Web Market Research in der Automobilbranche
10.07.13

Erstellt von Jörg Schwerdtfeger

Die neue Projektwebsite zum Thema Web Market Research in der Automobilindustrie ist online. Dort finden Sie alle wichtigen Informationen rund um dieses Thema und unsere jeweiligen Lösungen.

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Prognose von Wahlergebnissen
13.01.13

Neben der inhaltlichen Analyse von online Beiträgen zu politischen Parteien und Spitzenkandidaten zur Erlangung von Wähler-Insights können diese auch zur Durchführung von Wahlprognosen genutzt werden.

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Competitor Map der Top 10 privaten Krankenversicherer 2012
12.12.12

Erstellt von Jörg Schwerdtfeger

Grundsätzlich stellt sich in jeder Branche die Frage nach der Konkurrenzsituation, welcher wir mit Hilfe unserer Competitor Map für die Top 10 privaten Krankenversicherungen nachgegangen sind.

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Politisches Engagement und Affinitäten im Social Web?
12.08.12

Erstellt von Jörg Schwerdtfeger

In Anlehnung an die Infografik „Politics of the Social Web“ haben wir eine deutsche Version erstellt. Im Original wurde das politische Engagement und die politische Affinität von Usern unterschiedlicher Social Media Plattformen anhand von Facebook-Likes bestimmt.

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Welche Assoziationen haben die Wähler mit der CDU?
14.05.12

Erstellt von Jörg Schwerdtfeger

Im Rahmen des Web Market Research kann nicht nur die online Konversation zu Marken oder Produkten, sondern natürlich auch zu politischen Themen und Parteien analysiert werden. Dies kann zur Aufschlüsselungen von aktuellen Themen, Trends und weiteren Wähler-Insights genutzt werden.

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Den Kunden zuhören – nicht befragen!
19.01.12

Erstellt von Jörg Schwerdtfeger

Das Internetzeitalter führte zu einer Veränderung der Kommunikation innerhalb der Gesellschaft: Die Kommunikation ist global und die Gesellschaft teilt Informationen, Ideen und Meinungen über das Web. Damit ist neben der mediengestützten 1:1-Kommunikation (z. B. via Email oder Telefon)...

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Trendprognose mit Hilfe der Stimmung auf Twitter
25.05.11

Erstellt von Jörg Schwerdtfeger

Jede Minute werden Weltweit mehr als 100 Mio. online Beiträge verfasst. Mittels der Methoden des Natural Language Processing und Verfahren der semantischen Textanalyse können diese Beiträge so aufbereitet werden, dass diese zum Training von Prognosemodellen genutzt werden können.

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