Quantitative Analyses in Digital Marketing and Business Intelligence

This work is divided into two parts. The first part consists of four essays on questions in digital marketing; this term refers to all marketing activities on the Internet, regardless of whether they primarily address users of stationary devices (e.g., a desktop PC) or users of mobile devices (e.g.,...

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1. Verfasser: Winter, Patrick
Format: Exzerpt
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Philipps-Universität Marburg 2016
Wirtschaftsinformatik
Ausgabe:http://dx.doi.org/10.17192/es2016.0008
Schlagworte:
Online Zugang:PDF-Volltext
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Digital Marketing
Regressionsanalyse
Information Retrieval
Experiment
Business Intelligence
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Regression Analysis
Business Intelligence
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Experiment
Diese Arbeit ist in zwei Teile untergliedert. Ihr erster Teil besteht aus vier Essays zu verschiedenen Fragestellungen des digitalen Marketings; unter diesem Begriff werden alle Marketingaktivitäten im Internet verstanden, unabhängig davon, ob damit primär Nutzer stationärer Endgeräte (wie eines Desktop PCs) oder Nutzer mobiler Endgeräte (wie eines Smartphones) adressiert werden. In Essay I wird ein Modell entwickelt und beispielhaft angewandt, mit dem aus der Beobachtung, wie lange es dauert, bis ein im gängigen Sofort-Kaufen-Format angebotener Artikel verkauft wird, darauf zurückgeschlossen werden kann, wie viele Konsumenten sich für ihn interessieren und wie sehr sie ihn wertschätzen. Dadurch können einige Probleme umgangen werden, die häufig auftreten, wenn die genannten Faktoren anhand von Daten über versteigerte Artikel geschätzt werden. Essay II untersucht, wie sich auf Suchmaschinenergebnisseiten platzierte Werbeanzeigen auf das Klick- und Kaufverhalten der Nutzer auswirken. Dazu werden ein Modell und eine zugehörige Entscheidungs-regel entwickelt und auf einen Datensatz aus einem eigens durchgeführten Feldexperiment angewandt. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Suchmaschinenwerbung selbst für Suchbegriffe lohnen kann, für die die Webseite des Werbetreibenden bereits unter den regulären, sogenannten organischen Suchergebnissen gut positioniert ist, und sogar für Nutzer, die bereits Markenbegriffe des Werbetreibenden verwenden. In Essay III wird theoretisch argumentiert und empirisch gezeigt, dass von Kunden im Internet verfasste Produktbewertungen weniger ein Ausdruck der Qualität des bewerteten Produktes sind, wie in früheren Studien angenommen wurde, sondern eher ein Ausdruck der Zufriedenheit der Kunden mit dem Produkt. Diese hängt nicht nur von der Qualität des Produktes ab, wie sie nach dem Kauf beobachtet werden kann, sondern auch von den Erwartungen, die die Kunden bereits vor dem Kauf über das Produkt hatten. Essay IV betrachtet die Beziehung zwischen dem traditionellen und dem mobilen Distributionskanal. Dazu wird untersucht, ob ein Verleger bestehende Abonnenten eines Printmediums länger an sich binden kann, indem er eine App anbietet, die den mobilen Zugang zu einer digitalen Version des Printmediums ermöglicht. Die Anwendung des dafür entwickelten Modells für eine große deutsche Tageszeitung bestätigt einen solchen Zusammenhang, was auf eine komplementäre Beziehung der beiden Distributions-kanäle hinweist. Es wird analysiert, wie sich diese auf den Wert eines Kunden für den Verleger auswirkt. Der zweite Teil dieser Arbeit besteht aus drei Essays, die verschiedene Möglichkeiten thematisieren, wie die Arbeit mit Business Intelligence (BI)-Systemen vereinfacht werden kann. Die Notwendigkeit einer solchen Vereinfachung wird dadurch betont, dass in BI-Systemen heute mehr und verschiedenartigere Daten analysiert werden als früher, insbesondere Transaktionsdaten. Dadurch hat sich auch ihr Nutzerkreis vergrößert, zu dem nun auch unerfahrene Wissensarbeiter zählen. Essay V untersucht mittels eines Experiments unter Wissensarbeitern verschiedener Firmen, wie sich die Darstellung von Daten in einem BI-System darauf auswirkt, wie schnell und wie akkurat dessen Nutzer typische Aufgaben beantworten. Dabei werden die drei derzeit gängigsten Datenmodelle verglichen: das multidimensionale, das relationale und das flache. Die Ergebnisse zeigen, dass es von der Art der Aufgabe abhängt, welches dieser Datenmodelle die Nutzer am besten unterstützt. In Essay VI wird ein Framework zur Integration einer Archivierungskomponente in ein BI-System vorgestellt, die irrelevant gewordene Berichte automatisch erkennen und archivieren kann, um dadurch den mit der Suche nach relevanten Berichten verbundenen Aufwand der Systemnutzer zu reduzieren. In einer Simulationsstudie wird gezeigt, dass der entwickelte Ansatz, die zukünftige Relevanz von Berichten u.a. anhand der Log-Dateien der Suchkomponente des BI-Systems zu schätzen, dafür geeignet ist. In Essay VII wird ein Referenz-Algorithmus zur Suche nach Dokumenten in einem Unternehmen (wie z.B. Berichten in einem BI-System) entworfen, der Aspekte verschiedener Suchparadigmen kombiniert und von Unternehmen leicht an ihre Spezifika angepasst werden kann. Mittels eines Experiments wird eine konkrete Instanz dieses Algorithmus untersucht; die Ergebnisse zeigen, dass er traditionelle Algorithmen hinsichtlich mehrerer Kennzahlen übertrifft. Die Arbeit beginnt mit einer Synopsis, aus der weitere Details zu den einzelnen Essays hervorgehen.
