U ser-genererat innehåll på sociala medieplattformar och produktsökmotorer förändrar hur konsumenter handlar efter varor på nätet. De nuvarande produktsökmotorerna lyckas dock inte på ett effektivt sätt utnyttja den information som skapas mellan olika plattformar för sociala medier. Dessutom tenderar nuvarande rankningsalgoritmer i dessa produktsökmotorer att få konsumenterna att fokusera på en enda produktkarakteristisk dimension (t.ex. pris, stjärnbetyg). Detta tillvägagångssätt bortser i stor utsträckning från konsumenternas flerdimensionella preferenser för produkter. I detta dokument föreslår vi att man skapar ett rankningssystem som rekommenderar produkter som i genomsnitt ger det bästa värdet för konsumentens pengar. Den viktigaste idén är att produkter som ger ett högre överskott bör rankas högre på skärmen som svar på konsumenternas frågor. Vi använder en unik data uppsättning amerikanska hotellbokningar gjorda under en tremånadersperiod genom Travelocity, som vi kompletterar med data från olika sociala medier källor med hjälp av tekniker från text mining, bildklassificering, social geotagging, mänskliga annoteringar, och geomapping. Vi föreslår en slumpmässig koefficient hybridstrukturmodell, med beaktande av de två källorna till konsumenternas heterogenitet de olika resetillfällen och olika hotellegenskaper införa. Baserat på uppskattningarna från modellen drar vi slutsatsen att hotell har ekonomiska effekter av olika läges- och serviceegenskaper. Vi föreslår sedan ett nytt hotell rankingsystem baserat på den genomsnittliga nyttovinst en konsument får från att bo på ett visst hotell. Genom att göra det kan vi ge kunderna "bästa värde" hotell tidigt. Våra användarstudier, med hjälp av rankningsjämförelser från flera tusen användare, bekräftar överlägsenheten i vårt rankningssystem jämfört med befintliga system på flera resesökmotorer. I ett bredare perspektiv illustrerar detta dokument hur sociala medier kan brytas och införlivas i en modell för efterfrågeuppskattning för att skapa ett nytt rankningssystem i produktsökmotorer. Vi belyser därmed de täta kopplingarna mellan användarnas beteende på sociala medier och sökmotorer. Vårt tvärvetenskapliga tillvägagångssätt ger flera insikter för att använda maskininlärningsteknik i ekonomi och marknadsföringsforskning.
REF införlivar översyner i en modell för efterfrågeuppskattning för att förbättra värdet av den information som lämnas till konsumenterna.
Designing Ranking Systems for Hotels on Travel Search Engines by Mining User-Generated and Crowdsourced Content
{'venue': 'Marketing Science', 'journal': 'Marketing Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics']}