COCA-COLA VƏ AZERCELL NÜMUNƏSİNDƏ ŞƏXSİ SATIŞ VƏ SATIŞ TƏŞVİQİNİN MÜQAYİSƏLİ ANALİZİ
Notice bibliographique
Résumé
COCA-COLA VƏ AZERCELL NÜMUNƏSİNDƏ ŞƏXSİ SATIŞ VƏ SATIŞ TƏŞVİQİNİN MÜQAYİSƏLİ ANALİZİ Xülasə Şəxsi satış və satışın təşviqi iş dünyasında ən çox istifadə edilən marketinq kommunikasiyası alətlərindən ikisidir.Şəxsi satış, fərdiləşdirilmiş məhsul və ya xidmətlər təklif edən şirkətlər üçün yüksək təsirli bir vasitədir, satışın təşviqi isə yeni müştərilərin cəlb edilməsi və mövcud müştərilərin saxlanması üçün effektivdir.Azercell və Coca-Cola timsalında Azərbaycan bazarında Azercell üçün şəxsi satış, qlobal bazarda isə Coca-Cola üçün satışın təşviqi daha effektivdir.Bununla belə, hər iki şirkət müştəriləri ilə emosional əlaqələr yaratmaq və marka sədaqətini artırmaq üçün müəyyən vəziyyətlərdə hər iki üsuldan istifadə edir.Məqalə 4 əsas başlıqdan ibarətdir.Məqalədə Şəxsi satış və Satış təşviqi müqayisəsi, Azercell nümunəsində Şəxsi satış və Satış təşviqi, Coca-Cola nümunəsində Şəxsi satış və Satış təşviqi və Coca-Cola üçün şəxsi satış və satış təşviqinin əhəmiyyətindən bəhs edilir.Şəxsi satış və Satış təşviqi arasındakı fərqlər cədvəl şəklində vizuallaşdırılmışdır. Azercell satıcılarının sayı qrafikdə əks etdirilmiş, performansın kəmiyyət ölçüsü olaraq KPI indeksindən istifadə edilmişdir.Coca-Cola şirkətinin reklam və promosyonlarına bölgələr üzrə xərcləri və buna bağlı olan satış gəlirləri qrafiklərdə öz əksini tapmışdır.Satış gəlirləri şəxsi satış və satış təşviqinin tətbiqinin nəticəsi kimi göstərilmişdir.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 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 ».