Scor

come from one-person households, 0 percent more purchases come from two-person households, 7 percent fewer purchases come from three-person households, and 8 percent fewer purchases come from households with 4 or more persons. Then the difference scores for the brand on the household-size characteristics are +, +0, -7 and –8, mentation for Competitive Brands,” European Journal of Marketing, Vol. 30, No.  (996), pp. 39-49. 6 Kathy Hammond, A.S.C. Ehrenberg, and G.J. Goodhardt, “Market Seg-

référence. Les entreprises plus mûres utilisent des standards tels que le modèle SCOR® (Supply-Chain Operations Referencemodel®) pour concevoir et gérer leur supply chain, et ainsi atteindre un niveau de maturité supérieur à la moyenne (voir Figure 4). Figure 4—Impact de l’utilisation du modèle SCOR® sur la maturité de la supply chain 50% 45% 40% Pourcentage des participants par niveau de maturité Moyenne avec le modèle SCOR® 38% 30% 25% 20% 12% 10% 23% 26% 27% 4% 0% Niveau 1 Orientation

loisirs,…) ➢ Données marketing (les actions menées sur le client, sa réaction, ses demandes auprès du service client,…). 2. Segmentation et Scores: ➢ La Segmentation a pour objectif de construire des groupes des clients homogènes en termes de comportement d'achat et/ou en termes d'attentes. ➢ Les Scores ont pour objectif d'identifier de façon individuelle les attentes, l'intérêt et le potentiel des clients. 3. Cibler et personnaliser la campagne:

exigences de qualité d'usage pour tous. SCOR • Référentiel accessible aux entreprises adhérentes •Référentiel mondial des processus de logistique : Le modèle SCOR a pour finalité l’optimisation des processus logistiques de l’entreprise. Aujourd’hui, le Supply-Chain Council à développé la version 8.0 du modèle SCOR. Il définit une démarche, des modèles et des indicateurs pour représenter, diagnostiquer et évaluer sa chaîne logistique. •Qu’est ce que SCOR ? Le modèle SCOR décompose la chaîne logistique en

m~re, dans 9 % des cas avec son p~re, darts 4 % des cas en r6sidence altern6e et dans 1,5 % des cas chez un tiers. La valeur mfdiane des r6sultats au SEI est de 35 (sur 50). I1 existe un hombre significativement plus important de filles dans les scores extremes. Compar6s aux enfants dont les parents ne sont pas s6par6s, les r6sultats au SEI sont significativement moins bons chez les enfants dont les parents sont sfpar6s et chez les enfants dont un des parents est d6c~d6; filles et garcons r6agissent

pour elles. La formule de calcul de l’indice de transparence est la suivante : Indice de transparen ce j = SR j STj avec : SRj = score réel de la firme j STj = score théorique de la firme j Pour chaque firme, le score réel est la somme des six scores intermédiaires obtenus après lecture des rapports annuels. Chaque score intermédiaire est la somme du score initial et du score de précision. 1 450 questionnaires ont été envoyés pour un taux de retour de l’ordre de 20 % (89 questionnaires traités)

somme des scores obtenus par chaque énoncé = Mesure de l’attitude Exemple : Les prix des produits de beauté sont raisonnables. Absolument Pas pas d’accord d’accord Neutre D’accord Tout à fait d’accord  L ’échelle sémantique différentielle : échelle bipolaire Le prix de la marque A est : Bon marché Cher V - Les modèles explicatifs de l’attitude: Deux types de modèles : 1. Modèle compensatoire : il compense les mauvais scores sur certains attributs par de bons scores sur d’autres

| e) Des critères de classement plus robustes Google s’est ainsi doté de critères de classement plus robustes : ● Scores basés sur la confiance (âge du site, referrers, voisinage, mises à jour…) ; ● Scores basés sur le comportement de l’internaute ; ● Scores basés sur les sources de trafic (réseaux sociaux, hors-ligne…) ; ● Scores basés sur les rapports de ses Quality raters. Google a aussi mis en place une panoplie de filtres visant à éliminer les tricheurs

descriptibles (âge, profession) Eléments d’acheminement (adresse) Données transactionnelles & marketing (date d’achats antérieur, montants, lieux, actions menées envers le client) Etape 2 : Segmenter et scorer Données individuelles comportementales avec les données signalées. J’attribue les scores en fonction de leur intérêt. Score d’appétence : score d’achat, probabilité d’achats Score de potentiel : développement du CA Score d’attrition : % de clients qu’on risque de perdre Etape 3 : Cibler

Ce message est fait pour aider tous ceux qui n'ont pas fini la campagne et qui veulent la finir avec les meilleures scores. Attention ces scores sont fait avec furie et invul et heros 215 augmentez le nombre de troupes si vous perdez. Pour les t4 je ne met pas monte a pied etc.'.mais 1,2 et 3. Ex 8t4.1-2-3.veut dire 8 t4 des trois types donc 24 t4 en tout Degager le passage Map 1 : 1t4 boss t4-2 Map 2 : 4t4-1, 5t4-2, 6t4-3, boss 8t4-1-2-3 Map 3 : 29t4-1, 22t4-2, 29t4-3, 38t4-2, boss 19t4-1-2-3