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Das Internet ist heute ein Ort des Austausches und der Kommunikation zwischen Unternehmen und Konsumenten sowie Konsumenten untereinander. Im Kreise ihrer ’virtuellen Freunde’ oder zusammen mit ’virtuellen Experten’ fühlen sich Konsumenten wohl und möchten ’gehört’ und gesehen’ werden – auf OCR-Plattformen (Online social networks and communities) und in privaten Online-Communities. Damit ergeben sich auch für die Marketingforschung neue Perspektiven. ’Hören’ Unternehmen dem Dialog zwischen Konsumenten im Web 2.0 aufmerksam ’zu’, lassen sich wichtige Erkenntnisse in Bezug auf die Notwendigkeit von Produktverbesserungen oder -innovationen gewinnen. Auch können Unternehmen das Web 2.0 nutzen, um ihre Kunden ’persönlicher’ kennenzulernen. Die Studie gibt einen Einblick in die Nutzung zweier Quellen derartiger Informationen: OCRs auf der einen Seite und digitale Bilder, wie sie in Fotocommunities wie bspw. Flickr von Konsumenten untereinander ausgetauscht werden, auf der anderen Seite.

Folgende Fragen werden dabei analytisch angegangen:

Unter welchen Bedingungen können Informationen aus Onlinekundenmeinungen als inhaltlich konsistente und damit relevante Datenbasis gesehen werden? Welche aus Onlinekundenmeinungen gewonnenen Informationen sind besonders relevant? Wie lassen sich von Konsumenten online gestellte, persönliche Informationen, speziell auf Portalen wie Facebook oder Flickr hochgeladene Fotos, zielgerichtet analysieren?

Insgesamt nehmen Web 2.0-Inhalte jeglicher Art einen immer höheren Stellenwert im Marketing ein. Diese Untersuchung zeigt, wie und mit welchen Methoden die Marketingforschung verschiedene Arten von UGC (User-generated content) gezielt nutzen und dazu beitragen kann, dass Unternehmen ihre klassische Marketingforschung um die Beobachtung und Erforschung des Web 2.0 ergänzen. Auf diese Weise können die Wünsche der Konsumenten besser eruiert und Erkenntnisse hieraus für die Implementierung in die…

Schlagworte

Marketingforschung, Konsumentenforschung, Marketing, Web 2.0, User Generated Content, Text Mining, Emotion Based Image Retrieval, Opinion Mining, Konsumentenurteil, Internet, Nutzergenerierter Inhalt, Portale, Facebook, Flickr, Sentiment Analysis, Fotosharing, Tagging, Segmentierung, Online-Marketing, Online social networks, Online social communities, Onlinekundenmeinungen, Konsumentenverhalten