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Enregistrement W1970348696 · doi:10.1108/17505930710779315

A conceptual model for the internet's impact on marketing in Iran

2007· article· en· W1970348696 sur OpenAlexaff
Mehdi Ghazisaeedi, Leyland Pitt, S. Kamal Chaharsooghi

Notice bibliographique

RevueDirect Marketing An International Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptual modelThe InternetMarketingBusinessDigital marketingComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The potential impact of the internet on marketing is a common topic of discussion in marketing literature. However, there is still much debate on exactly what impact it will have on developing countries. To perceive this impact world‐wide, it is essential to spread some light to the less investigated parts of the globe as well. This study aims to reach a better conceptual model for the internet's impact on marketing in Iran, by examining Iranian marketing managers' perceptions of the internet's impact on their key marketing activities and comparing the results with other parts of the world. Design/methodology/approach The paper employs a cross‐sectional research design involving self‐administered delivery and collection surveys to Iranian marketing decision makers. Findings The findings suggest that the impact of these new media will be to cause firms to redefine markets, marketing activity and value creation, although these changes are not dramatic. Research limitations/implications The findings reported here are snapshots in time. The internet's rapid evolution and growth demand that regular tracking with longitudinal designs be implemented. Practical implications Firms need to make changes in the marketing activities and market definitions and to try to reach the new ways that are created through the internet. Originality/value A modified model for the world wide web marketing that seems to be more realistic for developing countries is presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,328 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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