Notice bibliographique
Résumé
Purpose The objective of this paper is to present and discuss the development of a transaction‐based model for segmenting users of internet banking. It aims to employ a random sample of clients of a large Canadian bank in generating the hybrid segments. Design/methodology/approach The basic transactional profile of the bank's clients was merged with Mosaic's financial segments contained in the Generation5 database. A random sample of 3 percent of a large Canadian chartered bank's clients was drawn from its transaction database. The transaction database employed contains clients from Quebec and the Maritime provinces. The sampling frame consisted of close to one million clients. Two‐step cluster analysis was employed to generate the transaction segment and later merged with the Mosaic financial segment to produce hybrid segments. Findings Two‐step cluster analysis identified four generic transaction segments which, when cross‐tabulated with the Mosaic financial segments, produced highly stable and interpretable segments. These hybrid segments are clearly superior to conventional life style or psychographic segments produced by classical segmentation methodologies. Practical implications The results of this study clearly demonstrate the functional and analytical superiority of hybrid customer segments. Hybrid segmentation, by cross‐tabulating transaction and Mosaic's financial segments, provides banks and financial institutions with superior strategic insights in customer understanding, customer segmentation, customer communication, customer prospecting and targeting. Originality/value This paper is the first to present, explain and to demonstrate the nature and the operational procedure to develop hybrid customer/client segments. More importantly, it is the first that goes beyond conventional approaches to segmenting banks' clients who engage in internet banking by integrating clients' transaction profiles and Mosaic financial segments. The resulting hybrid segments are radically different than the conventional, one‐dimensional segments produced by conventional cluster‐based segmentation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».