A Global Pandemic's Effect on the Retail Industry
Notice bibliographique
Résumé
It is commonly known that the effects of the COVID-19 pandemic have impacted many industries, including healthcare, transportation, and leisure to name a few. One particular industry that seems to have been greatly affected is retail. With many individuals deciding to stay safe at home rather than go out shopping, this poses a question regarding how retail companies are changing their selling and promotional strategies. It is apparent that online shopping has become more popular. However, what may be less apparent is how retail stores are adapting. With fewer customers entering the stores, it is important to look into what companies are doing in an attempt to encourage more foot traffic. This project takes an in-depth look into how COVID-19 has affected the retail industry in terms of visual displays, shopping patterns, and marketing tactics. The main focus will be on how companies have changed these components of their strategy during the 2020 holiday season as compared to the 2019 holiday season. The fourth quarter of the year is oftentimes the most important period for retailers, for it is when they have the largest opportunity to make sales. From analyzing how visual displays, shopping patterns, and marketing tactics have been altered as a result of the pandemic, this project will conclude with inferences of what the future of the retail industry may look like, along with whether or not some changes in retail strategies and consumption patterns may be permanent or long-lasting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».