Proposed Digital Marketing Strategy And Food Product Assortment To Increase Sales Performance Of Coffee Shop
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the growing food and beverage industry in Indonesia, which contributed considerably to the overall gross domestic product (GDP) of the country and experienced growth of 0.22% in the second quarter of 2020. As people drink more coffee, the coffee shop business has expanded, and Poseidon Coffee in Cikarang is one of the businesses that has benefited from this trend. Despite this, the COVID-19 pandemic had a significant effect on the industry, which resulted in decreasing sales as a direct result of increased government regulations and limitations. Poseidon Coffee's sales have been slowly climbing back up, although they still have not reached the levels they were at before the outbreak. This study seeks to provide recommendations to improve Poseidon Coffee's sales performance by applying digital marketing tactics and expanding their line of food products. These recommendations will be provided as part of this study. The investigation makes use of a thorough methodology, which incorporates such concepts as the Resource Based View, the Segmenting, Positioning, and Targeting model, the Marketing Mix, Porter's Five Forces, Competitor Analysis, and Customer Analysis, amongst others. When developing plans in response to both internal and external analyses, the TOWS Matrix is an invaluable tool. The findings of the research provide significant insights that may be used to address difficulties faced by businesses and increase sales success. Poseidon Coffee intends to capitalize on the growing demand for coffee in Indonesia by using innovative marketing methods in the near future. The company places an emphasis on high-quality products, skilled baristas, and a location that is advantageous for business in order to overcome commercial hurdles. It is vital to engage in promotional activities and social media engagement, in addition to collaborating with local businesses, in order to expand the culinary offers and compete with other businesses that are particularly strong in the area.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».