Quantitative Analyses in Digital Marketing and Business Intelligence
Winter, Patrick
institution Wirtschaftsinformatik
language English
contents Diese Arbeit ist in zwei Teile untergliedert. Ihr erster Teil besteht aus vier Essays zu verschiedenen Fragestellungen des digitalen Marketings; unter diesem Begriff werden alle Marketingaktivitäten im Internet verstanden, unabhängig davon, ob damit primär Nutzer stationärer Endgeräte (wie eines Desktop PCs) oder Nutzer mobiler Endgeräte (wie eines Smartphones) adressiert werden. In Essay I wird ein Modell entwickelt und beispielhaft angewandt, mit dem aus der Beobachtung, wie lange es dauert, bis ein im gängigen Sofort-Kaufen-Format angebotener Artikel verkauft wird, darauf zurückgeschlossen werden kann, wie viele Konsumenten sich für ihn interessieren und wie sehr sie ihn wertschätzen. Dadurch können einige Probleme umgangen werden, die häufig auftreten, wenn die genannten Faktoren anhand von Daten über versteigerte Artikel geschätzt werden. Essay II untersucht, wie sich auf Suchmaschinenergebnisseiten platzierte Werbeanzeigen auf das Klick- und Kaufverhalten der Nutzer auswirken. Dazu werden ein Modell und eine zugehörige Entscheidungs-regel entwickelt und auf einen Datensatz aus einem eigens durchgeführten Feldexperiment angewandt. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Suchmaschinenwerbung selbst für Suchbegriffe lohnen kann, für die die Webseite des Werbetreibenden bereits unter den regulären, sogenannten organischen Suchergebnissen gut positioniert ist, und sogar für Nutzer, die bereits Markenbegriffe des Werbetreibenden verwenden. In Essay III wird theoretisch argumentiert und empirisch gezeigt, dass von Kunden im Internet verfasste Produktbewertungen weniger ein Ausdruck der Qualität des bewerteten Produktes sind, wie in früheren Studien angenommen wurde, sondern eher ein Ausdruck der Zufriedenheit der Kunden mit dem Produkt. Diese hängt nicht nur von der Qualität des Produktes ab, wie sie nach dem Kauf beobachtet werden kann, sondern auch von den Erwartungen, die die Kunden bereits vor dem Kauf über das Produkt hatten. Essay IV betrachtet die Beziehung zwischen dem traditionellen und dem mobilen Distributionskanal. Dazu wird untersucht, ob ein Verleger bestehende Abonnenten eines Printmediums länger an sich binden kann, indem er eine App anbietet, die den mobilen Zugang zu einer digitalen Version des Printmediums ermöglicht. Die Anwendung des dafür entwickelten Modells für eine große deutsche Tageszeitung bestätigt einen solchen Zusammenhang, was auf eine komplementäre Beziehung der beiden Distributions-kanäle hinweist. Es wird analysiert, wie sich diese auf den Wert eines Kunden für den Verleger auswirkt. Der zweite Teil dieser Arbeit besteht aus drei Essays, die verschiedene Möglichkeiten thematisieren, wie die Arbeit mit Business Intelligence (BI)-Systemen vereinfacht werden kann. Die Notwendigkeit einer solchen Vereinfachung wird dadurch betont, dass in BI-Systemen heute mehr und verschiedenartigere Daten analysiert werden als früher, insbesondere Transaktionsdaten. Dadurch hat sich auch ihr Nutzerkreis vergrößert, zu dem nun auch unerfahrene Wissensarbeiter zählen. Essay V untersucht mittels eines Experiments unter Wissensarbeitern verschiedener Firmen, wie sich die Darstellung von Daten in einem BI-System darauf auswirkt, wie schnell und wie akkurat dessen Nutzer typische Aufgaben beantworten. Dabei werden die drei derzeit gängigsten Datenmodelle verglichen: das multidimensionale, das relationale und das flache. Die Ergebnisse zeigen, dass es von der Art der Aufgabe abhängt, welches dieser Datenmodelle die Nutzer am besten unterstützt. In Essay VI wird ein Framework zur Integration einer Archivierungskomponente in ein BI-System vorgestellt, die irrelevant gewordene Berichte automatisch erkennen und archivieren kann, um dadurch den mit der Suche nach relevanten Berichten verbundenen Aufwand der Systemnutzer zu reduzieren. In einer Simulationsstudie wird gezeigt, dass der entwickelte Ansatz, die zukünftige Relevanz von Berichten u.a. anhand der Log-Dateien der Suchkomponente des BI-Systems zu schätzen, dafür geeignet ist. In Essay VII wird ein Referenz-Algorithmus zur Suche nach Dokumenten in einem Unternehmen (wie z.B. Berichten in einem BI-System) entworfen, der Aspekte verschiedener Suchparadigmen kombiniert und von Unternehmen leicht an ihre Spezifika angepasst werden kann. Mittels eines Experiments wird eine konkrete Instanz dieses Algorithmus untersucht; die Ergebnisse zeigen, dass er traditionelle Algorithmen hinsichtlich mehrerer Kennzahlen übertrifft. Die Arbeit beginnt mit einer Synopsis, aus der weitere Details zu den einzelnen Essays hervorgehen.
