Systematic profitability analysis of binary network marketing organizations
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to introduce a systematic approach to simulating a given binary network marketing (NM) growth topology in a definite society of people. Design/methodology/approach The study represented a binary plan network by its binary rooted tree, where each node represents a down‐line distributor of the root. The paper sought to find a cost function which would identify which existing node is most eligible to attract the new node. Using a survey strategy, the paper introduced some effective criteria, where cost function and design systematic algorithms were introduced, in order to simulate an NM growth topology. According to the designed algorithms, the paper modified a currently used compensation plan of the Questnet Company. Findings The comparison results indicate that the modified plan improves the efficiency by 6 percent, in the sense of profitability for the costumers, and also penetrates the market in 80 percent of trials. Research limitations/implications The paper did not find any currently proposed simulation for binary NM plans. So, in order to introduce the systematic approach, new criteria were obtained based on survey strategy. Practical implications Network marketing organization designers need such a systematic method to arrange their strategies according to the prediction of the network's growth topology. Originality/value The paper presents a novel idea for designing analytical simulation tools for NM plans verification. As far as the authors are aware, this is the first systematic method to propose binary compensation plans.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle