| License: Publishing license for publications excluding print on demand (4MB) |
- URN to cite this document:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-381809
- DOI to cite this document:
- 10.5283/epub.38180
Item type: | Thesis of the University of Regensburg (PhD) |
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Open Access Type: | Primary Publication |
Date: | 24 January 2019 |
Referee: | Prof. Dr. Bernd Heinrich and Prof. Dr. Mathias Klier |
Date of exam: | 13 December 2018 |
Institutions: | Business, Economics and Information Systems > Institut für Wirtschaftsinformatik Business, Economics and Information Systems > Institut für Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich) Informatics and Data Science > Department Information Systems > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich) |
Keywords: | Online Customer Network; Social Engagement; Social Influence; Social Network Analysis; Customer Valuation |
Dewey Decimal Classification: | 300 Social sciences > 330 Economics |
Status: | Published |
Refereed: | Yes, this version has been refereed |
Created at the University of Regensburg: | Yes |
Item ID: | 38180 |
Abstract (English)
The ongoing development of the Internet in the last two decades has an increasing impact on society and business. The digital revolution changed the way how, at which frequency, and at which speed people are communicating and interacting with each other. In 2018, the number of internet users will reach the 4 billion mark, which is more than 50% of the global population. Among them, more than 3 ...
Abstract (English)
The ongoing development of the Internet in the last two decades has an increasing impact on society and business. The digital revolution changed the way how, at which frequency, and at which speed people are communicating and interacting with each other. In 2018, the number of internet users will reach the 4 billion mark, which is more than 50% of the global population. Among them, more than 3 billion people worldwide are already regarded as active social media users. The emergence of web 2.0 technologies had major consequences for the relationship between customers and companies. Web 2.0 has led to an increasing engagement of companies in online social networks as well as to the establishment of firm-sponsored online customer networks. The companies thereby aim at enhancing their knowledge of customers’ needs, preferences, and desires to increase customer-brand loyalty in the long term. An online customer network thus acts as a specialised online community for customers who want to share common social and commercial interests with other customers and interact with the sponsoring company. Many of the top 100 global companies host their own online customer network. Popular examples are the online customer networks of Oracle, SAP, or Lego, where millions of customers are connected to share experiences about products and services, ask and answer company-related questions, and help each other with specific issues related to the company and its products. Online customer networks display thereby the change of customers’ role from traditional passive consumers towards creators and publishers of information, opinions, and emotions. By using different forms of social engagement activities like the exchange of private messages, asking and answering product-related questions in public forums or rating products, customers can influence each other’s purchase decisions. Furthermore, from a sponsoring company’s perspective, customers’ social engagement activities in online customer networks allow enduring and emotional relationships not only between participating customers but also between customers and companies. Therefore, social engagement enables the establishment of a potential strategic competitive advantage in the form of increased brand awareness, established trust, and amplified customer loyalty. Sponsoring an online customer network, however, also poses a risk for companies as it requires a comparatively large initial investment for establishing the technical and organisational infrastructure. Companies also have to invest in marketing and public relations to increase customers’ awareness for the online customer network. Therefore, companies are interested in identifying, whether an online customer network and customers’ social engagement is beneficial for the company or not.
Against this background, the dissertation focuses on the two complementary research topics “Social Engagement and Customer Profitability” (Topic 1) and “Network-Oriented Customer Valuation” (Topic 2). In Topic 1, the dissertation focuses on investigating the relationship between social engagement and profitability of customers participating in firm-sponsored online customer networks. Furthermore, the influence of different types of social engagement activities as well as the polarity of customers’ social engagement activities are the focus of this research topic. The findings aim at supporting researchers and practitioners alike to better identify and characterize potentially valuable customers within an online customer network. Furthermore, by investigating the varying influence of different types of social engagement activities, the identification of more beneficial social engagement activities is supported. With the help of text mining and sentiment analysis techniques, the content of customers’ social engagement activities is determined. Based on this research, the dissertation aims in the context of this research topic at broadening the understanding and knowledge of customers’ social engagement activities in firm-sponsored online customer networks.
In Topic 2, the dissertation develops novel customer valuation approaches incorporating direct as well as indirect positive social influence exerted between customers participating in online customer networks. However, beside not only positive social influence but also negative social influence, for example in the form of negative WoM, has to be considered when calculating a network-oriented customer value. Therefore, this dissertation further develops an integrated approach in the context of this research topic to calculate a network-oriented customer value, including both positive and negative social influence exerted between customers participating in online customer networks. Negative social influence thereby can result in a lost value contribution, hence, a customer’s value contribution which is not realized due to the negative social influence of other customers on the purchase decision of a specific customer.
Translation of the abstract (German)
Die Entwicklung des Internets in den letzten zwei Jahrzehnten hat einen immer weiter ansteigenden Einfluss auf Gesellschaft und Wirtschaft. Diese digitale Revolution veränderte die Art und Weise wie Menschen miteinander kommunizieren und interagieren. Im Jahr 2018 wird die Zahl der Internetnutzer die 4-Milliarden-Marke erreichen, was mehr als 50% der Weltbevölkerung entspricht. Davon sind ...
