价值方面的显性价值，但越来越多的文献专注于提取嵌入在文本数据中的隐含的有价值信息。 我们展示了公司可以通过衡量品牌个性的重要业务应用从社交媒体数据中提取业务价值。 具体来说，我们开发了一个文本分析框架，该框架集成了不同来源的社交媒体数据（消费者生成的内容、员工生成的内容和公司生成的内容）来衡量品牌个性。 基于 Elastic-Net 对海量社交媒体数据进行回归分析，包括关注品牌样本的 1,996,214 名消费者的自我描述、312,400 条品牌公司的员工评论和 680,056 条品牌官方推文，结合 10,950 条消费者调查回复，我们开发了一个品牌个性模型，其预测准确率高达 0.78。 其次，我们发现选择在社交媒体上与品牌关联的个人资料是品牌个性的重要预测因素； 这为研究品牌个性构建的存在理由提供了第一个真实世界的证据，即消费者身份与品牌个性的联系。 我们还确定了组织内部企业环境与品牌个性之间的联系。 我们通过构建一个信息系统来进一步阐明我们的预测模型的实际意义，该系统允许管理人员和分析师探索和跟踪他们自己品牌和竞争对手品牌的个性。