Critical design characteristics for online retail stores in India
Notice bibliographique
Résumé
Subject area E-commerce. Study level/applicability The case study is specific to the marketing demographics of online Indian shoppers and therefore, the inter-relationship between certain customer requirements and design elements and the relative importance of items in the latter may not follow the same pattern elsewhere. Case overview At a time when e-commerce is booming in India and when online retailers are posting multifold year-on-year growth, it becomes increasingly important to identify the factors pertaining to online stores which can influence the buying behavior of consumers. This case aims to explore such factors relevant to businesses as well as consumers so as to enable the next generation of leaders in online retail business to gain maximally. It deals with critical design characteristics of online retail stores in India which can prove crucial to their success. These characteristics are manifestations of various customer requirements. Two surveys are conducted to establish a hierarchy of design elements and quantify the inter-relationships between customer requirements and design characteristics. This is followed by leads as to which factors may or may not have contributed toward the declining sales volume of an e-commerce start-up, namely, E-Bazaar. Expected learning outcomes The learning objectives of the case include: the study of design characteristics with respect to their relative importance; the analysis of the degree of relationships between the design characteristics and customer requirements; and the interpretation of real-life signs in taking strategic business decisions in the field of e-commerce. The case aims to prepare a new breed of leaders in the e-commerce sector with a good level of relevant business acumen to help them make informed strategic choices. Supplementary materials Teaching Notes are available for educators only. Please contact your library to gain login details or email support@emeraldinsight.com to request teaching notes.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».