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Record W2122714989 · doi:10.3917/riges.344.0071

Nouvelles technologies de l'information et de la communication, nouvelles stratégies marketing

2009· article· fr· W2122714989 on OpenAlexvenueno aff
Laurence Attuel‐Mendès, Djamchid Assadi

Bibliographic record

VenueGestion · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicService and Product Innovation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.654
Threshold uncertainty score0.861

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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