Impact Of Demographics On The Consumption Of Different Services Online In India
Notice bibliographique
Résumé
The role of Internet is becoming inevitable to corporate and society. Across the world, governments and corporate are increasingly working towards the better utilization of the internet. The Internet which was initially perceived as a communication media is now metamorphosing into a powerful business media. The late 20 and early 21st century witnessed the entry and exit of the dot.com companies. The internet motivated many brick & mortar companies to use the Internet to sell products/services online and found negative outcomes as the companies failed to understand the internet buyer behavior and could not figure out the categories of services the Internet users intend to buy. In offline marketing, demographics plays a vital role in understanding buying behavior of consumers belong to different segments which would enable companies to develop products/services according to their specific requirements. Internet is a medium which does not offer this luxury to companies to know the profile of Internet users as it is an indirect medium. The companies would do well if they could find the demographic profile of Internet users which would help them devise strategies accordingly. Hence, the author conducted an extensive primary research in Bangalore, India (Silicon Valley of India) in order to identify the willingness of Internet users to buy different services over Internet. The paper aims at providing a specific focus to identify the impact of demographics in influencing Indian Internet users in consuming different services online. The outcomes would help the corporate world to understand the importance of demographics on online purchase which could be adopted and deployed for better use.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».