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Enregistrement W7131999844

Tyrex: Improve Customer Acquisition with Data Insight

2020· other· W7131999844 sur OpenAlexaff
Chen Lin, Chi Zhang

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2020
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData acquisitionData collectionKnowledge acquisitionQuality (philosophy)Key (lock)Customer intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

专注于户外专家和都市精英群体的高端户外运动品牌始越公司自进入中国市场以来虽然稳步发展,但仍然比较“小众”。考虑到直营电商增速远超大盘,始越公司计划发力直营电商使业绩有所突破。2018年,始越公司电商销售目标为5,500万,增长比例高达49%;而营销费用仍维持为337万,费比7%。而且,始越公司一直执行高客单、全价销售策略,实现这个目标显然充满挑战。 到了2018年9月,作为电商渠道负责人的周旭开始有些焦虑:前三季度,始越公司电商业绩的整体达成率仅为75%。周旭明白唯有提效,尤其是提高电商获客的效率才是唯一可行的道路。如何利用大数据技术和数字化手段持续改进电商投放策略呢?

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,011

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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