Ein empirischer Vergleich von Text

Masterarbeit
Ein empirischer Vergleich von Text-Mining
Verfahren für Kommunikationsdaten
Der Austausch von Konsumenten über das Internet hat in den letzten Jahren zunehmend an
praktischer aber auch wissenschaftlicher Relevanz zugenommen. So bieten Plattformen wie
Facebook, Twitter oder auch Blogs Konsumenten die Möglichkeit zur Diskussion über die
Qualität von Produkten und Dienstleistungen. Diese Kommunikation kann für Unternehmen
wesentliche Informationen zu ihren Produkten beinhalten. Die Analyse dieser Informationen
stellt jedoch einen großen manuellen Aufwand dar und so nimmt die Bedeutsamkeit von
automatisierten Sentiment- und Kategorisierungsverfahren stetig zu und stellt daher einen
neuen Literaturstrang dar, der im Rahmen dieser Masterarbeit analysiert werden soll. Darüber
hinaus sollen unterschiedliche Text-Mining Verfahren einander gegenüber gestellt werden
und verglichen werden. Hierbei soll ein Verfahren auf einen Datensatz aus dem Bereich der
sozialen Netzwerke angewendet werden. Der Datensatz beinhaltet dabei die Kommunikation
von Usern untereinander. Deren Analyse stellt für Unternehmen eine neue Informationsquelle
dar und kann einen entscheidenden Beitrag für die Kommunikationsstrategie liefern.
Einstiegsliteratur:
Tang, C. und Gui, L. (2015): “Digging for gold with a simple tool: Validating text mining in
studying electronic word-of-mouth (eWOM) communication”, Marketing Letters, Vol. 26(1),
67-80.
Gopinath, S.; Thomas, J.S. und Krishnamurthi, L. (2010): “Investigating the Relationship
Between the Content of Online Word of Mouth, Advertising, and Brand Performance”,
Marketing Science, 33(2), 241-258.
Netzer, O., Feldman, R., Goldenberg, J. und Fresko, M. (2012):“Mine Your Own Business:
Market-Structure Surveillance Through Text Mining“, Marketing Science, Vol.31(3), 521543.
Betreuer:
Juliana Huppertz, M.Sc.
040- 42838-8674
[email protected]
Masterarbeit
Ein empirischer Vergleich von
Regressionsverfahren für Paneldaten
Die Regressionsanalyse ist eines der bedeutendsten Analyseinstrumente im Marketing. Mit
Hilfe der Regressionsanalyse lässt sich u.a. die relative Bedeutung von
Marketinginstrumenten für den Produkterfolg bestimmen oder mit Hilfe von „Was wäre
wenn“-Analysen ermitteln, welche Absatzerfolge bei anderen Marketingentscheidungen
möglich
gewesen
wäre.
Diese
besonders
anschaulichen
und
unmittelbar
entscheidungsrelevanten Befunde lassen sich jedoch nur zuverlässig interpretieren, wenn ein
zur Fragestellung passendes Regressionsverfahren ausgewählt wird. Aufgrund des heute
verfügbaren Datenmaterials (Big Data) entsteht der Wunsch, nicht nur im Querschnitt,
sondern auch im Längsschnitt über sehr lange Zeiträume Datenreihen zu analysieren. Die
klassische lineare Regression ist aufgrund der fehlenden Berücksichtigung des dynamischen,
zeitveränderlichen Effekts der Variablen und der individuellen Unterschiede der
Beobachtungen für diese Aufgabe nicht optimal geeignet und kann zu verzerrten
Schätzergebnissen und damit zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen. Als Lösungen
stehen insbesondere Fixed-Effects-Modelle, Random-Effects-Modelle und Hybrid-Modelle
zur Verfügung. In dieser Arbeit sollen die Vor- und Nachteile der verschiedenen Verfahren
aus Sicht des Marketingentscheiders herausgearbeitet werden. Hierzu muss zunächst ein
theoretischer Überblick geschaffen werden, um darauf aufbauend eigenständige empirische
Analysen durchzuführen und die theoretischen Überlegungen an einem relevanten Praxisfall
zu überprüfen. Für die eigene empirische Anwendung kann ein umfangreicher und fertig
aufbereiteter Datensatz aus der Automobilindustrie zur Verfügung gestellt werden.
Einstiegsliteratur:
Allison, P.D. (2009), Fixed Effects Regression Models. London/Thousand Oaks/New Delhi:
Sage.
Giesselmann, M. & Windzio, M. (2012), Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten.
Wiesbaden: VS Verlag.
