The Drawbacks of the Digital Transition of Marketing Research: Implications for Decision Makers and the Industry
Notice bibliographique
Résumé
The primary aim of this paper is to draw practitioners’ attention to lesser-known risks of digital marketing research: while it enables quick and low-cost results, quality and reliability are not guaranteed. The paper also surfaces broader consequences of transitioning from traditional research, based on offline investigations and face-to-face interviews carried out by professionals, to digital research. The paper presents the results of a survey on a cohort of 200 freelance interviewers working for Italy’s main research institutions, conducted through a self-administered questionnaire. Recently online marketing research, especially through panels, has gained meaningful traction. As demand for traditional marketing research contracts, professional interviewers are experiencing a material drop in requests for their in-field services and a worsening working environment. In return, this affects the quality of on field research they can provide. This is the first study, to the best of the author’s knowledge, where issues and limitations of digital research are studied from the perspective of professional interviewers. This study enables managers and organisations that commission marketing research to make more informed decisions when facing the trade-offs between traditional and digital methods. Furthermore, it provides a view on how such choices may impact the future of professional interviewers and their services.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,183 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,036 |
| Communication savante | 0,025 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».