Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "customer profile" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie narzędzi statystyki opisowej w analizie cech klientów autoryzowanego dealera samochodów w Płocku
APPLICATION OF DESCRIPTIVE STATISTICS TOOLS IN ANALYSIS OF AN AUTHORIZED CAR DEALER BASED IN PLOCK CUSTOMERS FEATURES
Autorzy:
Tomaszewska, Zofia Aleksandra
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/446715.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Mazowiecka Uczelnia Publiczna w Płocku
Tematy:
statystyka opisowa
analiza struktury
sylwetka klienta
descriptive statistics
structural analysis
customer profile
Opis:
Statystyka jako nauka kształtowała się przez wiele wieków. Ogromny wpływ na jej rozwój miały potrzeby władców w zakresie wiedzy o stanie gospodarczym i demograficznym państw przez nich zarządzonych. Informacje te dostarczane były za pomocą liczb i różnego rodzaju zestawień. W chwili obecnej mamy do dyspozycji wiele miar statystycznych opisujących rozkład badanej cechy. Należą do nich: miary położenia, miary zróżnicowania, miary asymetrii i koncentracji. Dzięki nim możemy opisywać zjawiska i procesy zachodzące w skali globalnej (światowej), krajowej, makroprzediębiorstw jak i mikroprzedsiębiorstw. W artykule tym zostało pokazane zastosowanie wymienionych narzędzi do zbadania struktury klientów mikroprzedsiębiorstwa jakim jest autoryzowany dealer samochodów. Dokonana analiza pozwoliła na wskazanie typowej sylwetki klienta, jak również tej grupy do której należy dotrzeć z ofertą, aby ją pozyskać w większym zakresie.
Statistics as a science has evolved over many centuries. The needs of the rulers in the field of knowledge about the economic and demographic status of the countries they have governed have had a huge impact on its development. This information was provided by numbers and various types of statements. At present we have many statistical measures that describe the distribution of the examined feature. These include: measure of position, measure of differentiation, measure of asymmetry and concentration. Thanks to them, we can describe phenomena and processes taking place on a global and national scale, macro as well as micro-enterprises. This article demonstrates the application of these tools to analyze the customer structure of a micro-enterprise that is an authorized car dealer. The analysisallowed us to indicate the typical client profile as well as the group to which the offer should be addressed in order to gain more exposure.
Źródło:
Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne; 2017, 2(26); 87-104
1644-888X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe PWSZ w Płocku. Nauki Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of customers’ purchasing behaviour profiles in the context of corporate social responsibility
Autorzy:
Kiliańska, Katarzyna
Pajęcki, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27313497.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
corporate social responsibility
customer profile
purchasing behaviour
food industry
latent class analysis
społeczna odpowiedzialność biznesu
profil klienta
zachowania zakupowe
przemysł spożywczy
analiza klas ukrytych
Opis:
Purpose: The aim of the article is to identify customers' purchasing behaviour profiles on the basis of characterizing the process of making a decision to purchase a product from food industry companies’ indicators (observable variables) in the context of corporate social responsibility (CSR). Design/methodology/approach: The data for the research were collected from a survey concerning a group of 801 customers from the Świętokrzyskie Voivodeship. The resources were pre-explored and pre-processed to enable further studies. In order to obtain customers profiles, the latent class analysis (LCA) method was used. It enables identification of homogeneous groups (latent classes) of customers based on selected indicators. Findings: The impact on customers’ purchasing behaviour of 15 CSR activities undertaken by enterprises from several different groups (in relation to: environment, society, employees, contractors, and customers) was examined. Six profiles of customer purchasing behaviour were identified. They were labelled and subjected to descriptive characteristics. Research limitations/implications: The results point out the need to continue the research based on a broader countrywide data set. Practical implications: The research findings can contribute to improving the effectiveness of food industry companies in the range of CSR activities. Due to this, these companies will be able to take more effective steps to retain existing customers and acquire new ones. Social implications: Taking corporate social responsibility actions contributes to solve social and environmental problems. It can also affect the quality of life in a society. Nowadays, it is an important and developmental research area. Originality/value: The conducted study showed that latent class analysis is proper tool for analysing the qualitative data obtained in the questionnaire surveys. The work provides a vital information on the impact of corporate social responsibility activities by food industry companies on customers' purchasing behaviour.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2022, 162; 291--313
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Profile of the Fraudulent Customer
Autorzy:
Matuszyk, Anna
Ptak-Chmielewska, Aneta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/485169.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Bankowy Fundusz Gwarancyjny
Tematy:
Oszustwa finansowe
personal loan fraud
fraud determinants
profile of the fraudulent customer
Opis:
When there is an economic downturn, financial crime proliferates and people are more likely to commit fraud. One of the most common frauds is when a loan is secured without any intention of repaying it. Credit crime is a significant risk to financial institutions and has recently led to increased interest in fraud prevention systems. The most important features of such systems are the determinants (warning signals) that allow you to identify potentially fraudulent transactions. The purpose of this paper is to identify warning signals using the following data mining techniques - logistic regression, decision trees and neural networks. Proper identification of the determinants of a fraudulent transaction can be useful in further analysis, i.e. in the segmentation process or assignment of fraud likelihood. Data obtained in this way allows profiles to be defined for fraudulent and non-fraudulent applicants. Various fraud-scoring models have been created and presented.
Źródło:
Bezpieczny Bank; 2015, 2 (59); 7-24
1429-2939
Pojawia się w:
Bezpieczny Bank
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies