Scientific Mapping for Customer Lifetime Value Research in Organizations Using Cluster Analysis Method
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to analyze and map international scientific publications in the field of customer lifetime value. This study, which follows the interpretation paradigm, is a descriptive study conducted using a systematic review method. The search terms defined in the Web of Science database were used, covering the period from 1985 to 2024. After screening and qualitatively evaluating studies, the final analysis was performed on 639 articles. The in-depth analysis of the selected articles revealed that international research in this field has been growing. Researchers have paid increasing attention to the concept of customer lifetime value over the last twenty years. However, there has been a drop in research attention in certain years such as 2008, 2017, and 2023. There is a need for more research on customer lifetime value, customer segmentation, and their connection with the keyword "data mining," reflecting the importance of this technique in the field. Additionally, countries such as Iran, Canada, and Turkey have fewer than the average number of citations, while countries like the United States, France, and Germany have more than the average number of citations, indicating different co-authorship patterns among these countries. Paying attention to the most productive and least productive countries and researchers through scientometrics can reveal research opportunities in the field of customer lifetime value in businesses and illuminate the horizon for Iranian researchers to showcase their research results at the international level.
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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 | 0,023 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,072 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».