Customer Engagement with Promotional Incentives in Subscription-Based Businesses
Notice bibliographique
Résumé
Customer engagement remains a critical challenge in retail management, particularly within subscription-based business models.While companies employ various promotional incentives to drive engagement and enhance customer lifetime value, the effectiveness and long-term impact of these strategies require further investigation.Subscription services, especially in the food sector, have experienced significant growth in recent years, making it essential to understand how different promotion framings influence customer behavior over time.This research seeks to contribute to this understanding through randomized field experiments and prescriptive analytical models, analyzing both the immediate and long-term effects of promotional strategies.The first study introduces the experimental design and examines the immediate impact of various promotional approaches.It provides an in-depth analysis of the experiment, which investigates how different incentive structures affect customer engagement and basket size.This analysis also explores variations in promotional effectiveness across distinct customer segments through heterogeneity analysis.The second study shifts focus to long-term engagement and the effects of delayed rewards.By incorporating post-experiment data, this section evaluates how promotions influence customer retention and lifetime value.It also presents findings from employing modelfree analysis and statistical techniques, including difference-in-differences, to measure the sustained impact of promotions and their interactions with customer behavior over time.The third study develops an analytical model for optimizing promotional strategies, integrating insights from the previous experiments.This prescriptive model provides i actionable business recommendations, identifying the most effective promotion types, frequencies, target customer segments, and budget allocation strategies.By offering a structured approach to maximizing promotional effectiveness, the model aids managerial decision-making in balancing short-term engagement with long-term customer value.Through this structured analysis, the thesis aims to enhance the understanding of promotional effectiveness in subscription-based business models while providing practical managerial insights for improving customer engagement strategies.
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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 | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».