Competitive intelligence analytics for operations managers

This thesis incorporates three studies that revolve around competitive intelligence of a firm, available data sources and improvement of operations through data-informed decision-making. The studies cover a range of topics in the field of operations research: revenue management, capital budgeting de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tekin, Müge
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2018
País:España
Institución:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/663488
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10803/663488
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Inteligencia competitiva
Competitive intelligence
33
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spelling Competitive intelligence analytics for operations managersTekin, MügeInteligencia competitivaCompetitive intelligence33This thesis incorporates three studies that revolve around competitive intelligence of a firm, available data sources and improvement of operations through data-informed decision-making. The studies cover a range of topics in the field of operations research: revenue management, capital budgeting decisions and social learning. Chapter 1 presents a new econometric method for estimating customer choice model parameters based on competitor intelligence data. Chapter 2 combines public data on social review platforms with demographic and geographic data to inform facility location and product design decisions in service based industries such as restaurants and hotels. Chapter 3 investigates the effect of social reputation platforms on customer behavior and assesses whether these platforms transmit the general customer opinion. Overall, the studies provide novel theoretical reflections and practical ways through which businesses can implement competitive intelligence to add value to their operations.Esta tesis está compuesta por tres estudios que giran en torno a la inteligencia competitiva de una firma, las fuentes de datos disponibles y la mejora de las operaciones a través de la toma informada de decisiones. Los estudios cubren una variedad de temas en el campo de la investi-gación de operaciones: administración de ingresos, decisiones sobre el presupuesto de capital y aprendizaje social. El Capítulo 1 presenta un nuevo método econométrico para estimar los parámetros de modelos de toma de decisiones del consumidor basado en base a datos de in-teligencia competitiva. El Capítulo 2 combina datos públicos, disponibles en las plataformas de reseña social, con datos demográficos y geográficos para informar la ubicación de instalaciones y las decisiones de diseño de productos en industrias basadas en servicios, como restaurantes y hoteles. El Capítulo 3 investiga el efecto de las plataformas de reseña social en el com-portamiento del consumidor y evalúa si estas plataformas transmiten la opinión general de los clientes. En términos generales, los estudios proporcionan nuevas reflexiones teóricas y formas prácticas a través de las cuales las empresas pueden implementar inteligencia competitiva para agregar valor a sus operaciones.Programa de doctorat en Economia, Finances i EmpresaUniversitat Pompeu FabraTalluri, Kalyan T.Universitat Pompeu Fabra. Departament d'Economia i Empresa201820202018info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion133 p.application/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/663488TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)reponame:TDR. Tesis Doctorales en Redinstname:CBUC, CESCAInglésADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.info:eu-repo/semantics/openAccessoai:www.tdx.cat:10803/6634882026-06-14T12:46:07Z
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