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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title The Use and Potential of Algorithmic Control and Algorithmic Management for Author Management Practices in the Field of online Customer Feedback Management
Organization Unit
Authors
  • Kai Zinnhardt
Supervisors
  • Dzmitry Katsiuba
  • Gerhard Schwabe
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2023
Abstract Text The process of answering reviews on an online review platform is vital for restaurants and hotels to manage customer relations. The hospitality industry can outsource this process to specific providers. The company this thesis is based on uses an Algorithmic Management approach to manage the review-responding process conducted by the authors. The study aims to discuss the potential and enhance Algorithmic Management processes in the field of online Customer Feedback Management. The research is split into three parts, a prerequisite analysis of the previous implementation, an implementation phase, and an evaluation of the implementation. In the prerequisite analysis, the first iteration of the Algorithmic Matching and Algorithmic Control process was evaluated with interviews, a survey, and videos. For the matching of reviews to authors, the efficiency improved by 38.44%, and a shift in administrator roles was observed. Consequently, administrators started to rely on assisting tools to control the author’s responses. In the implementation phase, an interview with the administrator was conducted, and code analysis was performed to define the requirements. The implementation, on the one hand, advanced the review-author matching algorithm. On the other hand, created the Performance Score and, thus, a measure for Algorithmic Control. The evaluation of the implementation bases the findings on interviews with the administrator, videos, and sample records of author-admin responses. The evaluation revealed a further improvement of efficiency by 23.71%. Additionally, the Performance Score has a correlation coefficient of 0.8849 compared to the administrator’s defined experience score, showing an accurate mental model mapping. To conclude, the research shows the potential of Algorithmic Management in online Customer Feedback Management, with an increase in efficiency, a reduction in bias, and increasing the transparency of the Algorithmic Matching and Algorithmic Control processes.
Zusammenfassung Die Beantwortung von Kritiken auf einer Online-Bewertungsplattform ist für Restaurants und Hotels im Rahmen des Managements der Kundenbeziehungen von entscheidender Bedeutung. Das Gastgewerbe kann diesen Prozess an hierauf spezialisierte Anbieter auslagern. Das Unternehmen, das Basis für die vorliegende Arbeit war, verwendet einen "Algorithmic Management" Ansatz, um den von den Autoren durchgeführten Prozess der Beantwortung von Bewertungen zu verwalten. Ziel der Studie ist es, das Potenzial und die Weiterentwicklung von Algorithmic Management-Prozessen im Bereich des Online-Kundenfeedback-Managements zu diskutieren. Die Untersuchung wurde in drei Teile gegliedert: die Analyse der Voraussetzungen für die bisherige Implementierung, gefolgt von der Implementierungsphase und abschließend einer Evaluierungsphase der Implementierung. In der Voraussetzungsanalyse wurde die erste Iteration des algorithmischen Zuteilungsalgorithmus und des algorithmischen Kontrollprozesses mit Interviews, einer Umfrage und Videos evaluiert. Bei der Zuordnung von Rezensionen zu Autoren verbesserte sich die Effizienz um 38,44%, und es wurde eine Verschiebung der Administratorrollen beobachtet. Darüber hinaus begannen die Administratoren, sich auf Hilfsmittel zu verlassen, um die Antworten der Autoren zu kontrollieren. In der Implementierungsphase wurden ein Interview mit dem Administrator sowie eine Codeanalyse durchgeführt, um die Anforderungen zu definieren. Bei der Implementierung wurde zum einen der algorithmische Zuteilungsalgorithmus weiterentwickelt. Andererseits wurde ein Performance Score und damit ein Maß für die algorithmische Kontrolle geschaffen. Die Evaluierung der Implementierung stützt sich auf Interviews mit dem Administrator, Videos und Beispiele von Autor-Admin-Antworten. Die Auswertung ergab eine weitere Effizienzsteigerung um 23,71%. Darüber hinaus weist der Performance Score einen Korrelationskoeffizienten von 0,8849 im Vergleich zum definierten Erfahrungswert des Administrators auf, was eine zutreffende Abbildung des mentalen Modells ausweist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Untersuchung das Potenzial des Algorithmic Managements für das Online-Kundenfeedback-Management aufzeigt. Es wurde eine Steigerung der Effizienz, eine Verringerung der Voreingenommenheit sowie eine Erhöhung der Transparenz im Zuteilungs- sowie Kontrollalgorithmus gefunden.
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