Landwehr, J.R., Labroo, A.A., Herrmann, A. (2011), “Gut Liking for the Ordinary:
Incorporating Design Fluency Improves Automobile Sales Forecasts”, Marketing Science,
30(3), 416-429.
Wooldridge, Jeffrey M. (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data,
Cambridge, The MIT Press.
Betreuer:
Verena Hauschildt, M.Sc.
040- 42838-8678
[email protected]
Masterarbeit
Online Gaming: Motive und Konsequenzen
Online-Spiele sind Computerspiele, die online über das Internet gespielt werden. In den
letzten Jahren erfreuen sich diese Spiele zunehmender Popularität – weitgehend unabhängig
von Alter, Bildung, Einkommen oder Geschlecht. Die Motivforschung beschäftigt sich mit
den Beweggründen (Motiven) des bewussten und unbewussten menschlichen Wollens und
Handelns und soll in dieser Arbeit auf die Nutzer von Online-Spielen übertragen werden.
Gleichzeitig stellt sich die Frage nach den Konsequenzen, die mit der vermehrten Nutzung
von Online-Spielen einhergehen. In empirischen Untersuchungen werden häufig die
negativen Auswirkungen, wie Spielsucht und Aggressivität, von Online-Spielen untersucht;
während die positiven Effekte, wie neue Freundschaften, oft keine Berücksichtigung finden.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, einerseits die Motive der Nutzer von Online-Spielen und
andererseits die Auswirkungen dieser Spiele auf die Nutzer aufzuzeigen. Hierzu gilt es,
aktuelle und relevante Literatur zu identifizieren, gegenüberzustellen und systematisch
aufzubereiten.
Einstiegsliteratur:
Connolly, T.M. (2012): A systematic literature review of empirical evidence on computer
games and serious games, Computers & Education, 59 (2), 661-686.
Demetrovics, Z. et al. (2011): Why do you play? The development of the motives for online
gaming questionnaire (MOGQ), Behavior Research Methods, 43 (3), 814-825.
Kim, E.J. et al. (2007): The relationship between online game addiction and aggression, selfcontrol and narcissistic personality traits, European Psychiatry, 23 (3), 212-218.
Kuss, D.J.; Griffiths, M.D. (2012): Internet Gaming Addiction: A Systematic Review of
Empirical Research, International Journal of Mental Health and Addiction, 10 (2), 278-296.
Yee, N. (2006), The Demographics, Motivations and Derived Experiences of Users of
Massively-Multiuser Online Graphical Environments. PRESENCE: Teleoperators and Virtual
Environments, 15, 309-329.
Betreuer:
Julia Stehmann, M.Sc.
040-42838-8679
[email protected]
Masterarbeit
Konsumentenreaktionen im Zusammenhang mit
Cause-Related Marketing
Cause-Related Marketing (CM) avanciert in den letzten Jahren zu einem beliebten
Marketinginstrument mit hoher strategischer Relevanz. Jüngste deutsche Beispiele wie die
Krombacher „Regenwaldinitiative“ oder die von Pampers und Unicef initiierte Kampagne
„Gemeinsam gegen Tetanus bei Neugeborenen“ belegen dies. Für jeden Kauf durch den
Konsumenten spendet eine Marke einen gewissen Betrag an eine gemeinnützige Organisation.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, Konsumentenreaktionen im Zusammenhang mit CauseRelated Marketing zu analysieren und kritisch zu evaluieren. Insbesondere die Charakteristika
dieses Kundensegments und dessen Kaufverhalten sollen dabei im Rahmen einer
Literaturanalyse beleuchtet werden.
Einstiegsliteratur:
Arora, N. und Henderson, T. (2007), Embedded Premium Promotion: Why it Works and How
to Make it More Effective, Marketing Science, 26 (4), 514-533.
Auger, Pat, et al. (2008), Do social product features have value to consumers?, International
Journal of Research in Marketing, 25 (3), 183-191.
Barone, M., Miyazaki, A. D. und Taylor, K. A. (2000), The Influence of Cause-Related
Marketing on Consumer Choice: Does One Good Turn Deserve Another?, Journal of the
Academy of Marketing Science, 28 (2), 248-262.
Webb, D.J.; Mohr, L.A. (1998), A typology of consumer responses to cause-related
marketing: From skeptics to socially concerned, Journal of public policy & marketing, 17 (2),
226-238.
Betreuer:
Julia Stehmann, M.Sc.
