Graphenbasierte Sentimentanalyse: Ein auf künstlicher Intelligenz basierender Ansatz zur Abbildung von Kundenfeedback im Einzelhandel

Graph-Based Sentiment Analysis: An Artificial Intelligence-Driven Approach to Mapping Customer Feedback in Retail

Jérôme Baray ()
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Jérôme Baray: ARGUMans - Laboratoire de recherche en gestion Le Mans Université - UM - Le Mans Université

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Abstract: Diese Studie schlägt eine neuartige Methode zur Analyse von Kundenfeedback unter Verwendung graphenbasierter semantischer Clusterung vor. Unter Verwendung von 3.000 Google Maps-Bewertungen von Costco Wholesale Los Angeles wurde ein Graph mit 261 Sentiment-Adjektiven erstellt, wobei semantische Näherungskoeffizienten verwendet wurden, die über Mistral 7B LLM generiert wurden. Die Dimensionsreduktion mit PCA und hierarchischer Clusterung ergab sechs Sentiment-Cluster. Darüber hinaus wurde das Kundenfeedback verarbeitet, um Attribut-Sentiment-Paare sowie Attribut-Meinungs-Paare zu extrahieren, die in den Graphen integriert wurden, um semantische Cluster zu identifizieren, die die Stärken und Schwächen des Einzelhandels hervorheben. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial der KI-gesteuerten Sentiment-Analyse zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit im Einzelhandel. Die Auswirkungen auf die Einzelhandelstechnologie und die Serviceverbesserung werden diskutiert.

Keywords: Sentimentanalyse; Einzelhandelstechnologie; KI im Einzelhandel; semantisches Clustering; Kundenzufriedenheit; Sentiment analysis; Retail technology; AI in retail; Semantic clustering; Customer satisfaction; Analyse des sentiments; Technologie de vente au détail; IA dans le commerce de détail; Regroupement sémantique; Satisfaction client (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025-05-22
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Citations:

Published in Digital Transformation Society International Conference - DTS 2025, Paris School of Business, University of Naples Parthenope, May 2025, PARIS, France

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