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J-GLOBAL ID：201702246942810570   整理番号：17A0239022

Facebookデータを用いたNikeの販売予測【Powered by NICT】

Forecasting Nike’s sales using Facebook data

著者 (10件)： Boldt Linda Camilla (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Vinayagamoorthy Vinothan (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Winder Florian (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Schnittger Melanie (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Ekran Mats (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Mukkamala Raghava Rao (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Lassen Niels Buus (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Flesch Benjamin (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Hussain Abid (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark) ,  Vatrapu Ravi (Centre for Business Data Analytics, Copenhagen Business School, Denmark)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 2447-2456  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Nikeの正確な販売予測は,Facebookデータから可能かどうかとNikeに関連した事象はNikeのFacebookページ上の活性にどのように影響するか試験した。マーケティングのドメインからのAIDA販売フレームワーク(意識,関心,要望,そして作用)から引き出すとビッグ社会データからモデル販売する計算社会科学の領域からの社会的セット解析法を採用した。データセットは,(a)1日当たり各ページのための登録されていることのような,コメント,ポストなどの数とNikeのFacebookページの選択と(b)Nikeの財務報告で発表された四半期全地球規模の図の観点からビジネスデータから構成されている。社会集合可視化装置(SoSeVi)を用いて実施しイベント研究。Facebookデータを情報値を持っていることを示唆した。簡単な回帰モデルのいくつかは,高い予測精度を持っている。多重回帰は低い予測精度を持ち,完全な多重共線性のようなデータセット特性のために解析障壁をもたらした。イベント研究はいくつかのNike特異的事象周辺の異常活性を見出したが,活性スパイク,それらは純粋事象関連または一致かどうかは,詳細なケースバイケースのテキスト解析後にのみ決定できる約推論。著者らの知見は,企業のマーケティング戦略,販売操作とサプライチェーンのためのビッグソーシャルデータの情報的価値の評価を支援する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 可視化 ,  多重化 ,  *マーケティング ,  回帰モデル ,  社会科学 ,  市場戦略 ,  多重回帰分析
準シソーラス用語： サプライチェーン ,  テキスト解析 ,  予測精度 ,  *Facebook , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 原価管理一般  (KA05010E) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： Facebook ,  販売 ,  予測