040-42838-8679
[email protected]
Masterarbeit
Zur Wirkung von runden versus krummen Zahlen
im Pricing: Eine vergleichende Analyse
Das Pricing von Produkten ist ein zentraler Bestandteil im Handel, um Konsumenten zum
Kauf anzuregen. Pricing lässt sich dabei in zwei wesentliche Bestandteile aufteilen, den Produktpreis
sowie mögliche Preisreduktionen. Die bisherige Forschung hat beide Aspekte bereits ausführlich
diskutiert. In Bezug auf den Produktpreis wurde untersucht, inwieweit die unterschiedliche
Präsentation des Preises („Preis-Framing“) die Wahrnehmung der Konsumenten und folglich die
Effektivität des Pricings beeinflusst. Auch legt die Forschung zu Preisschwellen nahe, dass Preise, die
knapp unter einem Anker angesetzt sind (z.B. 2,99 EUR statt 3,00 EUR), besser funktionieren als
runde Preise. Auf der anderen Seite beschäftigt sich die Forschung zu Preisreduktionen größtenteils
damit, ob diese als prozentuale oder als absolute Geldbeträge dargestellt werden sollten. Was in der
Literatur jedoch noch spärlich behandelt wird, ist der Link zwischen beiden Aspekten. Dies bedeutet
u.a. inwieweit die Zahl der Preisreduktion als solche (ungeachtet ob in Prozent oder Euro) einen
Einfluss auf die Wahrnehmung von Rabatten haben könnte. Zum Beispiel benötigt ein Konsument für
die Verarbeitung von „krummen“ statt glatten Zahlen mehr kognitive Ressourcen.
Ziel dieser Arbeit ist es daher, bisherige Erkenntnisse hinsichtlich von Preis-Framing und
Preisschwellen zu vergleichen und die Wirkung von runden versus krummen Zahlen ganzheitlich zu
betrachten. Dabei gilt es, die in der Pricing-Literatur durchgeführten Experimente systematisch zu
untersuchen, die bisher untersuchen Preise und Preisaktionen anhand eines Katalogs an Eigenschaften
zu kategorisieren und anschließend Treiber von effektiven Preisaktionen zu identifizieren. Auf Basis
der Ergebnisse sollten dann praktische Handlungsempfehlungen für das Framing von Preisen
abgeleitet werden.
Einstiegsliteratur:
Thomas, M., Simon, D. H., and Kadiyali, V. (2010). The price precision effect: evidence from
laboratory and market data. Marketing Science, 29(1), 175-190.
Manning Kenneth C. and David E. Sprott (2009), “Price Endings, Left-Digit Effects, and Choice,”
Journal of Consumer Research, 36(2), 328-335.
Biswas, A., Bhowmick, S., Guha, A., & Grewal, D. (2013). Consumer evaluations of sale prices: role
of the subtraction principle. Journal of Marketing, 77(4), 49-66.
Betreuer:
M.Sc. Christina Schamp
040-42838-8673
[email protected]
Masterarbeit
Die Interaktion zwischen
Rückrufaktionen und Produktdesign:
Eine empirische Analyse
Insbesondere in der Automobilbranche werden Rückrufaktionen in steter Regelmäßigkeit von
der Presse hervorgehoben. Einerseits hat die bisherige Forschung bereits aufgezeigt, dass
dadurch die Abverkäufe zurückgehen und dass die betroffene Marke nachhaltig an Wert
verlieren kann. Andererseits steht dem gegenüber, dass verschiedene Studien das
Produktdesign untersuchen, welche positive Effekte des Designs auf die
Qualitätswahrnehmung oder auf die Marke (z.B. die Markenidentifikation) finden.
Das Ziel dieser Masterarbeit besteht darin, die bisherige Literatur zu beiden Bereichen zu
strukturieren, um dann im Anschluss daran Rückrufaktionen und Produktdesigns simultan zu
untersuchen und mögliche Interaktionen aufzuzeigen.
Einstiegsliteratur:
Cleeren, K., van Heerde, H. J. und Dekimpe, M. G. (2013), “Rising from the Ashes: How
Brands and Categories Can Overcome Product-Harm Crises”, Journal of Marketing, 77 (2),
58-77.
Kumar, M., Townsend, J. D. und Douglas, W. V. (2015), “Enhancing Consumers’ Affection
for a Brand Using Product Design”, Journal of Product Innovation Management, 32 (5), 716730.
Van Heerde, H. J., Helsen, K. und Dekimpe, M. G. (2007), “The Impact of a Product-Harm
Crisis on Marketing Effectiveness”, Marketing Science, 26 (2), 230-245.
Landwehr, J. R., Wentzel, D. und Herrmann, A. (2012), “The Tipping Point of Design: How
Product Design and Brands Interact to Affect Consumers’ Preferences”, Psychology &
Marketing, 29 (6), 422-433.
Betreuer:
Thomas Schreiner
040- 42838-8758
[email protected]