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저자정보
Hoanh-Su Le (Pukyong National University) Hyun-Kyu Lee (Pukyong National University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2015년 춘계공동학술대회
발행연도
2015.5
수록면
1 - 14 (14page)

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The rapid growth of users in social networking services has pushed many businesses to adopt social media. In several industries, such as franchise coffee chains, where many companies need to interact often with customers, social networking sites have been used as the most effective tools. Therefore, a big data of user-generated content in such social networking sites is freely available to every company in the industry. This opens opportunities for increasing competitive advantage and effectively accessing competitive environment of businesses via mining that big data. The companies can monitor and analyze not only customer-generated contents about their own brands, but also the textual information about their competitive brands on social media sites. This paper proposed a method to apply opinion mining on social network unstructured data and perform social media competitive analysis in the context of franchise coffee brands. We conducted a research on ten coffee chains including Starbucks, Caffebene, Tom-N-Tom Coffee, Angel-in-us Coffee, Hollys Coffee, The Coffee Bean & Tea Leaf, Beans Bins Coffee, Ediya Coffee, A Twosome Place, Coffine Gurunaru with unstructured textual data from Facebook in South Korean market. The results show that the companies can extract business value from mining the huge amount of available social media data and strategically use for attaining competitive advantages. Based on this study outcomes, we provided recommendations to help companies develop their social media competitive analysis strategy.
#big data #opinion mining #social media #coffee franchise #competitive analysis

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Research Method
Ⅳ. Findings and Discussions
Ⅴ. Conclusion
References

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