The Importance of Consumer Insights for Precision Marketing in the Era of Big Data
Notice bibliographique
Résumé
E-commerce developed so far has gradually changed from a crude incremental dividend to a refined operation, which examines the operation, marketing, technology, and serviceability of enterprises due to the highly intense competition. To maintain an advantage in the competition and achieve business growth, enterprises need to improve their influence continuously and seize opportunities to attract consumers’ attention. Precision marketing has become one of the critical factors. The prerequisite for precision marketing is to have precise insights into consumers. The arrival of the big data era provides new ways and means for enterprises to gain insight into consumers. This article mainly emphasizes that enterprises can make use of all kinds of data, from collecting and organizing consumer data to final formulating marketing strategies and improving the marketing strategy through consumer insight research, rather than using the traditional method of depicting consumer profiles and one-sided formulation of marketing strategy. The article introduces the big data era, explains the necessity of consumer insight, and states the relationship between big data and precision marketing. Additionally, it describes consumer insight, mainly from utilizing big data to analyze the consumers and understand the advantages and potential loopholes of big data-driven consumer insight. With the popularization of the Internet and mobile devices, the traces left by users are becoming more comprehensive and wealthier. It is crucial for enterprises to conduct data analysis to dig and analyze consumer habits, experiences, and values to tightly link consumer insights and marketing communications to carry out precision marketing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».