The Role of Sentiment Analysis in Brand Management and Marketing: A Comparative Study

2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.procs.2024.11.152
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this article we try to focus on the concept of sentiment analysis and how it is applied in day-to-day brand management and marketing processes. Through analyzing customers’ postures in social media, organizations can determine the total impression customers have regarding their productions and services. This information is pivotal in defining marketing strategies, enhancing customer relations, and fine-tuning commodities to achieve optimal satisfaction among consumers. Using the reviews from 20,000 hotels on TripAdvisor, we show our approach to sentiment analysis in practice. Several methods, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory networks (LSTMs), and their combination were considered for the sentiment classification task. This study underscores how processing and responding to customer feedback can significantly enhance customer satisfaction and loyalty, leading to better business outcomes.