Improving Email Marketing Campaigns: Bridging the gap Between Business and Consumers
Notice bibliographique
Résumé
Email marketing campaigns are a system of advertising used widely by most business organizations today. Although not as flashy or captivating as contemporary forms of advertisements, email marketing remains one of the most useful regarding return on investment and consumer exposure. There are several issues surrounding creating effective email marketing campaigns, most prevalent is increasing customer open rates and converting consumer exposure. Most organizations find problems with email frequency and individuals believing messages received from businesses are nothing more than spam or advertisements. This research seeks to bridge the gaps between business to consumer communication strategies and explores the several potential underlying causes affecting customer beliefs about email marketing campaigns, specifically in the automobile industry. Facets of email marketing such as implementing segmentation strategy, preferences regarding content of emails (subject lines, body content, key words, images), and email frequency. Evidence is collected based on target market and demographic characteristics through secondary research of scholarly literature/academic journals and primary research with communication experts, industry executives, and general consumers. The current participant pool (n=4) of in-depth interviews provided insights into consumer behavior, strategies in increasing consumer involvement, and personal preferences regarding email content. A survey has also been administered current responses equaling n=144. Some major findings of the research performed include importance of segmentation strategies and increasing personal relevance of email content, improving subject lines through personalization and decreasing consumer spam beliefs, and creating marketing campaigns designed specifically for certain platforms/devices used most by recipients. Faculty Mentor: Fernando Angulo-Ruiz Department: Marketing
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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 | 0,019 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».