In dieser Arbeit analysieren wir, welche Chancen und Herausforderungen Opinion Mining insbesondere für KMU hat und evaluieren die gewonnen Erkenntnisse am Beispiel der Versandapotheke "medpex".
Die folgende Arbeit gliedert sich in drei Teile. Zunächst beschäftigen wir uns genauer mit KMU, ihrer Definition sowie der Einstufung eines Unternehmens als KMU. Hierfür müssen eine Reihe von quantitativen und qualitativen Kriterien erfüllt sein. Auch auf die eben schon angeführten, möglichen Herausforderungen für KMU wird näher eingegangen. Im nachfolgenden Teil definieren wir den Begriff des Opinion Minings, betrachten ihn in Abgrenzung zur Sentiment Analyse und sowie das Vorgehen beim Opinion Mining an.
Aufbauend auf der Grundlage zu KMU und dem Opinion Mining werden die Herausforderungen und die Chancen von Meinungs- und Stimmungsanalyse auf theoretischer Ebene herausgearbeitet. Angewendet werden diese Erkenntnisse auf unser Praxisbeispiel medpex. Nach einer kurzen Vorstellung des Unternehmens, betrachten wir das Opinion Mining für medpex und untersuchen die theoretisch ermittelten Herausforderungen und Chancen einer solchen Analyse anhand von medpex. Abschließend ziehen wir aus den gewonnenen Erkenntnisse ein Fazit.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- KMU
- Definition KMU
- Herausforderungen von KMU
- Opinion Mining
- Definition von Opinion Mining und Abgrenzung zur Sentiment Analyse
- Herausforderungen des Opinion Minings
- Chancen des Opinion Minings
- Diskussion
- Vorstellung von medpex
- Opinion Mining für medpex
- Herausforderungen von Opinion Mining anhand medpex
- Chancen von Opinion Mining anhand medpex
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Chancen und Herausforderungen des Opinion Minings für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU). Sie evaluiert die gewonnenen Erkenntnisse am Beispiel der Online-Apotheke medpex. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendbarkeit der Methode im Kontext der spezifischen Herausforderungen und Ressourcen von KMU.
- Definition und Abgrenzung von Opinion Mining und Sentiment Analyse
- Herausforderungen des Opinion Minings für KMU
- Chancen des Opinion Minings für KMU
- Fallstudie: medpex - Anwendung und Evaluation von Opinion Mining
- Praktische Implikationen für KMU
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik des Opinion Minings und seiner Relevanz im Kontext von User Generated Content ein. Sie hebt die wachsende Bedeutung der Online-Meinungen für Unternehmen hervor und stellt die Frage nach der Anwendbarkeit von Opinion Mining insbesondere für KMU in den Mittelpunkt. Die Arbeit kündigt ihre Struktur und den Fokus auf die Evaluation am Beispiel von medpex an.
KMU: Dieses Kapitel definiert KMU anhand quantitativer und qualitativer Kriterien, basierend auf den Definitionen des IfM Bonn und der EU-Empfehlung 2003/361/EG. Es beleuchtet den hohen Anteil von KMU an der deutschen Wirtschaft und geht auf die spezifischen Herausforderungen ein, denen KMU im Bereich der Kommunikationspolitik und strategischen Planung gegenüberstehen, insbesondere aufgrund von Ressourcenbeschränkungen.
Opinion Mining: Hier wird Opinion Mining definiert und von der Sentiment Analyse abgegrenzt. Das Kapitel beschreibt das Vorgehen beim Opinion Mining und analysiert sowohl die Herausforderungen (z.B. Datenmenge, Datenqualität) als auch die Chancen (z.B. verbesserte Kundenkommunikation, frühzeitiges Erkennen von Problemen) dieser Methode. Die theoretischen Grundlagen werden für die spätere Anwendung auf den Fall medpex gelegt.
