Nouvelles technologies de l'information et de la communication, nouvelles stratégies marketing
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’approche client et la relation client sont bouleversées par les nouvelles technologies de l’information et de la communication. Ainsi, Internet permet aux sociétés de personnaliser davantage leurs produits, leurs services et leur communication. S’appuyant sur des banques de données sophistiquées, Internet permet aussi de créer un lien avec chaque client et de lui offrir des produits et des services personnalisés. De plus, Internet peut faire participer les clients aux transactions de services, leur proposer de rester en contact avec le site de l’entreprise ou négocier en ligne. Par ailleurs, le Web 2.0 amène des sociétés à pratiquer un marketing communautaire en donnant la possibilité aux internautes de clavarder avec d’autres internautes ou de leur transmettre par courriel des composantes du site. Cet article décrit ces récentes tendances électroniques dans l’approche client en comparant les sites Web de sociétés bancaires françaises et américaines. Ensuite, les atouts et les limites de ces innovations dans la relation client sont traités. Finalement, nous offrons des conseils afin d’aider les entreprises à optimiser l’usage et les retombées de ces nouvelles stratégies marketing : continuer à miser sur le marketing individualisé, connaître et respecter les obligations légales, sonder et former les employés au sujet des nouvelles stratégies marketing et de la nouvelle relation client et, enfin, sonder les clients et les internautes pour mieux répondre à leurs attentes. Secteur : banque et finance Options : GRH, marketing, finance
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".