User-generated content in new product development: a data-driven approach to consumer insights

Azar Nasrabadi, Mohamadreza (2025). User-generated content in new product development: a data-driven approach to consumer insights. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

User-generated content (UGC) provides significant advantages for new product development (NPD) by providing a continuous, unsolicited stream of real-time consumer feedback. emerging organically across digital platforms, UGC offers a broader and more inclusive pool of insights compared to traditional methods that require active solicitation. By mining UGC, firms can efticiently capture need- and solution-related insights, identify innovative product ideas, extract valuable features, and better understand evolving customer requirements. This approach enhances product design efficiency, reduces market rejection rates, and accelerate time-to-market.

Building on these advantages, this thesis comprehensively examines the role of UGC in NPD process through a data-driven approach. The research pursues three main objectives. First, a systematic literature review (SLR) synthesizes existing research on UGC in NPD, identifying key themes, contexts, and methodologies through multifaceted techniques. This review highlights research gaps and proposes future directions. Second, the thesis also develops a framework for assessing consumer acceptance of a new product by analyzing UGC, employing topic modeling, sentiment analysis, and statistical modeling, demonstrated through a study on ChatGPT. Third, it introduces a framework for identifying product obsolescence factors and construeting time-series obsolescence indexes (OT) using UGC. This framework leverages large language models (LLMs) such as ChatGP I-40, along with multientena decision-making and sentiment analysis, to provide insights into produet longevity.

Overall, this thesis advances the understanding of how UGC can be systematically leveraged to support diverse purposes within the NPD process. By capturing real-time consumer insights, UGC facilitates market acceptance evaluation, and product lifecycle management. The proposed frameworks not only make theoretical contributions to the intersection of UGC and innovation management but also deliver practieal tools for fins seeking to enhance the efficiency, responsiveness, and sustainability of their product development efforts.

Titre traduit

Contenu généré par les utilisateurs dans le développement de nouveaux produits : une approche axée sur les données pour mieux comprendre les consommateurs

Résumé traduit

Le contenu généré par les utilisateurs (CGU) offie des avantages majeurs pour le développement de nouveaux produits (DNP) en fournissant un flux continu et spontané de retours consommateurs en temps réel. Emergeant de manière organique sur les plateformes numériques, le CGU propose une source d'informations plus large et inclusive que les méthodes traditionnelles qui nécessitent une sollicitation active. En exploitant le CGU, les entreprises peuvent capturer efficacement des informations liées aux besoins et aux solutions, identifier des idées de produits innovantes, extraire des caractéristiques précieuses et mieux comprendre l'évolution des attentes des clients. Cette approche améliore l'efficacité de la conception produit, réduit les taux de rejet sur le marché et accélère le délai de mise sur le matche.

S'appuyant sur ces avantages, cette thèse étudie de manière approfondie le rôle du CGU dans le processus de DNP via une approche axée sur les données. La recherche poursuit trois objectifs principaux. Premièrement, une revue systématique de la littérature (RSL) synthétise les travaux existants sur le CGU dans le DNP, en identifiant les thèmes clés, les contextes et les méthodologies par des techniques multifacettes, mettant ainsi en lumière les lacunes et proposant des pistes futures. Deuxièmement, la thèse développe un cadre pour évaluer l'acceptation des consommateurs d'un nouveau produit à partir de l'analyse du CGU, en utilisant la modélisation thématique, l'analyse de sentiment et la modélisation statistique, illustré par une étude sur ChatGPT. Troisièmement, elle propose un cadre pour identifier les facteurs d'obsolescence produit et construire des indices d'obsolescence en séries temporelles (JO) à partir du CGU. Ce cadre s'appuie sur des modèles linguistiques de grande taille (LLM) tels que ChatGPT-4o, ainsi que sur la prise de décision multicritère et l'analyse de sentiment, afin d'apporter des insights sur la longévité des produits.

Globalement, cette thèse fait progresser la compréhension de l'exploitation systématique du CGU pour soutenir divers aspects du processus de DNP. En capturant des insights consommateurs en temps réel, le CGU facilite l'évaluation de l'acceptation du marché et la gestion du cycle de vie des produits. Les cadres proposés contribuent non seulement à la théorie à l'intersection du CGU et de la gestion de l'innovation, mais fournissent également des outils pratiques aux entreprises souhaitant améliorer l'efficacité, la réactivité et la durabilité de leurs efforts de développement produit.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillement for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 149-209).
Mots-clés libres:	contenu généré par les utilisateurs, développement de nouveaux produits, acceptation des consommateurs, obsolescence produit, avis consommateurs en ligne
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Beauregard, Yvan
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	17 nov. 2025 15:09
Dernière modification:	17 nov. 2025 15:09
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3736

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