Exploiting the impact of user-generated content on brand coolness and consumer brand engagement: A text-mining approach

Abstract

This dissertation aims to comprehend the impact of deploying user-generated content (UGC) campaigns on consumers’ perceptions of brand coolness and consumer brand engagement. The trending concept of coolness in the beauty industry is studied through electronic word of mouth to understand if brands encouraging their users to post about their brand experiences leads to consumers perceiving them as cool and engaging more positively through those publications. The methodology in use is a netnography, along with a sentiment analysis technique. The analysis consisted in observing the interactions, incited by a user-generated content campaign led by a prestigious beauty brand - Drunk Elephant, between the brand and its online brand community on the social network Instagram for one year to avoid seasonal phenomena. The comments were retrieved using a text-mining tool and analyzed through Natural Language Processing according to their sentiment polarity, and trending topics identified. The data retrieved from the year of 2019 amounted to 67 321 interactions. Results show consumers’ perceptions of coolness can be positively influenced by adopting UGC campaigns, which can also lead to positive consumer brand engagement. Not only do these campaigns generate brand awareness, but they stimulate brand community’s expansion and influence consumers’ perceptions towards the brand. Beauty brands seeking to grow their status of coolness and consumer interactions should consider implementing user-generated content campaigns, as keeping up with the trends in the market is not only regarded as cool but is necessary to remain relevant in the ever-changing marketplace beauty has proven itself to be.

Esta dissertação visa entender o impacto da utilização de campanhas de conteúdo gerado pelos utilizadores nas perceções dos consumidores da coolness de uma marca e interações entre marca e consumidores. A tendência coolness na indústria da beleza é examinada através de electronic word-of-mouth para compreender se encorajar os utilizadores a partilhar conteúdo sobre as suas experiências com as marcas, os leva a pensar na marca como cool e a interagir mais com essas publicações. A metodologia usada é uma análise netnográfica em conjunto com uma técnica de análise sentimental. A análise foi conduzida sob interações textuais, incitadas pela campanha da marca de prestígio de beleza – Drunk Elephant, entre a marca e a sua comunidade online na rede social Instagram durante um ano para evitar fenómenos sazonais. Os comentários foram extraídos por text mining e analisados através de processamento de linguagem natural, tendo em conta a polaridade do seu sentimento, e tópicos mais frequentes identificados. Os dados retirados do ano de 2019 totalizaram 67 321 interações. Os resultados demonstram que as perceções de coolness do consumidor podem ser positivamente influenciadas adotando o uso destas campanhas e podem conduzir a interações positivas. Não só estas campanhas criam visibilidade para a marca, como encorajam a expansão da comunidade da marca e influenciam as perceções dos seus consumidores. Marcas na indústria da beleza que procuram aumentar a sua coolness e interações com os consumidores devem considerar implementar campanhas de conteúdo gerado pelos utilizadores, de maneira a manter-se atuais num mercado em constante transformação.