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]