Evaluating the post-pandemic recovery strategies in the UK retail fashion sector
Notice bibliographique
Résumé
This paper looks at the post-pandemic recovery plans the UK retail fashion industry used to fit evolving customer behaviour and market environment. The study intends to identify the important elements affecting recovery and the efficiency of several strategic methods in improving corporate resilience and sustainability. Combining qualitative insights obtained from theme analysis with quantitative data gathered via a structured survey, a mixed-methods technique was used focussing on customers in the UK retail fashion sector, the survey gathered information on preferences, buying behaviour, and opinions on recovery plans. Analysing qualitative data allowed one to find repeating themes and patterns offering more in-depth understanding of customer views and corporate operations. The results expose notable changes in consumer behaviour, including growing demand for sustainable items and internet buying. Customers see stores that have effectively incorporated digital innovation and sustainability into their business strategies more favourably. The research also emphasises the need of agility and adaptation in strategy planning to negotiate post-pandemic difficulties properly. The studies provide retail fashion companies trying to improve their post-pandemic recovery initiatives practical insights. Understanding consumer preferences and matching company strategies with these insights helps stores to increase customer involvement, boost sales, and build long-term resilience. By offering an in-depth investigation of post-pandemic recovery plans within the UK retail fashion industry, this paper adds to the body of knowledge already in print. It emphasises the important part sustainability and creativity play in forming customer impressions and provides insightful direction for stores trying to survive in a fast-changing industry.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».