Diskussion: Nach einer kurzen Vorstellung von medpex als Fallbeispiel wird die Anwendbarkeit von Opinion Mining auf das Unternehmen untersucht. Das Kapitel analysiert sowohl die Herausforderungen (spezifische an medpex angepasste Aspekte der im vorherigen Kapitel beschriebenen allgemeinen Herausforderungen), als auch die Chancen von Opinion Mining für medpex. Es verbindet die theoretischen Erkenntnisse mit der konkreten Situation des Unternehmens.
Schlüsselwörter
Opinion Mining, Sentiment Analyse, KMU, Mittelstand, User Generated Content, Online-Reputation, medpex, Kundenkommunikation, Herausforderungen, Chancen, Datenanalyse, Marktforschung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Arbeit: Opinion Mining für KMU - Fallstudie medpex
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Diese Arbeit untersucht die Chancen und Herausforderungen des Opinion Minings für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU). Die gewonnenen Erkenntnisse werden anhand der Online-Apotheke medpex evaluiert. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendbarkeit von Opinion Mining im Kontext der spezifischen Herausforderungen und Ressourcen von KMU.
Was sind die zentralen Themen der Arbeit?
Die Arbeit behandelt die Definition und Abgrenzung von Opinion Mining und Sentiment Analyse, die Herausforderungen des Opinion Minings für KMU, die Chancen des Opinion Minings für KMU, eine Fallstudie zur Anwendung und Evaluation von Opinion Mining bei medpex und die daraus resultierenden praktischen Implikationen für KMU.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, Kapitel zu KMU und Opinion Mining, eine Diskussion mit dem Fallbeispiel medpex und ein Fazit. Es werden ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der Kapitel und Schlüsselwörter bereitgestellt.
Was wird unter KMU verstanden?
Das Kapitel „KMU“ definiert kleine und mittelständische Unternehmen anhand quantitativer und qualitativer Kriterien, basierend auf den Definitionen des IfM Bonn und der EU-Empfehlung 2003/361/EG. Es beleuchtet die Herausforderungen, denen KMU im Bereich der Kommunikationspolitik und strategischen Planung gegenüberstehen, insbesondere aufgrund von Ressourcenbeschränkungen.
Wie wird Opinion Mining definiert und von Sentiment Analyse abgegrenzt?
Das Kapitel „Opinion Mining“ definiert Opinion Mining und grenzt es von der Sentiment Analyse ab. Es beschreibt das Vorgehen beim Opinion Mining und analysiert Herausforderungen (z.B. Datenmenge, Datenqualität) und Chancen (z.B. verbesserte Kundenkommunikation, frühzeitiges Erkennen von Problemen).
Welche Rolle spielt medpex in dieser Arbeit?
medpex dient als Fallbeispiel, um die Anwendbarkeit von Opinion Mining auf ein konkretes KMU zu untersuchen. Die Diskussion analysiert die spezifischen Herausforderungen und Chancen von Opinion Mining für medpex und verbindet theoretische Erkenntnisse mit der konkreten Situation des Unternehmens.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Wichtige Schlüsselwörter sind: Opinion Mining, Sentiment Analyse, KMU, Mittelstand, User Generated Content, Online-Reputation, medpex, Kundenkommunikation, Herausforderungen, Chancen, Datenanalyse, Marktforschung.
Welche konkreten Herausforderungen werden für KMU im Kontext von Opinion Mining betrachtet?
Die Arbeit beleuchtet Ressourcenbeschränkungen von KMU als zentrale Herausforderung. Im Zusammenhang mit medpex werden spezifische Aspekte dieser allgemeinen Herausforderungen im Kontext des Unternehmens analysiert.
Welche Chancen bietet Opinion Mining für KMU?
Opinion Mining bietet KMU die Chance auf verbesserte Kundenkommunikation und frühzeitiges Erkennen von Problemen durch die Auswertung von User Generated Content. Die Arbeit zeigt diese Chancen sowohl allgemein als auch im spezifischen Kontext von medpex auf.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2017, Vorteile und Grenzen des Einsatzes von Opinion Mining für KMU. Evaluation am Beispiel der "medpex Versandapotheke", Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/997262
