| Anforderung und Vorgehen beim Einsatz von Twitter zum Trendmonitoring Contributor(s): Nolte, Steffen (Author) |
|
 |
ISBN: 3668375909 ISBN-13: 9783668375901 Publisher: Grin Verlag OUR PRICE: $59.76 Product Type: Paperback Language: German Published: March 2017 |
| Additional Information |
| BISAC Categories: - Business & Economics | Marketing - General |
| Physical Information: 0.22" H x 5.83" W x 8.27" (0.29 lbs) 92 pages |
| Descriptions, Reviews, Etc. |
| Publisher Description: Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,5, Universit t Kassel (Institut f r Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Social-Media Plattformen gewinnen bei Nutzern weiter an Relevanz und Bedeutung. Auch bei der Mikroblogging-Plattform Twitter ist diese Entwicklung erkennbar: Die Anzahl der weltweiten aktiven Nutzer wird von derzeit 310 Millionen bis zum Jahre 2018 auf voraussichtlich ber 380 Millionen steigen ( vgl. eMarketer 2016, Twitter 2016), was einem Nutzerwachstum von 22% entspricht. Dabei werden bereits jetzt jede Sekunde 7077 Tweets versendet. Das Tagesvolumen bildet eine Gesamtzahl von ber 611 Millionen Tweets (vgl. Lahuerta-Otero & Cordero-Gutierrez 2016, S. 575). Nutzer produzieren dabei die unterschiedlichsten Inhalte. Insbesondere der Prozess des Konsums steht dabei in enger Beziehung mit dem Prozess des Generierens und Teilens von Informationen (vgl. Zeng et al. 2010, S. 13). Entsprechend entsteht eine Vielzahl unstrukturierter Daten, welche strukturiert und ausgewertet f r unterschiedliche Unternehmenszwecke nutzbar sind. Ein Ziel der Analyse von Daten aus Twitter ist es, Trends zu erkennen und darauf aufbauend Handlungsempfehlungen zu entwickeln (vgl. Stieglitz et al. 2014, S. 91). Dabei steht die m glichst fr hzeitige Identifizierung, Analyse und Bewertung von relevanten Ver nderungen und Wandelprozessen im Fokus (vgl. M ller & M ller-Stewens 2009, S. 4). Diese zu ermitteln, ist die Funktion eines Trendmonitoring-Prozesses. Twitter eignet sich aufgrund seiner Funktionalit ten und Dynamik besonders f r diesen Zweck und fungiert praktisch als Seismograph zur Erkennung von schwachen Signalen (vgl. Gentsch & Zahn 2010, S. 124). Ziel dieser Arbeit ist es, diese zu identifizieren und durch weitere Analysen zu verifizieren, um Trends zu erkennen, die f r Unternehmenszwecke nutzbar sind. Dabei wird ein Prozess vorgestellt, der es er |
