Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/119118
Author(s): Pedro Abrunhosa Martins
Title: Customer Xperience - Using Social Media Data to Drive Actionable Insights for Retail
Issue Date: 2019-02-08
Abstract: Social media users produce substancial amounts of data on a daily basis. In this project, a solution is offered that allows for extraction, processing and analysis on this data in order to generate actionable insights for retail activities, including but not limited to: Pricing, Store Layout, Customer Experience, Targeted Campaigns, Allocation of stock, and Planning. For proof of concept, the Twitter platform was used as the primary data source. Data was selected based on queries so that only relevant data is extracted. User submitted text was processed using natural language processing (NLP) in order to extract entities and aspects of such entities, as well as relations between entities. Sentiment analysis and emotion detection is performed on the elements generated through NLP and context is understood around the user's submission. This is done by gathering data about the user as well as about the reception of the post by other users on the network. From this process, patterns start to emerge regarding subjects being talked about and sentiment polarity regarding those subjects. From these patterns actionable insights is extracted to drive the activities mentioned above
Description: Utilizadores de redes sociais produzem, diariamente, uma quantidade substancial de dados. É proposta uma solução capaz de extrair dados relevantes, processar, analisar e gerar conclusões accionáveis para o apoio de actividades de retalho. Estas actividades compreendem mas não se restringem a: fixação de preços, experiência do cliente, planeamento, alocação de recursos, campanhas promocionais e disposição de loja. Para vias de conceito de prova foi utilizada a plataforma Twitter como fonte de dados. Estes foram seleccionados e extraídos com recurso inquéritos que garantem a relevância dos dados que são passados para análise. São utilizadas ferramentas de processamento de linguagem natural para extrair dos dados textuais entidades, aspectos destas entidades, relações entre estes elementos e por fim sentimento e emoção presente no texto referente a estes elementos. É levantado o contexto em que surge a submissão para a plataforma, agregando dados sobre o utilizador e sobre a recepção da sua comunicação textual pelos demais utilizadores da plataforma. Deste processo pretende-se revelar padrões, tanto quanto aos assuntos sobre os quais os utilizadores se expressam, tal como o seu posicionamento emocional em relação aos ditos assuntos. É da leitura destes padrões que se pretende extrair conclusões accionáveis para apoiar as actividade acima nomeadas.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Scientific areas: Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
URI: https://hdl.handle.net/10216/119118
Document Type: Dissertação
Rights: embargoedAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Embargo End Date: 2022-02-07
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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