Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the capacity of consumer loyalty programs to generate additional sales is essential for marketers who run such programs. However, customers' self-selection into the loyalty programs makes this evaluation difficult. This is the case especially in set-ups where the reward is not granted automatically upon achieving a certain number of points. In the case of automatic rewards, marketing theory predicts that points accumulation accelerates as consumers approach the threshold of necessary points for the reward, and is also boosted after the redemption, in what is called `the rewarded behavior effect'. In this thesis I use these insights to develop two models for evaluating loyalty programs where the rewards are not granted automatically. The first model applies to programs where consumers use the accumulated points like cash, for day-to-day expenses, while the second applies to programs where consumers use the points for non-ordinary treats, which on average are much larger. I estimate the parameters of both models using data provided by AIR MILES, Canada's largest coalition loyalty program. I show how sample heterogeneity and the non-random timing of the reward cash-in can be confounded with true loyalty program effects and I tease apart these effects to obtain non-biased estimates of program profitability. I use the model insights to suggest ways in which AIR MILES can change the program to further boost its profitability, contingent on retailers' contribution margins. The dissertation advances the literature by developing structural models for set-ups where retailers do not impose automatic redemptions upon consumers.
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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».