Estimating Life Cycle Sales of Technology Products with Frequent Repeat Purchases: A Fractional Calculus-Based Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurately predicting the sales trajectory of a product is critically important for firms’ medium- and long-term planning. However, reliable sales prediction models are very difficult to find when repeat purchases or subscription renewals account for a large proportion of product sales, which is often the case for technological products. This study introduces a new sales growth model, the generalized diffusion model with repeat purchases (GDMR), to address this problem. The GDMR draws upon a branch of mathematics called fractional calculus and formulates a product’s sales growth rate using a novel noninteger-order integral equation. Compared with benchmark methods, the GDMR is simple and easy to implement, is suitable for a wide variety of products, and predicts better than benchmark models such as time series and machine learning models. Furthermore, the GDMR can reliably recover a product’s progress of adoptions even when only sales data are available. Because of these important advantages, the GDMR can help firms better understand their products’ market positions and, subsequently, make more informed decisions in production and inventory planning, transportation and logistics, and sales and marketing, thus improving the effectiveness and efficiency of their business operations.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle