From mining to meaning: How B2B marketers can leverage text to inform strategy

计算机科学 杠杆(统计) 数据科学 网格 钥匙(锁) 意义(存在) 大数据 知识管理 数据挖掘 人工智能 心理学 几何学 数学 计算机安全 心理治疗师
作者
Hsiu‐Yuan Tsao,Colin Campbell,Sean Sands,Alexis Mavrommatis
出处
期刊:Industrial Marketing Management [Elsevier]
卷期号:106: 90-98 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.indmarman.2022.08.007
摘要

Today's marketers are increasingly faced with the need to collect and interpret data to aid firm strategic decision making. At the same time, there has been an explosion of text-based data and numerous advances in big data that enable marketers to mine the collection and aggregation of text. However, for many marketers there is a need to better understand how textual data can go beyond mere descriptive metrics to instead help solve real marketing problems. With this paper, we take a step in this direction. We first review key concepts and terms that are relevant to understanding how text analysis operates, as well as a new development in custom dictionary creation that expands the topics possible with text analysis. Next, we develop the FTTA grid, a new framework that enables text-derived metrics to inform actionable strategies for marketers. We present two real cases demonstrating how the FTTA grid can be employed in action. Finally, we discuss implications for both academics and marketing practitioners. • Current software makes mining text relatively easy to do. • However, understanding how to use text metrics to guide strategy is challenging. • New methods for custom dictionary creation open up analysis possibilities. • We develop the FTTA grid, a new framework for using text metrics to guide strategy. • Two real cases (Salesforce and Shopify) are used to demonstrate the framework.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
十里八乡俊俏后生完成签到 ,获得积分10
刚刚
岸边渔客发布了新的文献求助10
刚刚
xjh完成签到,获得积分10
1秒前
qingmoheng应助qiuli采纳,获得10
1秒前
1秒前
剑影发布了新的文献求助10
1秒前
汉堡包应助宫阙采纳,获得10
1秒前
1秒前
2秒前
彭浩完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
张i鹅完成签到,获得积分10
2秒前
123发布了新的文献求助10
2秒前
xiaomi完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
ruiwing完成签到,获得积分10
3秒前
海纳百川完成签到,获得积分10
4秒前
故里发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
wu完成签到,获得积分20
4秒前
谦让靖儿发布了新的文献求助10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
千里发布了新的文献求助10
5秒前
凌L发布了新的文献求助10
5秒前
星辰大海应助含糊的玲采纳,获得10
5秒前
汉堡包应助勤恳的跳跳糖采纳,获得10
6秒前
彭于晏应助纯真凌晴采纳,获得10
6秒前
隐形曼青应助枕雪听冷冷采纳,获得10
7秒前
Chance发布了新的文献求助10
7秒前
mulberry完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
现代的bb完成签到,获得积分10
8秒前
Csufters.完成签到,获得积分20
8秒前
恬恬完成签到,获得积分10
8秒前
今后应助岸边渔客采纳,获得10
8秒前
8秒前
天天快乐应助JOhn采纳,获得10
8秒前
dazhu发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
弥弥发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
Chemistry and Biochemistry: Research Progress Vol. 7 430
Biotechnology Engineering 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5629869
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4720921
关于积分的说明 14971132
捐赠科研通 4787826
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2556570
邀请新用户注册赠送积分活动 1517709
关于科研通互助平台的介绍 1478285