Freshippo: A New Species in Chinese Retail (B)– Data-Driven Core Competencies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Freshippo Case (A) illustrates the formation and evolution of Freshippo’s integrated online and offline business model in the Chinese retail market through the story of Freshippo’s entrepreneurial endeavor over the first two and a half years. By June 2018, Freshippo had opened 46 brick-andmortar stores nationwide, including a robot-assisted store and F2 convenience store, which provided breakfast and lunch for office workers. In addition, there was an e-commerce platform, Freshippo Cloud Supermarket, and a quasi-Freshippo store, Hexiaoma, which was jointly run by Freshippo and an offline retailer. Freshippo Case (B) focuses on the data and technology drivers behind Freshippo’s business model. The reason why Freshippo could cross the boundary of online and offline retail was that it combined technologies like mobile Internet, cloud computing, big data, and artificial intelligence to create a new business model around “omni-channel supermarkets” as well as mobile e-commerce. In this way, it strengthened online and offline interaction anytime, anywhere between consumers and stores. However, defects had appeared one after another in the evolution of Freshippo’s business model, such as unsatisfactory on-site management and services and long wait times for food preparation. Therefore, Freshippo needed to make decisions on the following questions: Should efforts be made simultaneously on business model exploration and business expansion, or should priority be given to overcoming the shortcomings and improving the business model first? With the arrival of the 5G era, how should Freshippo leverage emerging technologies to evolve into a more sustainable and profitable platform?
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,011 |
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.
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 découle