Yritys X:n latausasemien myynninedistäminen
Bibliographic record
Abstract
Tämä opinnäytetyö toteutettiin toimeksiantona yritys X:lle. Työn tarkoituksena on kehittää sähköautojen latausasemien myynninedistämistä siten, että yritys X vahvistaa asiakaskeskeisyyttä palveluissaan. Yritys X:n asiakkaat ovat osa tuotteiden jakelutietä, mutta yritys X:lle on tärkeää saada myös kokemuksia tuotteiden käyttäjiltä. Käyttäjäkokemuksen avulla yritys X voi kehittää palvelui-taan tulevaisuuden asiakkaille. \n \nTeoreettisessa viitekehyksessä tarkastellaan sähköautoihin sekä niiden latausasemiin ja myynninedistämiseen sekä myyntiin ja markkinointiin liittyviä käsitteitä. Viitekehyksessä perehdytään myös menestyvän myyntikulttuurin neljään elementtiin. \n \nKvantitatiivinen kyselytutkimus suoritettiin Sähköautot-Nyt!-Facebook ryhmälle. Tutkimus rajattiin tähän nimenomaiseen ryhmään, koska tämän ryhmän jäsenillä on kokemusta latausasemien käytöstä ja ryhmään kuuluvat käyttävät sekä täyssähköautoja että ladattavia hybridejä. Kyselytutkimus suoritettiin sähköisesti kyseisen suljetun Facebook ryhmän sivuilla \n \nOpinnäytetyön tulosten perusteella latausasemien käyttäjien kokemukset ovat monimuotoisia. Julkisten latausasemien käytön maksullisuudesta ja varsinkin maksuominaisuuksista käyttäjillä oli toisistaan eriäviä mielipiteitä. Yllättävää oli käyttäjien toive, että latausasemien tulisi olla mahdollisimman tehokkaita, koska Suomessa suurin osa ladattavista autoista ovat hybridejä, jotka eivät pysty hyödyntämään pikalatausasemien ominaisuuksia. \n \nOpinnäytetyön tulosten ja johtopäätösten perusteella yritys X:n on mahdollista kehittää asiakaslähtöistä johtamista. Kyselytutkimuksen perusteella yritys X:llä on mahdollista vahvistaa oma kuvansa sähköautojen latausasemista ja niiden palveluista nyt sekä tulevaisuudessa.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.127 | 0.048 |
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".