Product Opinion Mining for Competitive Intelligence

Amarouche, Kamal; Benbrahim, Houda; Kassou, Ismail

doi:10.1016/j.procs.2015.12.004

Cited by 36 publications

(30 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Today with increasing possibilities of data, marketing intelligence is very important. It consists of four main marketing components: customers, market, competitors and product (figure1) represents the structure of marketing intelligence, which is based on literature review and classification of marketing intelligence from different studies [1,2,3].…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Modern aspects and trends of customer intelligence development

Saira¹,

Yessimzhanova²

2020

JESP

View full text Add to dashboard Cite

Жүріп жатқан сандық түрлендіру бизнес үшін де, тұтынушылар үшін де деректерді жинау және өңдеу саласында үлкен перспективаларды ұсынады. Қазіргі уақытта деректерді жинау және өңдеу жүйелерінің дамуы тұтастай бизнес, сонымен қатар маркетинг үшін жаңа және серпінді мүмкіндіктер ашады, өйткені құрылымдалған мәліметтермен қатар құрылымданбаған деректер де өңделіп, маркетингтік аналитиканың құрамдас бөлігі болып табылады. Зерттеудің мақсаты-тұтынушылық аналитиканың жалпы аспектілерін, мақсаттары мен бағыттарын жалпы маркетингтік аналитика бөлігі ретінде анықтау болып табылады. Енді кез-келген ұйым өзінің маркетингтік қызметінде сандық құралдар мен әдістерді қолдана алады. Компаниялар тұтынушылар туралы, соның ішінде тікелей тұтынушылардың пікірлерін жинау және өңдеу үшін үлкен мүмкіндіктерге ие болды. Өз кезегінде тұтынушылар компаниялармен және олардың брендтермен тікелей байланыс орнатуға көбірек ресурстар алуда. Тұтынушыларды диалогқа тарту және олардың іскерлік қызметтің барлық салаларына әсер етуі компаниялар қызметінің ажырамас бөлігіне айналды. Авторлар маркетингтік талдау призмасы және нарық аналитикасы, өнім, бәсекелестер, тұтынушылар сияқты оның төрт компоненті арқылы Клиент аналитикасының мәнін, оның маркетингтік қызметтегі рөлін анықтау үшін 28 ғылыми және іскери журналға әдеби шолу жасады. Қазіргі әлемде Клиенттік аналитика маркетингтік қызметтің негізгі компоненттерінің бірі бола отырып маркетингтік қызметтің көрсеткіштерін едәуір жақсартуға көп мүмкіндіктер тупғызады. Түйін сөздерi: Маркетингтік аналитика, мәліметтер базасы негізіндегі маркетинг, клиенттік талдам, клиенттік талдама ресурстары, тұтынушыларды идентификациялау, тұтынушыларды тарту, тұтынушыларды ұстап қалу, тұтынушылардың құндылығын дамыту Аннотация Цифровая трансформация, происходящая в данный момент, представляет огромные перспективы как для бизнеса, так и для потребителей в сфере сбора и обработки данных. Текущее развитие систем сбора и обработки данных открывает не просто новые, а прорывные возможности для работы бизнеса в целом и маркетинга в частности, потому что обрабатываются не только структурированные данные, но и неструктурированные данные становятся частью маркетинговой аналитики. Целью данного исследования является выявление существующих аспектов, задач и трендов потребительской аналитики как части маркетинговой аналитики в целом. В современных условиях любая организация использует цифровые инструменты и методы в своей маркетинговой деятельности. Компании получили большие возможности для сбора и обработки данных о потребителях, включая их прямые отзывы. Потребители, в свою очередь, получают все больше и больше ресурсов для прямых контактов с брендами и компаниями. Диалог бизнеса с потребителями оказывает влияние на все сферы бизнес активности и уже стал неотъемлемой частью деятельности компании. Авторы провели литературный обзор 28 научных и бизнес-журналов для определения сути и понятия клиентской аналитики, ее роли в маркетинговой активности через призму маркетинговой аналитики и ее четырех составляющих: аналитики рынка, про...

show abstract

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Modern aspects and trends of customer intelligence development

Saira¹,

Yessimzhanova²

2020

JESP

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Furthermore, Natural Language Processing (NLP) methods, including text mining, are being used to understand many parts of the business landscape including customer needs, product competitiveness, and company performance. Specifically, researchers have surveyed the area of competitive intelligence for products and have demonstrated the promise of approaches using NLP and text mining (Amarouche, Benbrahim, and Kassou 2015).…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Clarity: Data-Driven Automatic Assessment of Product Competitiveness

Usmani¹,

Bernagozzi²,

Huang³

et al. 2020

AAAI

View full text Add to dashboard Cite

Competitive analysis is a critical part of any business. Product managers, sellers, and marketers spend time and resources scouring through an immense amount of online and offline content, aiming to discover what their competitors are doing in the marketplace to understand what type of threat they pose to their business' financial well-being. Currently, this process is time and labor-intensive, slow and costly. This paper presents Clarity, a data-driven unsupervised system for assessment of products, which is currently in deployment in the large IT company, IBM. Clarity has been running for more than a year and is used by over 1,500 people to perform over 160 competitive analyses involving over 800 products. The system considers multiple factors from a collection of online content: numeric ratings by online users, sentiments of reviews for key product performance dimensions, content volume, and recency of content. The results and explanations of factors leading to the results are visualized in an interactive dashboard that allows users to track their product's performance as well as understand main contributing factors. Its efficacy has been tested in a series of cases across IBM's portfolio which spans software, hardware, and services.

show abstract

“…The analysis relies on a sample dataset of in total over 243 thousand words from 1,712 reviews of 28 different hotels on TripAdvisor. All hotels with reviews were included, but we decided 1 The decision to include only hotels was based on two considerations. Firstly, the hotels have more reviews.…”

Section: Datamentioning

confidence: 99%

“…to analyse only hotels and not apartments. 1 Out of the 1,712 available reviews, 847 referred to skiing resorts, 580 to seaside resorts and 285 to spa resorts. The hotels were sampled based on their importance: first all major resorts were included and then all most important providers (hotels), while small hotels with only few reviews were not included.…”

Section: Datamentioning

confidence: 99%

Good food, clean rooms and friendly staff: Implications of user-generated content for Slovenian skiing, sea and spa hotels’ management

Godnov

Redek

2018

mjcmi

View full text Add to dashboard Cite

The paper studies user-generated evaluations of hotels in three types of destinations in Slovenia (skiing, sea and spa). Using a broad dataset of user-generated evaluations for 28 different hotels and a combination of text mining and standard statistical methods we show how this data provides rich decision-making information. Although numerical evaluations of different destination types can hardly be directly compared due to different guest structure, the results show that guests in general evaluate in their texts primarily the "basics" (room, food/drink, staff).Using a combination of sentiment and novel aspect-based sentiment, hotels can monitor their competitiveness in time, across different types or brands, and use content analysis to further determine sources of competitive advantages in order to enhance performance. The article is the first comprehensive evaluation of Slovenian tourism using on-line peer reviews and provides a toolkit for similar applied analyses.

show abstract

Product Opinion Mining for Competitive Intelligence

Cited by 36 publications

References 17 publications

Modern aspects and trends of customer intelligence development

Modern aspects and trends of customer intelligence development

Clarity: Data-Driven Automatic Assessment of Product Competitiveness

Good food, clean rooms and friendly staff: Implications of user-generated content for Slovenian skiing, sea and spa hotels’ management

Contact Info

Product

Resources

About