A review of bricks-and-clicks dual-channels literature: trends and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of e-commerce has changed the retail market landscape significantly in most industries. Due to fiercer competition, many bricks-and-mortar retailers established an online channel and have become bricks-and-clicks. On the other hand, some e-tailers are adding a conventional channel to their portfolio by launching physical stores or forming a partnership with traditional retailers. Deciding on whether or not to adopt a dual-channel policy and how to operate it, in the presence of online sales, present multiple and unique research challenges. More than two decades of research have accumulated and there is a need for a comprehensive look at what has been achieved and where more research is required. Recent reviews in the field are limited in scope and depth: they focus on fulfillment and distribution issues only and cover a limited portion of the literature, less than 60 journal papers versus more than 260 papers in this survey. In this paper, we offer a structured literature review (SLR) on bricksand-clicks dual-channels. We contribute to the literature in three main areas: (1) We present a comprehensive look at all operational aspects of bricks-and-clicks dual supply chains, (2) provide a systematic discussion of common demand modeling functions, and (3) analyze the reviewed literature, identify recent research trends and opportunities, and illustrate how existing research can be used to address up-to-date challenges in the industry. Keywords Dual-channel supply chains, literature review, multiple-channel retailing, bricksand-clicks.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».