BrandMemo improvement research

The dynamic, ubiquitous and often real time interaction enabled by social media significantly changes the landscape for brand management. However, there still is no standard place for brands and users to establish a network and a centric data store. A deep understanding of this is critical since it may affect a brand's performance substantially. BrandMemo is a brand social network platform whose mission is to enable users from all over the world to manage and share brands they love. Understanding potential correlations and causations of the network elements, in particular, how users behave when they connect to BrandMemo, is crucial for designing a user-centered system and improving the behavior of the network and providing an effective and productive user experience. This study provides a statistical analysis for Brandmemo by focusing on the underlying architecture of the network, on the premise that it sets the tone for the particular definitions in the marketing field. Through this analytical experiment, four different areas have been explored: In the first section, we propose a recommender system with BrandMemo-specialized performance metrics to predict users’ interest towards brands in different “Markets”. In the next section, correlations among users based on their interest about brands have been discussed. Distributions of the brands score in the “Market” is explained in the third section and a new index of Market Polarization has been introduced. In the last section, the associations between groups of brands based on the users’ interests is developed.

L'interazione dinamica, onnipresente e spesso in tempo reale resa possibile dai social media, cambia significativamente il panorama per la gestione del marchio. Tuttavia, non esiste ancora un luogo condiviso e ufficiale in cui marchi e utenti possano stabilire una rete e un archivio dati centrale. Una profonda comprensione di ciò è fondamentale poiché potrebbe influire in modo determinante sulle prestazioni di un marchio. BrandMemo è una piattaforma di social network di brands la cui missione è quella di consentire agli utenti di tutto il mondo di gestire e condividere i brands che amano. Comprendere le potenziali correlazioni e cause degli elementi all'interno del network, in particolare, come si comportano gli utenti connessi a Brandmemo, è cruciale per progettare un sistema basato sulle necessità dell’ utente e migliorarne il comportamento della rete, al fine di fornire un'esperienza utente efficace e produttiva. Questo studio fornisce un'analisi statistica per Brandmemo concentrandosi sull'architettura alla base dell’applicazione, col presupposto di rimanere fedeli alle definizioni terminologiche espresse dal marketing. Attraverso questo esperimento analitico, sono state esplorate quattro diverse aree: nella prima sezione, proponiamo un Recommender System con le metriche di performance specializzate del BrandMemo per prevedere l'interesse degli utenti nei confronti dei marchi nei diversi mercati. Nella successiva sezione, sono state discusse le correlazioni tra gli utenti in base al loro interesse per i marchi. Le distribuzioni del punteggio dei marchi nel mercato sono spiegate nella terza sezione e un nuovo indice di Market Polarization è stato introdotto. Nell'ultima sezione sono sviluppate le associazioni tra gruppi di marchi in base agli interessi degli utenti.