Opinie konsumenckie determinantem określającym jakość usług logistycznych firm kurierskich

• Autorzy: Gładysz A.

Warianty tytułu

EN

Opinion mining determinants defining quality logistics services delivery company

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule omówiony został wpływ opinii konsumenckich na działalność przedsiębiorstw z branży kurierskiej. Analiza opinii konsumenckich jest obszarem badań, który może mieć znaczący wpływ na rozwój ich działalności. Jest też narzędziem, które może dostarczyć istotnych informacji mających wpływ na wizerunek firmy oraz jakość świadczonych usług kurierskich, co ma duże znaczenie dla firm działających na bardzo konkurencyjnym rynku. Narastająca liczba opinii dostępnych w sieci wytworzyła potrzebę ich automatycznej analizy i przetwarzania. Zagadnienie to zyskuje na popularności zarówno wśród badaczy, jak i wśród przedsiębiorców, dla których opinie konsumentów nie są bez znaczenia. Dzięki stale rosnącej potrzebie dostępu do opinii klientów, a co za tym idzie wiedzy i informacji, które można z nich czerpać, narzędzia umożliwiające automatyzację procesu pozyskiwania kluczowych i strategicznych z nich informacji zyskują na znaczeniu. Problem ten wymaga nieco innego spojrzenia na dane i doboru określonego sposobu ich analizowania za pomocą technik eksploracji danych, zwłaszcza tekstowych. Głównym celem artykułu jest przeprowadzenie analizy automatycznej klasyfikacji opinii z wykorzystaniem eksploracyjnych metod analizy tekstu. Wykorzystanie informacji pozyskanych z opinii klientów przyczynia się do podwyższenia jakości świadczonych usług kurierskich, zapewnia dostęp do odpowiednich informacji we właściwym czasie, przez co wpływa na trafność podejmowanych decyzji biznesowych oraz stanowi trend i nakreśla przyszłościowy kierunek działań firm kurierskich.

EN

The article discussed was the effect of opinion mining on the activities of courier companies. The analysis of opinion mining is an area of research that can have a significant impact on the development of their business. It is also a tool that can provide important information affecting the company's image and quality of courier services, which is important for companies operating in a highly competitive market. Increasing the number of reviews available on the network has created the need for their automatic analysis and processing. This issue is gaining popularity among researchers and among entrepreneurs, for which consumer reviews are not insignificant. With the ever-growing need for access to customer opinion, and thus the knowledge and information that can derive from them, tools to automate the process of acquiring the key and strategic information they are gaining in importance. This problem requires a slightly different view of the data and the selection of a particular method of analysis using data mining techniques, especially text. The main aim of this article is to analyze automatic classification opinion using text mining. Use of information obtained from customer opinion helps to increase the quality of courier services, provides access to the right information at the right time, which affects the accuracy of business decisions and provides trend and outlines a future action line courier companies.

Słowa kluczowe

PL

firma kurierska; usługi logistyczne; opinia konsumencka; wpływ opinii konsumenckich; rynek usług kurierskich

EN

delivery company; logistics services; consumer opinion; impact of consumer opinion; courier services market

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM". sp. z o.o.
• Czasopismo: Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 17, nr 12
• Strony: 1561--1566
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., il., rys., tab., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Gładysz A.

• Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

• 1. Marcysiak A., Pieniak-Lendzion K., Lendzion M., Usługi kurierskie na rynku usług logistycznych w Polsce, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach, seria Administracja i Zarządzanie, 2013 nr 96.
• 2. Caban J., Gniecka-Caban A., Wybrane aspekty działalności transportowej firmy kurierskiej, pod red. Szala M., Kropiwiec K., Maciąg K., Rola zarządzania, marketingu i ekonomii we współczesnych przedsiębiorstwach, Politechnika Lubelska, Lublin 2014, s. 96-111.
• 3. Dave K., Lawrence S., Pennock D. M., Mining the peanut gallery: Opinion extraction and semantic classification of product reviews. In Proceedings of WWW, 2003, s. 519–528.
• 4. Nielsen J., The 90-9-1 Rule for Participation Inequality in Social Media and Online Communities, 2006, http://www.useit.com/alertbox/participation_inequality.html dostęp z dnia 04.09.2016.
• 5. Radziszewska A., Perspektywy rozwoju internetowych rekomendacji konsumenckich, Zarządzanie i Finanse, nr 11 (1), 2013, s. 565-580.
• 6. Rudawska E., Niezadowolony klient w sieci, Handel Wewnętrzny, nr 5-6 (2), 2012, s. 281-289.
• 7. Swanson S. R., Hsu M. K., Critical incidents in tourism: failure, recovery, customer switching, and word-of-mouth behaviours, Journal Travel Tourism Market, nr 26, 2009, s. 180-194.
• 8. Sánchez-García I, Currás-Pérez R., Effects of dissatisfaction in tourist services: the role of anger and regret, Tourism Management. Nr 32 (1), 2011, s. 1397-1406.
• 9. Sridhar S., Srinivasan R., Social influence effects in online product ratings, Journal of Marketing, nr 76 (5), 2012, s. 70-88.
• 10. The Nielsen Company, Personal Recommendations And Consumer Opinions Posted Online Are The Most Trusted Forms Of Advertising Globally, 2009, http://blog.nielsen.com/nielsen-wire/wp-content/uploads/2009/07/pr_global-study_07709.pdf.
• 11. comScore, 2007, Online Consumer-Generated Reviews Have Significant Impact on Offline Purchase Behavior, http://www.comcore.com/Press_Events/Press_Reases/2007/1 1/Online_Consumer_Reviews_Impact_Offline_Purchasing_Behavior dostęp z dnia 20.08.2016.
• 12. Bickart, B., Schindler, R., Internet forums as influential sources of consumer information, Journal of interactive marketing, tom 15, nr 3, 2001, s. 31–40.
• 13. Nieżurawski L., Pawłowska B., Witkowska J., Satysfakcja klienta. Strategia – Pomiar –Zarządzenie. Koncepcja wewnętrznego urynkowienia współczesnej organizacji, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2010.
• 14. Arora, R., Srinivasa, S., A faceted characterization of the opinion mining landscape, w: COMSNETS, 2014, s. 1–6.
• 15. Gretzel, U., Yoo, K., Use and impact of online travel reviews, Information and communication technologies in tourism 2008, s. 35–46.
• 16. Liu, B., Opinion Mining and Sentiment Analysis, w: Web Data Mining, Data-Centric Systems and Applications, Springer Berlin Heidelberg, ISBN 978-3-642-19460-3, 2011, s. 459–526.
• 17. Zipf G., Human Behaviour and the Principle of Least Effort, Cambridge, 1949.
• 18. Manning C. D., Schütze H., Foundations of Statistical Natural Language Processing, The MIT Press, Cambridge Mass 2001.
• 19. Manning C. D., Raghavan P., Schütze H., Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, Cambridge, England, 2008.
• 20. Salton G., Wong A., Yang C. S., A vector space model for automatic indexing, Communications of the ACM, vol. 18, 1975, s. 613–620.