Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.14/22744
Título: Identifying target audiences on social network sites by analyisng user connections : a social network analysis approach for instagram
Autor: Schmidt, Tina
Orientador: Costa, Ana Isabel de Almeida
Data de Defesa: 21-Jul-2017
Resumo: Social Network Sites offer users and brands a platform to interact by following each other and liking, commenting and sharing of content. This dissertation demonstrates that brands can leverage on rich data emerging from user-user-, user-brand-, and brand-brand-connections on Instagram to identify, understand and target new prospects. The concept of homophily suggests that users are mainly connected to other users they perceive as similar to themselves and to brands they identify with. Taking these insights into account, this dissertation aims to develop an audience selection approach to identify prospects that are likely to be interest in following a focal brand on Instagram. By extracting real network data from Instagram, users were segmented based on their “follow-relationship” to a set of exemplar brands that share a similar image with the focal brand. Four segments were identified and profiled: True-Brand-Lovers, Fashion Seeker, Hidden Treasures and Intangibles. Additionally, by taking secondary layer effects into account, a targeting experiment was conducted on Instagram to examine whether and to what extent resulted segments can be employed to find highly interested prospects. Findings disclosed that new prospects can especially be found by detecting overlapping followers between brands within the set. Moreover, tendencies were found that new prospects can be detected in the secondary layer of existing followers, especially when their connection to the set is taken into account as well. Therefore, the results of this study suggest that taking users affinity to other entities to account can help brands to define more precisely targeting decisions.
As redes sociais oferecem a utilizadores e marcas uma plataforma para que interajam. Esta dissertação demonstra que as marcas podem aproveitar a rich data emergente de interações utilizador-utilizador, utilizador-marca e marca-marca no Instagram, para identificar, perceber e visar potenciais clientes. O conceito de homofilia sugere que utilizadores estão principalmente ligados a outros utilizadores que sejam semelhantes a si mesmos e a marcas com que se identificam. Esta dissertação ambiciona desenvolver uma abordagem de seleção de audiência para identificar novos clientes que poderão ter interesse em seguir uma marca no Instagram. Ao extrair dados reais do Instagram, os utilizadores são segmentados com base na sua “follow-relationship” para determinar um conjunto de marcas que partilham uma imagem semelhante com a marca focal. Quatro segmentos foram identificados e divididos: True-Brand-Lovers, Fashion Seeker, Hidden Treasures e Intangibles. Adicionalmente, ao ter em consideração efeitos de segunda camada, uma experiência de targeting foi conduzida no Instagram para examinar se e em que medida os segmentos resultantes podem ser utilizados para descobrir potenciais clientes altamente interessados. Os resultados indicam que potenciais clientes podem ser encontrados particularmente ao detetar seguidores sobrepostos dentro do grupo. Para além disso, foram encontradas tendências que indiciam que potenciais clientes podem ser detetados na segunda camada de seguidores, especialmente quando a sua conexão ao grupo é levada também em conta. Portanto, os resultados deste estudo sugerem que ter em conta a afinidade dos utilizadores a outras entidades pode ajudar as marcas a definirem com mais precisão as suas decisões de targeting.
URI: http://hdl.handle.net/10400.14/22744
Designação: Mestrado em Gestão e Administração de Empresas
Aparece nas colecções:CLSBE - Dissertações de Mestrado / Master Dissertations
R - Dissertações de Mestrado / Master Dissertations

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
MasterThesis_TinaSchmidt_152115165PDFA.pdf5,06 MBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.