Im Zuge der ungebremsten Ausbreitung des Web 2.0 und der längst eingetretenen Globalisierung der Märkte entwickelt sich das Wissen über die Bedürfnisse und Meinungen von Kunden zum erfolgskritischen Faktor in jedem Unternehmen. Es können jedoch nicht alle Kunden immer profitabel sein, denn nicht jeder Kunde liefert denselben Beitrag zum Unternehmenswert. Neben den offensichtlichen ökonomisch-monetären Kriterien, wie etwa Umsatz oder Deckungsbeitrag, spielen nach, (Cornelsen, 2000) und (Homburg & Schnurr, 1999) vermehrt auch nicht ökonomische Determinanten, wie Referenz- und Informationspotenziale eine große Rolle. Der Einfluss des Einzelnen wird durch die Weiterentwicklungen im Internet, wie sozialen Netzwerken oder Blogs ermöglicht. Das soziale Netzwerk Facebook verzeichnet über 1.42 Milliarden User weltweit. In den USA sind über 50 Prozent aller Internetnutzer bei Facebook registriert. Der Microblog Service Twitter zählt 288 Millionen Nutzer weltweit. Betrachtet man sich diese Zahlen, so lassen diese keinen Zweifel an der Integration des Web 2.0 in das tägliche Leben und somit auch in das Konsumentenverhalten aufkommen. In der vorliegenden Arbeit werden mit Hilfe der Methoden des Text Mining als Teilbereich der Business Intelligence (BI) und der sozialen Netzwerkanalyse die Referenzpotenziale einzelner Nutzer analysiert, wobei als Quelle das Verhalten der Nutzer bei der Kommunikation in sozialen Netzwerken herangezogen wird. Dabei setzt sich das Referenzpotential nicht ausschließlich aus netzwerkbezogenen Determinanten zusammen, sondern beinhaltet vielmehr auch Komponenten wie Fachwissen. Daher ist eine Integration von Inhalten und Netzwerkstrukturen nötig, um das Referenzpotential vollständig abzubilden. Das Gestaltungsziel der Arbeit besteht aus der Integration der Ansätze der sozialen Netzwerkanalyse und der Ansätze des Text-Mining um eine adäquate Beschreibung des Referenzpotentials mit Hilfe von Struktur- sowie Inhaltsdaten aus sozialen Netzwerken zu ermöglichen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-181753 |
| Date | 26 October 2015 |
| Creators | Heinrich, Kai |
| Contributors | Technische Universität Dresden, |
| Publisher | Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject |
| Format | application/pdf |
| Source | T. Köhler, N. Kahnwald & E. Schoop (Hrsg.), Wissensgemeinschaften 2015, Dresden: TUDpress, ISBN: 978-3-95908-010-1, S. 277-284 |
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