OPTIMALISASI PEMASARAN DIGITAL BERBASIS MEDIA SOSIAL UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN UMKM
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
Abstrak: Pandemi Covid-19 mendorong pelaku bisnis untuk mengadopsi strategi pemasaran digital berbasis media sosial, termasuk UMKM. UMKM Jejukutan merupakan salah satu usaha yang belum memanfaatkan penggunaan pemasaran digital secara maksimal. Akibatnya, realisasi penjualan belum mampu memenuhi target penjualan meskipun tren penjualan terus mengalami peningkatan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengoptimalkan peran pemasaran digital melalui Facebook dan Instagram sehingga dapat meningkatkan jumlah transaksi dan penjualan produk. Kegiatan pengabdian ini melibatkan tiga orang pemilik UMKM Jejukutan. Hasil monitoring dan evaluasi menunjukkan bahwa Pelaksanaan kegiatan menggunakan metode wawancara dan diskusi, pendampingan, serta monitoring dan evaluasi. mengindikasikan bahwa program optimalisasi pemasaran digital pada Facebook dan Instagram secara efektif meningkatkan jumlah transaksi pelanggan sebanyak 32,71% dan meningkatkan penjualan produk UMKM sebesar 39,49%.Abstract: The Covid-19 pandemic has encouraged business people to adopt social media-based digital marketing strategies, including MSMEs. Jejukutan SMEs is one of the businesses that have not utilized digital marketing to its full potential. As a result, the realization of sales has not been able to meet the sales target even though the sales trend continues to increase. This community service activity aims to optimize the role of digital marketing through Facebook and Instagram to increase customer transaction and sales of products. This service activity involves three Jejukutan MSME owners. The monitoring and evaluation results show that optimizing digital marketing on Facebook and Instagram effectively increases the number of customer transactions by 32.71% and increase sales of MSME products by 39.49%.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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