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Enregistrement W7035972291

Análisis del manejo de la relación con los clientes de la plaza de comida rápida “Village Food Trucks Mobile Plaza” en la ciudad de Quito y propuesta para un programa de fidelización

2018· dissertation· es· W7035972291 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Institucional de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE (Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationQuarter (Canadian coin)Metropolitan area
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente trabajo de titulación denominado: Análisis del manejo de la relación con los clientes de la plaza de comida rápida “Village Food Trucks Mobile Plaza” en la Ciudad de Quito y propuesta para un Programa de Fidelización, tiene por objeto conocer y analizar el manejo de la relación con los clientes de la Plaza de comida rápida “Village Food Trucks Mobile Plaza”, esto mediante la determinación de los perfiles de los consumidores actuales y potenciales, para posteriormente proponer un programa de fidelización de acuerdo a los clúster que se establecerán con los datos obtenidos. La investigación se baso en teorías de Fidelización y del Comportamiento del Consumidor. Para obtener los resultados necesarios se realizo una encuesta tomando en cuenta como universo a la población que vive en lugares aledaños a las Plazas de Food Trucks. Los resultados obtenidos permitieron establecer los perfiles de los clientes y proponer las diferentes estrategias diferenciadas para cada uno de los grupos establecidos y así lograr la fidelización de los clientes que actualmente poseen estas plazas, y atraer a los clientes potenciales. Se definieron conclusiones respecto los resultados obtenidos en la investigación, así como las recomendaciones de la investigación y de la propuesta del programa de fidelización para que sea mucho más fácil su implementación.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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