論文の概要: Tinjauan atas Efektivitas Penggunaan Key Opinion Leader (KOL) dalam
Penjualan Surat Utang Negara Ritel seri SBR011
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12619v1
- Date: Sat, 13 Aug 2022 03:38:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-04 02:08:03.443990
- Title: Tinjauan atas Efektivitas Penggunaan Key Opinion Leader (KOL) dalam
Penjualan Surat Utang Negara Ritel seri SBR011
- Title(参考訳): Tinjauan atas Efektivitas Penggunaan Key Opinion Leader (KOL) dalam Penjualan Surat Utang Negara Ritel seri SBR011
- Authors: Dea Avega Editya
- Abstract要約: インドネシア財務省は政府小売社債SBR011の推進を支援するために10人の主要野党指導者を支持した。
本研究は,KOLオーディエンスからのフィードバックに対するエンゲージメント率,熱意率,感情分析などの指標を用いて,支持の有効性を検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Indonesian Ministry of Finance had endorsed 10 Key Opinion Leaders to help
promoting government retail bonds SBR011 during selling period of 25 May-16
June 2022. This study analyzed effectiveness of the endorsement by using
several indicators; engagement rate, enthusiasm rate and sentiment analysis of
feedbacks from KOL audiens. Data was gathered from social media Instagram and
TikTok social platform used by the KOL to post their marketing contents. This
paper found that the endorsement is quite effective to promote the SBR011 and
yields mostly positive feedback on the marketing campaign.
- Abstract(参考訳): インドネシア財務省は2022年5月25日から6月16日にかけて、政府小売社債SBR011の発行を支援するために10人のキーオピニオン指導者を推薦した。
本研究は,KOLオーディエンスからのフィードバックに対するエンゲージメント率,熱意率,感情分析などの指標を用いて,支持の有効性を検討した。
データはソーシャルメディアのinstagramとtiktokのソーシャルプラットフォームから収集され、kolがマーケティングコンテンツを投稿した。
本稿では,SBR011の促進に有効であり,マーケティングキャンペーンに好意的なフィードバックが得られた。
関連論文リスト
- Usefulness of LLMs as an Author Checklist Assistant for Scientific Papers: NeurIPS'24 Experiment [59.09144776166979]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的ピアレビューを支援する上で有望だが議論の余地のあるツールである。
本研究は,論文提出を提出基準に適合させるツールとして,会議環境におけるLCMの有用性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T18:58:00Z) - Emoji Driven Crypto Assets Market Reactions [0.21847754147782888]
我々は、マルチモーダル感情分析に、GPT-4と微調整変換器に基づくBERTモデルを利用する。
これらの洞察は、BTC PriceやVCRIXインデックスといった重要な市場指標と相関する。
以上の結果から,絵文字の感情に基づく戦略が,市場不振の回避に有効であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T07:05:49Z) - Do Weibo platform experts perform better at predicting stock market? [0.8999666725996978]
Weiboのソーシャルネットワーキングプラットフォームは、感情データ収集のソースとして使用されている。
Weiboのユーザは、認可金融アドバイザー(AFA)と無認可金融アドバイザー(UFA)グループに分けられる。
香港ハンセン指数は、歴史的株式市場の変化データを抽出するために使用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T10:04:54Z) - Position: AI/ML Influencers Have a Place in the Academic Process [82.2069685579588]
機械学習研究の可視性向上におけるソーシャルメディアインフルエンサーの役割について検討する。
2018年12月から2023年10月までの間に、8000以上の論文の包括的なデータセットを収集しました。
我々の統計的および因果推論分析は、これらのインフルエンサーが支持する論文の引用が著しく増加することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T20:05:49Z) - CSPRD: A Financial Policy Retrieval Dataset for Chinese Stock Market [61.59326951366202]
我々は、中国株式政策検索データセット(CSPRD)を導入して、新たな課題である政策検索を提案する。
CSPRDは、中国の政策コーパスの10k以上の項目から、経験豊富な専門家によってラベル付けされた700以上のパスを提供する。
我々の最高のパフォーマンスベースラインは56.1% MRR@10、28.5% NDCG@10、37.5% Recall@10、80.6% Precision@10である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T15:40:54Z) - Predicting Companies' ESG Ratings from News Articles Using Multivariate
Timeseries Analysis [17.332692582748408]
我々は,多変量時系列構築と深層学習技術を組み合わせて,ニュース記事からESG評価を予測するモデルを構築した。
約3000の米国企業のニュースデータセットとそのレーティングも作成され、トレーニング用にリリースされている。
提案手法は,手動によるESG評価の判定や分析を支援するために,最先端技術よりも正確な結果を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-13T11:23:02Z) - Personality-Driven Social Multimedia Content Recommendation [68.46899477180837]
人格特性がコンテンツレコメンデーションモデルに与える影響を,新しいパーソナリティ駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションシステムを適用して検討する。
実験結果と実世界のケーススタディは、PersiCが効率的な人格駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションを行う能力だけでなく、実用的なデジタル広告戦略レコメンデーションを可能にすることを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T14:37:18Z) - Towards Revenue Maximization with Popular and Profitable Products [69.21810902381009]
企業マーケティングの共通のゴールは、様々な効果的なマーケティング戦略を活用することで、収益/利益を最大化することである。
商品の収益性に関する信頼性のある情報を見つけることは、ほとんどの製品が一定の時期にピークを迎える傾向があるため困難である。
本稿では、経済行動に基づく収益問題に対処し、ターゲットマーケティングのための0n-shelf Popular and most Profitable Products(OPPPs)を実行するための一般的な利益志向の枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-26T02:07:25Z) - An Empirical Investigation of Personalization Factors on TikTok [77.34726150561087]
TikTokのアルゴリズムがプラットフォームの成功とコンテンツの配布に重要であるにもかかわらず、アルゴリズムの実証的な分析はほとんど行われていない。
我々は,私たちが開発したカスタムアルゴリズムを用いたソック・パペット・監査手法を用いて,TikTokへのアクセスに使用される言語と位置情報の効果を検証,分析した。
その結果,フォローフェールが最も強い影響を受けており,ライクフェールやビデオ視聴率が高いことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T17:40:00Z) - Decision Making For Celebrity Branding: An Opinion Mining Approach Based
On Polarity And Sentiment Analysis Using Twitter Consumer-Generated Content
(CGC) [0.0]
本研究は、感情分析における機械学習と語彙に基づくアプローチを比較した。
提案手法は精度の点で異なっており,機械学習手法により精度が向上した。
また、企業は消費者の感情に気付き、キャンペーンを考えるたびに正しい人を選ぶべきであることも判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-26T15:28:35Z) - Sentiment Polarity Detection on Bengali Book Reviews Using Multinomial
Naive Bayes [9.82954781633805]
この研究は、ベンガルの書籍レビューから感情極性(肯定的または否定的なカテゴリー)を決定する機械学習ベースのテクニックを導入している。
提案手法の有効性を評価するため,ベンガル語本を2000点レビューしたコーパスを開発した。
実験結果から,ユニグラム特徴を持つ多項ネーブベイズは,テストセットにおいて84%の精度で他の手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-06T13:58:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。