Markkinointiviestinnän kehittäminen ohjelmatoimisto Royal Flop:lle
Bibliographic record
Abstract
Royal Flop on vuonna 2011 perustettu ohjelmatoimisto, jonka perustajat itse esiintyvät erilaisissa juhlatapahtumissa ja tämän lisäksi myyvät neljälle muulle artistelle keikkoja. Royal Flop:n ohjelmisto tarjoaa musiikkia ja juontajia erilaisiin viihdetapahtumiin. \n \nTässä opinnäytetyössä perehdytään siihen, miten aloittavan ohjelmatoimisto Roayl Flopin kannattaa lähteä markkinoimaan itseään kustannustehokkaasti asiakkaille ja perehdytään mitä markkinointia suunniteltaessa pitää ottaa huomioon. Millä keinoilla yritys pystyy luomaan itsestään haluttavan brändin, jonka artisteja ja ohjelmaa ihmiset haluavat juhliinsa esiintymään. \n \nOpinnäytetyön ongelmana on, miten vielä tuntematon yritys pystyy kustannustehokkaasti lisäämään näkyvyyttään ja tätä kautta tunnettavuuttaan. Mitkä ovat ne kustannustehokkaat keinot, joilla pystytään olemaan yhteydessä koko Suomen ihmisiin. Roayl Flop on myynyt nyt jo ympäri Suomen keikkoja, mutta näkyvyyden lisääntymisellä haetaan enemmän yhteydenottoja, joiden kautta saadaan myytyä erilaisia uniikkeja ratkaisuja ihmisten tarpeisiin. \n \nOpinnäytetyössä perehdytään kuluttajien laumasieluisuuteen ja siihen miten internettiä pystytään hyödyntämään tämän asian ansiosta. Internetin kautta monet musiikkia soittavat yhtyeet ovat pystyneet nousemaan pienessä ajassa koko maailman tietoisuuteen muodostumalla ilmiöksi. Internetistä on tullut tärkeä työkalu ihmisille arjessa ja työssä ja tämän takia on tärkeää pystyä tarjoamaan omaa sisältöään siellä, missä se on kaikkien ulottuvilla.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.400 | 0.129 |
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".