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Essay II untersucht, wie sich auf Suchmaschinenergebnisseiten platzierte Werbeanzeigen auf das Klick- und Kaufverhalten der Nutzer auswirken. Dazu werden ein Modell und eine zugehörige Entscheidungs-regel entwickelt und auf einen Datensatz aus einem eigens durchgeführten Feldexperiment angewandt. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Suchmaschinenwerbung selbst für Suchbegriffe lohnen kann, für die die Webseite des Werbetreibenden bereits unter den regulären, sogenannten organischen Suchergebnissen gut positioniert ist, und sogar für Nutzer, die bereits Markenbegriffe des Werbetreibenden verwenden. In Essay III wird theoretisch argumentiert und empirisch gezeigt, dass von Kunden im Internet verfasste Produktbewertungen weniger ein Ausdruck der Qualität des bewerteten Produktes sind, wie in früheren Studien angenommen wurde, sondern eher ein Ausdruck der Zufriedenheit der Kunden mit dem Produkt. Diese hängt nicht nur von der Qualität des Produktes ab, wie sie nach dem Kauf beobachtet werden kann, sondern auch von den Erwartungen, die die Kunden bereits vor dem Kauf über das Produkt hatten. Essay IV betrachtet die Beziehung zwischen dem traditionellen und dem mobilen Distributionskanal. Dazu wird untersucht, ob ein Verleger bestehende Abonnenten eines Printmediums länger an sich binden kann, indem er eine App anbietet, die den mobilen Zugang zu einer digitalen Version des Printmediums ermöglicht. Die Anwendung des dafür entwickelten Modells für eine große deutsche Tageszeitung bestätigt einen solchen Zusammenhang, was auf eine komplementäre Beziehung der beiden Distributions-kanäle hinweist. Es wird analysiert, wie sich diese auf den Wert eines Kunden für den Verleger auswirkt. Der zweite Teil dieser Arbeit besteht aus drei Essays, die verschiedene Möglichkeiten thematisieren, wie die Arbeit mit Business Intelligence (BI)-Systemen vereinfacht werden kann. Die Notwendigkeit einer solchen Vereinfachung wird dadurch betont, dass in BI-Systemen heute mehr und verschiedenartigere Daten analysiert werden als früher, insbesondere Transaktionsdaten. Dadurch hat sich auch ihr Nutzerkreis vergrößert, zu dem nun auch unerfahrene Wissensarbeiter zählen. Essay V untersucht mittels eines Experiments unter Wissensarbeitern verschiedener Firmen, wie sich die Darstellung von Daten in einem BI-System darauf auswirkt, wie schnell und wie akkurat dessen Nutzer typische Aufgaben beantworten. Dabei werden die drei derzeit gängigsten Datenmodelle verglichen: das multidimensionale, das relationale und das flache. Die Ergebnisse zeigen, dass es von der Art der Aufgabe abhängt, welches dieser Datenmodelle die Nutzer am besten unterstützt. In Essay VI wird ein Framework zur Integration einer Archivierungskomponente in ein BI-System vorgestellt, die irrelevant gewordene Berichte automatisch erkennen und archivieren kann, um dadurch den mit der Suche nach relevanten Berichten verbundenen Aufwand der Systemnutzer zu reduzieren. In einer Simulationsstudie wird gezeigt, dass der entwickelte Ansatz, die zukünftige Relevanz von Berichten u.a. anhand der Log-Dateien der Suchkomponente des BI-Systems zu schätzen, dafür geeignet ist. In Essay VII wird ein Referenz-Algorithmus zur Suche nach Dokumenten in einem Unternehmen (wie z.B. Berichten in einem BI-System) entworfen, der Aspekte verschiedener Suchparadigmen kombiniert und von Unternehmen leicht an ihre Spezifika angepasst werden kann. Mittels eines Experiments wird eine konkrete Instanz dieses Algorithmus untersucht; die Ergebnisse zeigen, dass er traditionelle Algorithmen hinsichtlich mehrerer Kennzahlen übertrifft. Die Arbeit beginnt mit einer Synopsis, aus der weitere Details zu den einzelnen Essays hervorgehen. Quantitative Analyses in Digital Marketing and Business Intelligence This work is divided into two parts. The first part consists of four essays on questions in digital marketing; this