The Role of Big Data in Enhancing Customer Experience in UAE Retail
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of this research was to identify critical success factors for the adoption of Big Data in UAE retail. The use of Big Data, in this case, focused on improving its system of recommendations for a better understanding of consumer behavior and its impact on consumer experience.Design/Methodology/Approach: The research was done through interviews & observation of shopping patterns. A semi - structured interview script was used for the interviews.Findings: Based on the results, we outline some propositions related to the opportunities and obstacles for the implementation of Big Data in UAE retail.Originality/Value: The main contribution of the research was the identification of relevant factors to the adoption of Big Data that were not considered as critical for the adoption of previous technologies.Research Rationale: Few years ago, retailers had no idea who was buying what and from where they are buying and where not so bother about customer experience. Now Big Data helps retailers understand individuals' needs, allowing them to create segments to target. Big Data will help in understanding the buying trend. Not may study are conducted in UAE retail. This study will help to understand the adoption and role of Big data in UAE retail customer experience.This paper show how can big data analytics help to improve the retail business and can be applied in the sector and help in decision making.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».