Skip navigation
User training | Reference and search service

Library catalog

EDS
b-on
More
resources
Content aggregators
Please use this identifier to cite or link to this item:

acessibilidade

http://hdl.handle.net/10071/11101
acessibilidade
Title: A review of the literature on big data in marketing using text mining
Authors: Amado, Maria Alexandra Amorim
Orientador: Cortez, Paulo
Rita, Paulo
Keywords: Big data
Marketing
Text mining
R Language
Literature review
Linguagem R,
Revisão da literatura
Issue Date: 2015
Citation: AMADO, Maria Alexandra Amorim - A review of the literature on big data in marketing using text mining [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2015. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/11101>.
Abstract: With the amount of currently existing data, organizations have access to more information, collecting data of all kinds and accumulating easily terabytes or petabytes of data. These data come from various sources: streams of social networks, mobile, pictures, transactions, GPS signals and more. To analyze this large amount of data currently designated as Big Data, it is increasingly a concern of organizations in terms of competition, enhancing productivity growth and innovation. But what exactly is Big Data? The Big Data is more than just a matter of size: with the emergence of new technologies for data collection and advanced data mining, through powerful data analysis tools, Big Data offers an unprecedented opportunity to acquire knowledge with new types of data and discover business opportunities faster. Its application to Marketing can bring great potential to organizations allowing a better view of the market, creation of better consumer interactions through research of their behavior, in order to identify what the right message to deliver at the right channel, at the right time to the right consumer. These improved interactions result in increased revenues and competitive differentiation. Text Mining was used in this study to develop an automatic literature review and analyze the application of Big Data in Marketing in four dimensions: Temporal, Geographic, Sectors and Products.
Com a quantidade de dados atualmente existente, as organizações têm acesso a cada vez mais informação, recolhendo dados de todos os tipos e acumulando facilmente terabytes ou petabytes de dados. Estes dados são provenientes de várias fontes: streams de redes sociais, mobile, imagens, transações, sinais de GPS e etc.. Analisar esta grande quantidade de dados, atualmente designado de Big Data, é cada vez mais uma preocupação das organizações em termos de concorrência, potenciando o crescimento da produtividade e inovação. Mas o que é exatamente o Big Data? O Big Data é mais do que apenas uma questão de tamanho: com o aparecimento de novas tecnologias para recolha de dados Data Mining avançado, através de ferramentas de análise de dados poderosas, o Big Data oferece uma oportunidade sem precedentes para adquirir conhecimento através de novos tipos de dados e descobrir oportunidades de negócio mais rapidamente. A sua aplicação ao Marketing pode trazer um grande potencial às organizações uma vez que lhes permite melhorar a visão do mercado, a criação de melhores interações com os clientes através da investigação do seu comportamento, a fim de identificar a mensagem certa para entregar no canal certo, no momento certo para o cliente certo. Essas interações melhoradas resultam num aumento de receitas e diferenciação competitiva. Neste estudo foi utilizado Text Mining para desenvolver uma revisão automática da literatura e analisar a aplicação do Big Data em Marketing em quatro dimensões: temporal, geográfica, setores e produtos
Peer reviewed: Sim
URI: http://hdl.handle.net/10071/11101
Designation: Mestrado em Gestão Internacional
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

Files in This Item:
acessibilidade
File Description SizeFormat 
Dissertation_Alexandra_Amado_vFinal.pdf1.7 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Currículo DeGóis 

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.