Systematic profitability analysis of binary network marketing organizations
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».