Narrating optimal distinctiveness: A machine learning perspective

Abstract

Many new ventures fail to successfully establish themselves in the market or survive because they do not attract sufficiently positive evaluations from critical audiences. To ensure their survival, new ventures primarily depend on consumers, which they must convince in their multi-faceted roles of either investors, buyers, or users. However, how can new ventures try to raise their appeal to consumer audiences? One central and recent concept that aims to answer this question is optimal distinctiveness which postulates the need to be “as distinct as legitimately possible.” Entrepreneurial narratives are considered a primary means of achieving such optimal distinctiveness. Despite this widespread relevance, existing research provides entrepreneurs with little clarity on how and when they can strategically rely on different modes of narratives to address consumer audiences.

This thesis offers a more fine-grained perspective on how narratives can achieve optimal distinctiveness. It showcases by which mode entrepreneurs narrate their new ventures' distinctiveness, who and against what reference levels evaluates them, influence what level of distinctiveness is optimal. As a theoretical guide, this thesis builds on existing studies on strategic differentiation and entrepreneurial storytelling as a starting point. It extends these with insights from institutional logic, sensory marketing, and organizational learning literature. Using state-of-the-art machine learning-based natural language processing methods such as doc2vec, image recognition, and speech recognition; it also provides a methodological contribution that helps identify the underlying meanings in textual, visual, and auditory narratives as critical carriers of narrative distinctiveness.

Utilizing three different empirical studies, this thesis has essential contributions that add to the literature on optimal distinctiveness and entrepreneurial narratives. First, it highlights the increasing heterogeneity within consumer audiences who differ in their expectations for distinctiveness, depending on their role as either investors, buyers, or users. Furthermore, it shows how new ventures can deploy different narrative modes they strategically benefit from. It also outlines crucial contextual factors of reference levels' multilevel and dynamic nature that shape consumer audiences' evaluative processes.

For management practice, this thesis has important implications for entrepreneurs of new ventures who use narratives to appeal to consumer audiences, especially on online platforms. The results may serve as managerial guidelines that help entrepreneurs to decide on the right way and mode to narrate their products and new ventures to consumer audiences in various roles and online settings.

Viele neue Unternehmen schaffen es nicht, sich erfolgreich am Markt zu etablieren oder zu überleben, weil sie von der kritischen Öffentlichkeit nicht ausreichend positiv bewertet werden. Um ihr Überleben zu sichern, sind neue Unternehmen in erster Linie von Verbrauchern abhängig, die sie in ihrer vielschichtigen Rolle als Investoren, Käufer oder Nutzer überzeugen müssen. Wie aber können neue Unternehmen versuchen, ihre Attraktivität für Verbraucher zu steigern? Ein zentrales und aktuelles Konzept zur Beantwortung dieser Frage ist das Konzept der optimalen Distinktheit, das die Notwendigkeit postuliert, „so unterscheidbar wie legitim möglich zu sein“. Unternehmerische Erzählungen werden als ein primäres Mittel zur Erreichung dieser optimalen Distinktheit angesehen. Trotz dieser weit verbreiteten Relevanz bietet die bisherige Forschung den Unternehmern nur wenig Klarheit darüber, wie und wann sie sich strategisch auf verschiedene Arten von Erzählungen verlassen können, um Verbraucher anzusprechen.

Diese Arbeit betrachtet wie Narrative optimale Distinktheit vermitteln können. Sie verdeutlicht wie, auf welche Weise Unternehmer die Distinktheit ihrer neuen Unternehmen darstellen, wer und anhand welcher Bezugsebenen sie bewertet, den Grad der Distinktheit, der als optimal bewertet wird, beeinflusst. Als theoretischer Leitfaden baut diese Arbeit als Ausgangspunkt auf bestehenden Studien zur strategischen Differenzierung und zum unternehmerischen Storytelling auf. Sie erweitert diese mit Erkenntnissen aus der institutionellen Logik, dem sensorischen Marketing und der Literatur zum organisatorischen Lernen. Durch den Einsatz modernster, auf maschinellem Lernen basierender Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie doc2vec, Bilderkennung und Spracherkennung, wird ein methodischer Beitrag geleistet, der hilft, die zugrundeliegenden Bedeutungen in textlichen, visuellen und auditiven Erzählungen als entscheidende Träger narrativer Distinktheit zu identifizieren.

Auf der Grundlage von drei verschiedenen empirischen Studien liefert diese Arbeit wesentliche Beiträge zur Literatur über optimale Distinktheit und unternehmerische Erzählungen. Erstens unterstreicht sie die zunehmende Heterogenität innerhalb der Konsumentengruppen, die sich in ihren Erwartungen an die Distinktheit unterscheiden, je nachdem, ob sie als Investoren, Käufer oder Nutzer auftreten. Zweitens zeigt diese Arbeit, wie neue Unternehmen verschiedene Erzählweisen strategisch vorteilhaft einsetzen können. Drittens beleuchtet diese Arbeit entscheidende Kontextfaktoren der vielschichtigen und dynamischen Natur von Bezugsebenen, die die Bewertungsprozesse von Verbrauchern beeinflussen.

Für die Managementpraxis hat diese Arbeit wichtige Implikationen für Unternehmer neuer Unternehmen, die Narrative einsetzen, um Verbraucher anzusprechen, insbesondere auf Online-Plattformen. Die Ergebnisse können als Managementrichtlinien dienen, die Unternehmern dabei helfen, die richtige Art und Weise zu wählen, wie sie ihre Produkte und neuen Unternehmungen Verbrauchern in verschiedenen Rollen und Online-Umgebungen präsentieren.