Restaurant Daily Deals: The Operator Experience
Notice bibliographique
Résumé
A survey of 273 restaurateurs who have offered daily deals presents a mixed picture regarding the deals’ success and the operators’ attitudes on past and future deals. About half of the restaurateurs, a substantial majority of which were independents, had offered at least one deal, most of them through Groupon or LivingSocial. These operators reported that about 40 percent of the deal purchasers were new customers, meaning that there was substantial cannibalization of existing customers. However, 35 percent of the first-time deal customers returned to the restaurant without a further incentive. Although many restaurant operators said revenues increased, the number that said they made money on the deal was about the same as those who reported losing money. Additionally, a comparison of deal buyers’ attitudes with the restaurateurs’ view of the deal buyers found that the operators misjudged their guests in some regards but were correct on others. The operators underestimated deal buyers’ likelihood of returning to the restaurant without a subsequent deal, and missed a key characteristic of the deal buyers, which is that they want to be opinion leaders, or “market mavens.” This aspect of deal buyers can be important for future sales. Given the consumers’ attitudes, the best strategy to bring back deal buyers is to offer them a first-class experience so that they can see a restaurant’s full value proposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».