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Enregistrement W4401129830 · doi:10.20944/preprints202407.2139.v1

Understanding the Role of Supplier Relationship Management in E-Commerce Inventory Optimization

2024· preprint· en· W4401129830 sur OpenAlexaff
Oliver Grant

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSupply chainProcess managementLeverage (statistics)Supply chain managementCompetitive advantageSupplier relationship managementKnowledge managementContext (archaeology)AmbidexterityMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study explores the role of Supplier Relationship Management (SRM) in optimizing inventory within the context of e-commerce. Through semi-structured interviews with e-commerce managers and supply chain experts, the study investigates the strategies, challenges, and outcomes associated with SRM practices. Key findings highlight the critical importance of strategic partnerships with suppliers, emphasizing trust, transparency, and goal alignment as foundational elements for effective SRM. Participants underscored the transformative impact of technological advancements, including advanced analytics and blockchain technology, in enhancing supply chain visibility, optimizing inventory levels, and improving operational agility. However, the study also identifies challenges in SRM implementation, such as cultural differences, regulatory compliance, and geographical distances, which require proactive management strategies. Innovation emerges as a key driver of competitive advantage in e-commerce, facilitated through collaborative R&D initiatives and co-innovation with suppliers. Strategic alignment with organizational goals is crucial for integrating SRM practices with broader business objectives, including operational efficiency and risk mitigation. Recommendations include adopting integrated SRM strategies that leverage technological innovations while maintaining a focus on relationship-building and sustainability. Enhanced supplier performance monitoring, proactive risk management, and the integration of sustainable practices are proposed to strengthen supplier relationships and enhance supply chain resilience. By addressing these insights, e-commerce firms can optimize inventory management, drive innovation, and achieve sustainable growth in the digital economy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,111 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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