Loyalty Points on the Blockchain
Notice bibliographique
Résumé
Although some organizations are contemplating the potential impact of blockchain technology in today’s economy, blockchain, itself, is quickly emerging to be a disruptive force. This is especially true in the circumstance of loyalty programs. Blockchain is a public, digital, and distributed database solution providing decentralized management of transactional data. This technology is transforming society in ways that were previously unimaginable. Whether it be the way individuals use their phones, cars, or the healthcare system, blockchain is applicable for a variety of economic sectors and transactions. Although many may argue that blockchain is in its early development stage, it still possesses the power to revolutionize industries and consumer habits at a global scale. Through implementation of blockchain for loyalty networks, companies eliminate the limitations and inefficiencies while elevating the customer experience with secure and immediate redemption options from a variety of vendors. Despite evolving rapidly, its implementations provide better security, privacy, performance, usability, data integrity, and scalability, to name a few. Hence, blockchain is likely to entice any individual for instantaneous incentives for every purchase.This paper aims to analyze the current, traditional loyalty programs and the challenges associated with them. It highlights how blockchain can resolve these challenges and provide a better experience. This report further explores the various types of loyalty programs that currently exist in the blockchain ecosystem and provides potential future implementations. Finally, the paper analyzes the implementation of coupons in comparison with loyalty points programs, highlighting the vast spread of blockchain implementation.
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 | 0,001 |
| 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 ».