Marketing the downtown through geographically enhanced consumer segmentation
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 The purpose of this paper is to identify, using a case study, whether consumers in a metropolitan area can be meaningfully segmented geographically such that it can understand the way they perceive and interact with the downtown district and to delineate the implications of the findings for business improvement area marketing initiatives from a management perspective. Design/methodology/approach A total of 650 visitors to downtown Toronto are interviewed using a pretested questionnaire. Their responses are related to their location within the metropolitan area. Correspondence analysis (CA) is applied to the data to visually identify possible market segments. Findings The analysis identified four distinct place‐based visitor segments. Each of these segments exhibited behaviour patterns that are distinct and intrinsically meaningful. The analysis further shows that perceptions and current interactions with the district are likely to change depending on where in the metropolis its consumers live. Practical implications Since visitor perceptions are place dependent, it is difficult to implement a single place marketing campaign that is relevant to each segment. The results suggest that it needs to develop communication strategies that are specific to each segment, incorporating an understanding of why they visit downtown, what they think of the area, what media they consume, how they get around and what their needs are in terms of lifestage. Originality/value By going beyond the traditional analysis of geographic variables and incorporating consumer response variables in the analysis, this paper provides a stronger basis for market segmentation and management action with regard to place marketing. The application of CA provides a visual way to understand the segments.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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