Relationship between product based loyalty and clustering based on supermarket visit and spending patterns
Notice bibliographique
Résumé
Loyalty of customers to a supermarket can be measured in a variety of ways. If a customer \ntends to buy from certain categories of products, it is likely that the customer is loyal to the \nsupermarket. Another indication of loyalty is based on the tendency of customers to visit the \nsupermarket over a number of weeks. Regular visitors and spenders are more likely to be loyal \nto the supermarket. Neither one of these two criteria can provide a complete picture of \ncustomers’ loyalty. The decision regarding the loyalty of a customer will have to take into \naccount the visiting pattern as well as the categories of products purchased. This paper \ndescribes results of experiments that attempted to identify customer loyalty using thes e two \nsets of criteria separately. The experiments were based on transactional data obtained from a \nsupermarket data collection program. Comparisons of results from these parallel sets of \nexperiments were useful in fine tuning both the schemes of estimating the degree of loyalty of \na customer. The project also provides useful insights for the development of more sophisticated \nmeasures for studying customer loyalty. It is hoped that the understanding of loyal customers \nwill be helpful in identifying better marketing strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».