Fatores que influenciam as recomendações dadas por vendedores: um estudo exploratório do mercado de televisores LCD
Bibliographic record
Abstract
O objetivo desse trabalho é descrever o que leva um vendedor do varejo a recomendar uma marca. Quando um consumidor entra numa loja e busca a orientação de um vendedor, este último tem em suas mãos uma oportunidade única para influenciar a escolha deste cliente. Entender que fatores levam o vendedor a recomendar uma marca poderá ajudar os fabricantes a melhor adequarem suas ações de marketing para tentar conquistar a lealdade do vendedor e indiretamente influenciar a escolha do cliente no ponto de venda. O estudo teve como foco o mercado de TVs LCD, por ser um bem durável, que possui uma tecnologia relativamente nova no mercado brasileiro e um alto valor agregado, o que faz com que a maioria dos consumidores primeiro avalie bem suas opções para depois decidir que marca comprar, muitas vezes contando com a ajuda de um vendedor. Através de entrevistas em profundidade, a pesquisa buscou compreender como os fabricantes vêem o papel do vendedor do varejo e o que fazem hoje para conquistá-lo. Em seguida, os vendedores foram entrevistados, com o objetivo de se identificar o que os fazem recomendar uma marca em prevalência a uma outra.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".