Mining purchase intent in Twitter

Most social media platforms allow users to freely express their beliefs, opinions, thoughts, and intents. Twitter is one of the most popular social media platforms where users’ post their intent to purchase. A purchase intent can be defined as measurement of the probability that a consumer will purchase a product or service in future. Identification of purchase intent in Twitter sphere is of utmost interest as it is one of the most long-standing and widely used measures in marketing research. In this paper, we present a supervised learning strategy to identify users’ purchase intent from the language they use in Twitter. Recurrent Neural Networks (RNNs), in particular with Long Short-Term Memory (LSTM) hidden units, are powerful and increasingly popular models for text classification. They effectively encode sequences with varying length and capture long range dependencies. We present the first study to apply LSTM for purchase intent identification task. We train the LSTM network on semi-automatically created dataset. Our model achieves competent classification accuracy (F1 = 83%) over a gold-standard dataset. Further, we demonstrate the efficacy of the LSTM network by comparing its performance with different classical classification algorithms taking this purchase intent identification task into account

Identifying complaints from product reviews: a case study on Hindi

When an expectation does not meet reality in a real-world situation, the difference is usually expressed and communicated via an act which is complaint. Customers often post reviews on the products or services they purchase on the retailer websites and different social media platforms, and the reviews may reflect complaints about the products or services. Automatic recognition of customers’ complaints on products or services that they purchase can be crucial for the organizations, multinationals and online retailers since they can exploit this information to fulfil the customers’ expectations including managing and resolving the complaints. In this work, we present the supervised and semi-supervised learning strategies to identify users’ complaints from the language they use to post their reviews. In other words, we automatically identify complaints from the opinionated texts (reviews) about products posted in Hindi. For this, first we automatically crawled the Hindi reviews on different products from the the websites of the retail giant Amazon and the popular social media platform YouTube, and prepared a gold-standard data set via a systematic manual annotation process. We use state-of-the-art classification algorithms for the complaints identification task and our classification models achieve reasonable classification accuracy (F1 = 68.38%) on a gold-standard evaluation test set

Typology of consumer behavior of clothing consumers in the city of Manta

Hoy en día nadie refuta la idea de que la industria textil forma parte de uno de los mercados más importantes a nivel mundial, habiendo experimentado un crecimiento acelerado y constante en los últimos 150 años (Franco, 2017). Se trata de una de las industrias más rentables y esenciales del sector de bienes de consumo. En el caso de Europa, la industria textil representa un porcentaje superior al 37% de la actividad industrial y con una capacidad generación de empleo que oscila en 1,7 millones de personas (EURATEX, 2017). Por otro lado, ha de señalarse también el impacto significativo que la industria textil genera en la economía de diversos países, esencialmente como consecuencia de los ingresos asociados a la exportación de productos textiles y derivados. Junto a esta contribución a las exportaciones, han de resaltarse facetas como la inversión, el empleo y los ingresos de divisas que se derivan de las actividades desarrolladas por las manufacturas textileras de distintos países (Khaliji et al., 2013). En términos estructurales se trata de una industria que a gran escala suele agruparse en ciudades, aunque a pequeña escala acostumbra a estar altamente fragmentada en localidades rurales. Por ello, esta industria ofrece oportunidades para la diversificación y, con ello, para el incremento de las exportaciones de países en vías de desarrollo, ya resulta factible explotar sus bajos costos laborales y abarcar nichos emergentes, con el objeto de satisfacer la demanda de los consumidores. Ejemplos claros de este tipo de comportamiento pueden observarse en diferentes países asiáticos, como son los casos de naciones como Pakistán, Camboya y Sri Lanka, donde la contribución al PIB nacional de tal industria alcanza el 15%, 12% y 5%, respectivamente. Otro caso especialmente destacable es Bangladesh. Se trata del segundo país exportador de productos textiles, donde el 83,5% de sus exportaciones manufactureras derivan de la actividad textil (Keane & Willem, 2008). En Ecuador, la Asociación de Industriales Textiles del Ecuador (AITE) informa que al cierre del primer semestre del año 2018 se produjo un alza de hasta 5,8% en las ventas internacionales de productos textiles, representando un valor económico de 48,4 millones USD. Es más, la evolución de dichas exportaciones muestra un claro incremento del componente correspondiente a los 20 productos terminados (64% de las exportaciones anuales). Las mejoras se produjeron además en aspectos como valor agregado, calidad y ampliación de la oferta comercial (AITE, 2019). Además, la industria textil ecuatoriana muestra relevantes ventajas competitivas antes sus potenciales competidores de la región, ya que el costo operacional anual de estas industrias es 18% menor que el promedio de otros países de la zona (Argentina, Chile, Costa Rica y Colombia) (PRO ECUADOR, 2017). Una nota negativa en esta situación se produjo en el año 2020, ya que el sector textil ecuatoriano experimentó una caída en sus actividades productivas, al alcanzarse ventas locales inferiores a lo presupuestado, un total de 1500 millones USD durante el primer trimestre del año (AITE, 2020). Es posible subdividir el mercado textil en varios sectores. Aunque en todos esos casos, se constata la existencia de una extensa y compleja cadena de suministro, la cual puede tener efectos sustantivos sobre las tendencias de consumo. Es indudable que, hoy en día, el comportamiento de los consumidores puede verse afectado por fenómenos tales como la sostenibilidad social y ambiental, dado que la industria se enfrenta a múltiples retos en materia de contaminación ambiental y responsabilidad social (Boström & Micheletti, 2016; Resta et al., 2016). La identificación y delimitación de los factores que condicionan el comportamiento del consumidor es una preocupación básica del marketing contemporáneo de productos textiles (Hsu & Chen, 2018; Mosteller & Poddar, 2017). A pesar de todo, la evidencia actual muestra cierto déficit investigador respecto de los comportamientos de los consumidores de productos textiles. Ello hace indispensable abordar el estudio de las tendencias, características y comportamiento del consumidor de productos textiles, así como analizar el modo en que se aplican las teorías generales del comportamiento del consumidor e identificar las causas subyacentes que provocan una determinada tendencia