16:57 2023-01-29
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Noul model prezice eficient mobilitatea consumatorilor la cumpărături cu amănuntul în timpul unei pandemii
_ Noul model prezice eficient Mobilitatea consumatorilor la cumpărături cu amănuntul în timpul unei pandemii
COVID-19 i-a forțat pe oameni să facă față interdicțiilor de călătorie, comenzilor de a rămâne acasă și închiderii afacerilor neesențiale. Un nou studiu din Journal of Business Research dezvăluie modul în care acest eveniment semnificativ a afectat mobilitatea consumatorilor și obiceiurile de cumpărături. Iar rezultatele sunt cu greu ceea ce s-ar putea prezice.
„În primul rând, consumatorii răspund diferit la lucruri diferite, în funcție de locația lor”, a spus Michael Lash, profesor asistent de afaceri la Universitatea din Kansas.
„De asemenea, la ceea ce am putea presupune că oamenii ar răspunde în mod logic, ei nu răspund întotdeauna — uneori răspund în sens invers.”
Lucrul său „Predicția mobilității folosind date limitate în timpul Stadiile incipiente ale unei pandemii” explorează mobilitatea consumatorilor în mai multe zone metropolitane, surprinzând modul în care parametrii sănătății pandemiei influențează percepția consumatorilor asupra riscului și afectează ulterior mobilitatea cu amănuntul. Lash a scris articolul împreună cu S. Sajeesh și Özgür Araz de la Universitatea Nebraska-Lincoln.
Trioul a analizat aceste întrebări cheie: Indicatorii de percepție a riscului (cum ar fi datele de căutare Google Trends) sunt afectați de risc. susceptibil? Este mobilitatea consumatorilor afectată de percepția riscului de susceptibilitate și severitate? Poate un model să prezică mobilitatea cu amănuntul? Cum afectează dimensiunile percepției riscului diferitele activități de mobilitate în diferite zone metropolitane?
Studiul lor a analizat trei regiuni: Nord-Est, Sud și Midwest.
„Factorii care conduc mobilitatea în aceste locuri, cel puțin în ceea ce privește COVID-19, sunt eterogene. Sunt diferite atât în ceea ce privește ceea ce oamenii răspund, cât și modul în care răspund la ele. Există diferite percepții și toleranțe la risc și diferențe suplimentare în modul în care acestea joacă mobilitate”, a spus el.
În unele locații, căutările de articole sanitare legate de pandemie au fost asociate cu scăderi ale mobilității cu amănuntul, dar diferite locații au răspuns la diferite căutări – dezinfectant în Houston și măști în Omaha, de exemplu .
Lash a constatat, de asemenea, că în Houston, cu cât numărul local de cazuri de COVID-19 era mai mare, cu atât a crescut mai mult mobilitatea în retail.
„Aici, factorii de risc au avut efectul opus asupra mobilității. A fost printre multe șlapi logice”, a spus el.
De ce a fost așa?
Lash s ajutor, „Pandemia a fost un lucru atât de divizor. Și atât de mulți oameni au decis: „Voi face orice este rău pentru mine... și pentru tine.”
Printre contribuțiile demne de remarcat ale echipei sale a fost crearea unui algoritm care a generat modele predictive liniare ale modelelor de mobilitate a consumatorilor. Modelul lor a gestionat multicoliniaritatea – adică atunci când variabilele incluse într-un model sunt toate corelate atunci când sunt puse între ele – și a selectat variabile pentru includere care erau strict semnificative din punct de vedere statistic și nu conțineau multicoliniaritate.
„Includem aceste măsuri. de severitatea riscului și susceptibilitatea riscului și am lăsat modelul să descopere ce este important din punct de vedere statistic”, a spus Lash.
„În fundul minții mele, în timp ce făceam asta, m-am gândit: „Poate după ce construim aceste modele, va trebui să ne întoarcem și să aflăm câteva date suplimentare pentru a construi altele mai precise. Dar, de fapt, predicțiile sunt surprinzător de bune doar cu aceste măsurători. Folosim alte măsurători, cum ar fi datele de tranzit, pentru a prezice mobilitatea comerțului cu amănuntul, a produselor alimentare și a farmaciilor, dar am fost surprins de cât de mult aceste variabile pe care le-am inclus au fost capabile să prezică cu exactitate lucrurile în masă.”
El observă, de asemenea, că hârtia face o distincție clară între mobilitatea de vânzare cu amănuntul (care este definită ca cumpărături pe îndelete) în comparație cu mobilitatea la băcănie sau farmacie (care este mai mult determinată de nevoi).
„Încă trebuie să mănânci și să-ți iei medicamentele. indiferent dacă există sau nu o pandemie”, a spus el.
Nativ din Iowa, Lash a început să lucreze la KU în 2019, chiar înainte de începerea pandemiei. Expertiza sa include analize de afaceri, învățare automată și modelare predictivă.
Lash consideră că această cercetare și algoritmul său valoros ar putea fi aplicate și altor subiecte.
„Când se întâmplă o pandemie sau ceva care ne afectează drastic toate viețile, având un instrument ca acesta îi poate ajuta pe oamenii din comerțul cu amănuntul să aibă o idee mai puternică despre ce să se aștepte de la un consumator”, a spus el.
„Unul dintre marii motivatori pentru acest tip de munca a fost că oamenii nu știau cu adevărat ce se va întâmpla în ceea ce privește afacerile lor. Unele afaceri au inventar pe care le pot păstra la îndemână luni și luni. Dar altele, cum ar fi restaurantele, au bunuri perisabile. Dacă aveți o modalitate mai bună de a evalua ceea ce va face consumatorul, atunci vă puteți pregăti mai bine inventarul, de exemplu. Așadar, sperăm că nu am vedea atât de multe unități să iasă din activitate.”
Comentarii:
Adauga Comentariu