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Enregistrement W1522684538

Profil des internautes bancaires et données géo-référencées

2011· article· fr· W1522684538 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBanking Systems and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis déjà plusieurs années, les nombreux progrès technologiques dans le monde des affaires modifient amplement les caractéristiques de l'économie mondiale. Pour les entreprises, les mots d'ordre sont : rapidité, précision et réduction des coûts. L'avènement d'Internet dans les pratiques commerciales représente justement l'une des principales facettes de ce progrès technologique. Aujourd'hui, le consommateur peut quasiment tout faire à distance : recherche d'informations, magasinage, participation à la conception des produits, opérations d'achats et de ventes, participation à des recherches marketing, suggestions et apport de nouvelles idées aux entreprises etc. C'est particulièrement le cas de l'industrie financière. En effet, dans beaucoup de pays, le client jouit d'une très grande liberté par rapport à son comportement bancaire. Il peut, en effet, gérer ses comptes, payer ses factures ou encore transférer des fonds, partout et en tout temps. D'où les deux concepts : 1- l'Internet bancaire, représentant les services bancaires via Internet et 2- l'Internaute bancaire, c'est à dire, le client opérant sur Internet. Les internautes bancaires sont de plus en plus nombreux et leurs profils deviennent très diversifiés. Cependant ce fait, peu de recherches s'intéressent aujourd'hui à décrire cette vaste population. Il nous a donc semblé pertinent de réaliser un travail de segmentation ayant comme objectifs afin de mettre en lumière et de décrire les différents profils des utilisateurs de l'Internet bancaire. Pour cela, nous avons sélectionné un échantillon de 30191 internautes bancaires, clients d'une grande institution financière canadienne, avec des données sur leur comportement transactionnel, afin de mettre en lumière les différents segments de marché. Ensuite, nous avons eu recours à la base de données « Mosaic » du Canada, base constituée de vingt catégories de profils canadiens, afin de décrire ces segments d'utilisateurs avec des variables géodémographiques. Notre analyse nous a permis d'identifier trois segments d'internautes bancaires distincts, à savoir : les petits, les moyens et les gros utilisateurs de l'Internet bancaire. Selon la base de données Mosaic, ces trois segments de marché sont associés à cinq profils Mosaic, à savoir : les Non-Revolving Borrowers, les Borrowing Families, les Mature Québécois, les Young Francophone et les Francophone Traditionalists. Ainsi, nous avons pu obtenir une description détaillée de chacun des trois segments d'Internautes bancaires, comprenant leur situation familiale, âge, style d'habitation, zone géographique, niveau de scolarité, occupation, revenu, montant de leurs dépenses, catégories de dépenses, catégories d'assurances prises, passe temps, sports pratiqués...etc. Ce genre de descriptions représente des informations clés pour les institutions financières et peut s'avérer extrêmement utile pour leurs prises de décision. 
\n______________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Évolutions technologiques, Industrie financière, Comportement bancaire, Internet bancaire, Internaute bancaire, Profils, Segmentation, Institution financière, Mosaic, variables géodémographiques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle