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Enregistrement W7132317173

WinChannel's Digital Gambit to Revitalize Rural China (B)

2019· other· en· W7132317173 sur OpenAlex
Peter Moran, Daniel Han Ming Chng, Liman Zhao

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFast-moving consumer goodsDigitizationChinaDigital transformationGambitDisruptive innovationEnablingSustainabilityService (business)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary purpose of this case series is to illustrate how key tools and frameworks of strategic analysis may be applied in an integrative way to understand the evolving sources of value creation and the reasons for its capture and sustainability in the fast-moving consumer goods (FMCG) industry as new digital technologies are applied. The cases will help students understand how digitization is enabling and shaping the transformation of the traditional FMCG industry in China. The case series traces the developments in China’s FMCG industry from the early 2010s to 2017, in general, and the efforts of Beijing WinChannel Software Technology Co., Ltd. (WinChannel) and its affiliated company, Huixiadan, in their attempt to apply new digital technologies to transform the traditional trade channel, in particular. Case (A) presents an overview of China’s FMCG industry in the early 2010s from the perspective of WinChannel, an information service provider to major FMCG companies in China. It explains the three major distribution channels (i.e., routes-to-market) and focuses on the challenges facing the traditional trade channel through which FMCG companies provide their products to millions of “mom-and-pop” stores (i.e., small, independently owned and operated convenience stores), especially in rural parts of China. In early 2015, Zhen (Andrew) Cui, Founder and CEO of WinChannel, is exploring how he can help improve the reach and efficiency of the traditional trade channel and wonders if the emerging online/mobile B2B FMCG platforms is the right solution for the increasingly digitized FMCG retail industry in China. Case (B) introduces Cui’s response to the challenges posed in Case (A). In May 2015, he launches Huixiadan, a mobile-based B2B FMCG ordering platform, connecting a selected group of leading FMCG companies and their numerous distributors and wholesalers with potentially millions of mom-and-pop stores in China. Huixiadan uses mobile technologies to develop an inclusive and collaborative business model around the existing traditional trade channel. However, it faces fierce competition from many online competitors seeking to disrupt the FMCG industry, including Chinese e-commerce giants Alibaba and JD.com. Cui is wondering how competitive and sustainable Huixiadan’s business model is and what he should do to withstand the competitive threats even as he tries to exploit opportunities in the traditional FMCG industry in China.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,056

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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