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Enregistrement W2961163829

E-commerce and Zapato Sanchez, Custom Shoes: Research and Exploration

2019· article· en· W2961163829 sur OpenAlexaffabout
Sabrina Capito, Maria Garcia, Xie'En Hu, Marla Santiago, Teagan Zwierink

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingPurchasingProduct (mathematics)Focus groupSocial mediaOrder (exchange)BusinessMarket researchAdvertisingDigital marketingPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As e-commerce platforms expand, local businesses are trying to keep up and grow alongside the bigger companies. This research project explored the role of e-commerce and custom-made artisanal dress shoes for a local Edmonton business, specifically if advertising on social media platforms would allow for sales growth. This study followed a three phase structured research approach that utilized focus group discussions, a questionnaire, and a literature review. Preliminary research was made to better understand the custom shoe industry and the desires of the current markets shopping criteria for shoes. The questions explored the criteria and decision-making tools used by the targeted market when purchasing men’s dress shoes. Further questions were posed to find the viability of an e-commerce platform for custom made shoes and the opinion on marketing this product on social media. Findings from the focus group and questionnaire found that the respondents were not receptive to an e-commerce platform and that Edmontonian’s are unaware of the custom shoe market in the city. Finalized results showed that in order for the business to achieve online sales, there must be a shift in target market and increased brand awareness within the Edmonton area. By moving from the Traditionalist age segment to generation Y, it was shown that they have the most promise for the business in terms of future sales both online and in-store. And by increasing awareness it will promote continual growth from generation Y onwards.   Faculty Mentor: Fernando Angulo-Ruiz Department: Marketing

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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