Translation of the abstract (German)
Die Entwicklung des Internets in den letzten zwei Jahrzehnten hat einen immer weiter ansteigenden Einfluss auf Gesellschaft und Wirtschaft. Diese digitale Revolution veränderte die Art und Weise wie Menschen miteinander kommunizieren und interagieren. Im Jahr 2018 wird die Zahl der Internetnutzer die 4-Milliarden-Marke erreichen, was mehr als 50% der Weltbevölkerung entspricht. Davon sind weltweit bereits mehr als 3 Milliarden Menschen aktive Nutzer von Social Media Plattformen. Das Aufkommen von Web 2.0-Technologien hatte erhebliche Konsequenzen für die Beziehung zwischen Kunden und Unternehmen. Es hat zu einem zunehmenden Engagement von Unternehmen in sozialen Online-Netzwerken sowie zum Aufbau von firmeneigenen Online-Kundennetzwerken geführt. Die Unternehmen zielen darauf ab, ihr Wissen über die Bedürfnisse, Vorlieben und Wünsche der Kunden zu verbessern und die Markentreue der Kunden langfristig zu erhöhen. Ein Online-Kundennetzwerk fungiert somit als spezialisierte Online-Community für Kunden, die gemeinsame soziale und geschäftliche Interessen mit anderen Kunden teilen und darüber hinaus mit dem Unternehmen interagieren möchten. Viele der weltweit führenden Unternehmen verfügen über ein eigenes Online-Kundennetzwerk. Beliebte Beispiele sind die Online-Kundennetzwerke von Oracle, SAP oder Lego, in denen Millionen von Kunden miteinander verbunden sind, um Erfahrungen mit Produkten und Services auszutauschen, unternehmensbezogene Fragen zu stellen und zu beantworten und sich bei spezifischen Fragen zu dem Unternehmen gegenseitig zu helfen. Online-Kundennetzwerke zeigen dabei die Veränderung der Rolle der Kunden von traditionellen passiven Konsumenten hin zu Erstellern von Informationen, Meinungen und Emotionen auf. Durch verschiedene Formen dieses sog. „Social Engagements“, wie beispielsweise den Austausch privater Nachrichten, das Stellen und Beantworten von produktbezogenen Fragen in öffentlichen Foren oder durch die Bewertungen von Produkten, können Kunden die Kaufentscheidungen anderen Kunden beeinflussen. Aus Sicht eines Unternehmens bedeutet die Einbindung von Kunden in ein Online-Kundennetzwerk dauerhafte und emotionale Beziehungen nicht nur zwischen teilnehmenden Kunden, sondern vor allem auch zwischen Kunden und Unternehmen. Daher ermöglicht „Social Engagement“ die Etablierung eines potenziellen strategischen Wettbewerbsvorteils in Form von gesteigerter Markenbekanntheit, etabliertem Vertrauen und verstärkter Kundenbindung. Das Betreiben eines Online-Kundennetzwerks stellt jedoch auch ein Risiko für Unternehmen dar, da für den Aufbau der technischen und organisatorischen Infrastruktur vergleichsweise große Anfangsinvestitionen erforderlich sind. Unternehmen müssen auch in Marketing und Öffentlichkeitsarbeit investieren, um die Kunden für das Online-Kundennetz zu sensibilisieren. Daher sind Unternehmen daran interessiert zu erfahren, ob ein Online-Kundennetzwerk für das Unternehmen von Vorteil ist oder nicht.
Vor diesem Hintergrund konzentriert sich die Dissertation auf die zwei sich ergänzenden Forschungsthemen „Social Engagement und Kundenrentabilität“ (Thema 1) und „Netzwerk-orientierte Kundenbewertung“ (Thema 2). In Thema 1 untersucht die Dissertation den Zusammenhang zwischen sozialem Engagement und Rentabilität von Kunden, die an firmeneigenen Online-Kundennetzwerken teilnehmen. Darüber hinaus stehen der Einfluss verschiedener Arten von Aktivitäten des „Social Engagements“ sowie die positive oder negative Ausrichtung derselben im Mittelpunkt dieses Forschungsthemas. Die Ergebnisse zielen darauf ab, Forscher und Praktiker dabei zu unterstützen, potenziell wertvolle Kunden innerhalb eines Online-Kundennetzwerks besser zu identifizieren und zu charakterisieren. Darüber hinaus wird durch die Untersuchung des unterschiedlichen Einflusses verschiedener Arten von Aktivitäten die Identifikation vorteilhafterer Aktivitäten unterstützt. Mit Hilfe von Text-Mining- und Sentiment-Analysetechniken wird der Inhalt der Aktivitäten des Kunden für das „Social Engagement“ bestimmt. Basierend auf dieser Forschung zielt die Dissertation im Rahmen dieses Forschungsthemas darauf ab, das Verständnis und das Wissen über die Aktivitäten des Kunden im Bereich des „Social Engagements“ in vom Unternehmen betriebene Online-Kundennetzen zu erweitern.
In Thema 2 werden im Rahmen dieser Dissertation neuartige Kundenbewertungsansätze entwickelt, die sowohl direkten als auch indirekt positiven sozialen Einfluss zwischen den an Online-Kundennetzwerken beteiligten Kunden beinhalten. Bei der Berechnung eines netzwerkorientierten Kundennutzens muss jedoch neben einem positiven sozialen Einfluss auch ein negativer sozialer Einfluss, beispielsweise in Form von negativem „Word-of-Mouth“, berücksichtigt werden. Daher wird in dieser Dissertation im Rahmen dieses Forschungsthemas ein integrierter Ansatz entwickelt, um einen netzwerkorientierten Kundennutzen zu berechnen, der sowohl positiven als auch negativen sozialen Einfluss zwischen den an Online-Kundennetzwerken beteiligten Kunden beinhaltet. Ein negativer sozialer Einfluss kann dabei zu einem verlorenen Wertbeitrag führen, also zu einem Wertbeitrag des Kunden, der aufgrund des negativen sozialen Einflusses anderer Kunden auf die Kaufentscheidung eines bestimmten Kunden nicht realisiert wird.
Metadata last modified: 25 Nov 2020 18:48