Accounting for Climate When Determining the Impact of Weather on Retail Sales
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
In this paper, we explore the importance of accounting for climate when determining the impact of weather on product sales. Using a France-wide scanner panel dataset provided by our industry partner, we show that if climate is not accounted for, product categories may be misclassified as being weather sensitive when they are not, and vice versa. This is motivated by previous research and industry reports that suggest a relationship between weather and retail sales. However, these studies often fail to distinguish between weather and climate, leading to inaccurate conclusions. Our results highlight the need to control for climate in order to accurately assess the effects of weather on retail sales. We use ordinary least squares regression to estimate the relationship between temperature and sales for 29 different product categories. The regression models control for various factors, including shelf space allocation, week of observation, quantity purchased, promotion, store brand, store surface area, store competition, and consumer behavior measures. We find that when accounting for climate, only a subset of the product categories is sensitive to weather. Additionally, we show that climate can be approximated using a week index, eliminating the need for additional data collection and approximation efforts. Our findings have implications for both researchers and practitioners. Researchers should be aware of the importance of accounting for climate when studying the impact of weather on retail sales, as failing to do so may lead to erroneous conclusions. Practitioners can use our results to inform their marketing and sales strategies, taking into account the weather sensitivity of different product categories and the role of climate in shaping consumer behavior. Overall, our study emphasizes the need to consider climate when determining the impact of weather on retail sales, and provides practical insights for retailers and economists.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle