Beauty and the Beastly Search: Finding Luxury in a Product Hierarchy
Notice bibliographique
Résumé
There has been considerable research on design of menu hierarchies in general spanning several decades. However there is much less research on menus relating to specific types of product in online retail settings. Thus there is little guidance in the research literature on specific issues such as how to place luxury items within a beauty product hierarchy, which is the focus of this paper. We report on a study that addressed this problem for an ecommerce site associated with a large Canadian retailer. In a within subjects design, participants searched for four beauty-related products (two of which were classed as “luxury” items) either in a hierarchy where luxury items were intermingled with other products addressing the same need (the “Combined” condition), or in a hierarchy where there was a split between luxury and non-luxury products at the top level (the “Split” condition). Segregating luxury products in the product hierarchy was found to lead to significantly slower, and more lengthy (in terms of links traversed), searches. Searches were found to be more efficient in the “Combined” condition than the “Split” Condition both when searching for luxury items, and when searching for non-luxury items. This work has implications for existing brick-and-mortar retailers moving into or expanding e-commerce portals. Our results suggest that the separation of luxury from non-luxury items in bricks-and-mortar stores does not transfer well to online product hierarchies, where similar segregation leads to poorer digital navigation performance.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».