Fatores que influenciam as recomendações dadas por vendedores: um estudo exploratório do mercado de televisores LCD
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo desse trabalho é descrever o que leva um vendedor do varejo a recomendar uma marca. Quando um consumidor entra numa loja e busca a orientação de um vendedor, este último tem em suas mãos uma oportunidade única para influenciar a escolha deste cliente. Entender que fatores levam o vendedor a recomendar uma marca poderá ajudar os fabricantes a melhor adequarem suas ações de marketing para tentar conquistar a lealdade do vendedor e indiretamente influenciar a escolha do cliente no ponto de venda. O estudo teve como foco o mercado de TVs LCD, por ser um bem durável, que possui uma tecnologia relativamente nova no mercado brasileiro e um alto valor agregado, o que faz com que a maioria dos consumidores primeiro avalie bem suas opções para depois decidir que marca comprar, muitas vezes contando com a ajuda de um vendedor. Através de entrevistas em profundidade, a pesquisa buscou compreender como os fabricantes vêem o papel do vendedor do varejo e o que fazem hoje para conquistá-lo. Em seguida, os vendedores foram entrevistados, com o objetivo de se identificar o que os fazem recomendar uma marca em prevalência a uma outra.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».