Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Informatik – Wirtschaftsinformatik, Note: 1.3, Hochschule Bremerhaven, Sprache: Deutsch, Abstract: Soziale Netzwerke dienen neben der Kommunikation und dem Kennenlernen neuer Leute oder Orte ebenfalls der Selbstpräsentation. Der User gibt dabei meist unzählige private Details und Informationen preis, die er mit Freunden und diese wiederum mit ihren teilen. Unternehmen erkannten darin im Laufe der Zeit ein signifikant für den B2C-Bereich verwendbares Potenzial. Sie nutzen deshalb Social Network Analysis und diesbezügliche Logarithmen, um mit Hilfe von komplexen Berechnungsmethoden das höchste Maß der Vernetzung innerhalb sozialer Netzwerke und simultan den jeweiligen Lead User identifizieren zu können. Jenes Netzwerk bzw. dessen Lead User machen sich Unternehmen anschließend zunutze, um gezielt Werbebotschaften, einen Produktlaunch oder das Image des Unternehmens zu forcieren.
Hinsichtlich der eruierten Vernetzungen ergeben sich unzählige Variationen, welche wiederum Schlussfolgerungen bezüglich Güte, Relevanz, Bedeutung und Umfeld des Netzwerks erlauben. Dadurch lassen sich praktische Maßnahmen zur strategischen Zielerreichung des Unternehmens ableitenden. Infolgedessen handelt es sich beim Maß der Vernetzung um einen Basiswert zur effizienteren Nutzung von Userpotenzialen und deren Kontakten, um beispielsweise die Gewinnmarge bei vergleichsweise geringem Kosteneinsatz weiter zu optimieren.
Diese Ausarbeitung illustriert die Entstehung jener auf Vernetzungen innerhalb der sozialen Netzwerke basierenden Maße sowie deren Bedeutung für SNA, wie Lead User identifiziert und in strategische Werbemaßnahmen eingebunden werden, welche Erkenntnisse bzw. Vorteile sich dabei für neue Marketingkonzepte ergeben und wodurch sich die angewandten Varianten zur Bestimmung des Maßes der Vernetzung unterscheiden.
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