MCDM Review in marketing and managerial decisions: Practical implications and Future research
Notice bibliographique
Résumé
This research presents a short review of Multiple Criteria Decision-Making (MCDM) methods and research in various fields, including marketing and business management. The academic literature shows that MCDM methods in the area of marketing are used by academics to solve problems related to the positioning of products and services, market segmentation, brand management, promotion and advertising strategies, product development and market entry strategies, customer relationship marketing and channel distribution. With regard to business and management domains they are used to prioritize various decision-making aspects, like project assessments, resource allocation, strategic planning, risk management, performance evaluation, supplier and vendor selection, human resource management and strategic investment decisions. We can claim that in both domains, MCDM brings a systematic and transparent approach to decision-making, helping marketing managers to make more informed and objective choices. In summary, the continual refinement of these methods and the integration of cutting-edge technologies hold promise for further enhancing the effectiveness and efficiency of decision-making processes in the dynamic landscape of business and management. Further, the analysis highlights emerging trends and challenges for the future of MCDM research.
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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 | 0,032 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».