Quantitative Analyses in Digital Marketing and Business Intelligence
Creators: name: Winter, Patrick
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2016
Subjects: Economics
Wirtschaft
Experiment
Information Retrieval
Regressionsanalyse
Regression Analysis
Online-Marketing
Business Intelligence
Information Retrieval, Experiment
Digital Marketing, Business Intelligence

description: 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.
description: 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.