term refers to all marketing activities on the Internet, regardless of whether they primarily address users of stationary devices (e.g., a desktop PC) or users of mobile devices (e.g., a smartphone). In Essay I, we model the time it takes until an item that is offered in the popular buy-it-now offer format is sold. Our model allows drawing inference from the observation of this time on how many consumers are interested in the item and on how much they value it. By this approach, several problems can be bypassed that often arise when these factors are estimated from data on items that are offered in an auction. We demonstrate the application of our model by an example. Essay II investigates which effects ads that are displayed on search engine results pages have on the click behavior and the purchase behavior of users. For this purpose, a model and a corresponding decision rule are developed and applied to a dataset that we have obtained in a field experiment. The results show that search engine advertising can be beneficial even for search queries for which the website of the advertising firm already ranks high among the regular, so-called organic search results, and even for users who already search with one of the firm’s brand names. In Essay III, we argue theoretically and show empirically that online product ratings by customers do not represent the rated product’s quality, as it has been assumed in previous studies, but rather the customers’ satisfaction with the product. Customer satisfaction does not only depend on product quality as observed after the purchase but also on the expectations the customers had of the product before the purchase. Essay IV investigates the relationship between the offline and the mobile content delivery channel. For this purpose, we study whether a publisher can retain existing subscribers to a print medium longer if he offers a mobile app through which a digital version of the print medium can be accessed. The application of our model to the case of a respected German daily newspaper confirms the existence of such an effect, which indicates a complementary relationship between the two content delivery channels. We analyze how this relationship affects the value of a customer to the publisher. The second part of this work consists of three essays that explore various approaches for simplifying the use of business intelligence (BI) systems. The necessity of such a simplification is emphasized by the fact that BI systems are nowadays employed for the analysis of more and more heterogeneous data than in the past, especially transactional data. This has also extended their audience, which now also includes inexperienced knowledge workers. Essay V analyzes by an experiment that we have conducted among knowledge workers from different firms how the presentation of data in a BI system affects how fast and how accurate the system users answer typical tasks. With regard to this, we compare the three currently most common data models: the multidimensional one, the relational one, and the flat one. The results show that it depends on the type of the task considered which of these data models supports users best. In Essay VI, a framework for the integration of an archiving component into a BI system is developed. Such a component can identify and automatically archive reports that have become irrelevant. This is in order to reduce the system users’ effort associated with searching for relevant reports. We show by a simulation study that the proposed approach of estimating the reports’ future relevance from the log files of the BI system’s search component (and other data) is suitable for this purpose. In Essay VII, we develop a reference algorithm for searching documents in a firm context (such as reports in a BI system). Our algorithm combines aspects of several search paradigms and can easily be adapted by firms to their specificities. We evaluate an instance of our algorithm by an experiment; the results show that it outperforms traditional algorithms with regard to several measures. The work begins with a synopsis that gives further details on the essays. http://dx.doi.org/10.17192/es2016.0008 2016 2016-09-29 Winter, Patrick Winter Patrick Philipps-Universität Marburg
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