Konsumentbeteende online i allmänhet och kundkontakter online med varumärken i synnerhet, har blivit ett viktigt fokus för forskningsverksamhet som drivs av den exponentiella ökningen av interaktiva funktioner internet och sociala medier plattformar och tillämpningar. Nuvarande forskning inom detta område är mestadels hypotesdriven och mycket debatt om begreppet kundengagemang och dess relaterade konstruktioner finns kvar i litteraturen. I detta dokument strävar vi efter att föreslå en ny metod för omvänd konstruktion en konsumentbeteendemodell för kundengagemang online, baserad på ett beräknings- och datadrivet perspektiv. Denna metodologi kan generaliseras och visa sig användbar för framtida forskning inom områdena konsumentbeteenden med hjälp av enkätdata eller studier som undersöker andra typer av mänskligt beteende. Metoden vi föreslår innehåller fem huvudsteg; symbolisk regressionsanalys, grafbyggande, community detektion, utvärdering av resultat och slutligen, undersökning av riktade cykler och gemensamma återkopplingsslingor. De "gemenskaper" av enkätartiklar som framkommer ur vår gemenskapsdetektionsmetod bildar möjliga "funktionella konstruktioner" som kan härledas från data snarare än från litteratur och teori. Våra resultat visar konsekvent uppdelning av enkätposter i sådana "funktionella konstruktioner" vilket tyder på att den metod som föreslås här skulle kunna användas som ett nytt datadrivet sätt att modellera mänskligt beteende. Citering: de Vries NJ, Carlson J, Moscato P (2014) En datadriven metod för omvänd ingenjörskonst Kundengagemang Modeller: Mot funktionella konstruktioner. PLOS EN 9.7: e102768.
I nationalekonomi föreslog Ref ett datadrivet tillvägagångssätt för att förstå konsumenternas beteende online och engagemang med varumärken.
A Data-Driven Approach to Reverse Engineering Customer Engagement Models: Towards Functional Constructs
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}