Given these measures, we form a pro

Given these measures, we form a proxy measure of SLR
(φi) as the ratio of search share (a switcher metric) to the
normalized page views per user (a loyalty metric). Values
appear in Table 3, which orders the retailers by decreasing
SLR. Note that the three largest retailers—Amazon.com,
B&N, and Books-A-Million—have SLRs in the middle
range. For the smaller firms, the SLR separates those with a
high SLR (e.g., eCampus) from those with a low SLR (e.g.,
Varsity), enabling a test of H3. For example, although
eCampus and Varsity have nearly the same popularity and
page views per user, the SLR is higher for eCampus than
for Varsity. We now show empirically that the relative SLRs
explain the discounting behavior of the retailers, consistent
with our model predictions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรากำหนดให้มาตรการเหล่านี้ แบบวัดพร็อกซีของกล้อง SLR(Φi) เป็นอัตราส่วนของการค้นหาใช้ร่วมกัน (วัดสลับ) เพื่อการมุมมองมาตรฐานหน้าต่อผู้ใช้ (สมาชิกวัด) ค่าปรากฏในตารางที่ 3 ที่สั่งที่ร้านค้าปลีก โดยการลดกล้อง SLR หมายเหตุที่ 3 retailers—Amazon.com ที่ใหญ่ที่สุดB และ N และหนังสือ A ล้าน — มี SLRs ตรงกลางช่วงนั้น สำหรับบริษัทขนาดเล็ก SLR แยกผู้ที่มีความกล้อง SLR สูง (เช่น eCampus) จากผู้ที่มีกล้อง SLR ที่ต่ำ (เช่นVarsity), เปิดใช้งานทดสอบของ H3 ตัวอย่าง แม้ว่าeCampus และ Varsity มีเกือบนิยมเดียวกัน และเพจวิวต่อผู้ใช้ กล้อง SLR มีสูงใน eCampus กว่าสำหรับ Varsity เราตอนนี้แสดง empirically ที่ SLRs ญาติอธิบายลักษณะการทำงานเปิดของค้าปลีก สอดคล้องกันมีการคาดคะเนรูปของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้รับมาตรการเหล่านี้ในรูปแบบที่เราวัดพร็อกซี่ของ SLR
(φi) เป็นอัตราส่วนของส่วนแบ่งการค้นหา (สลับตัวชี้วัด) เพื่อ
ดูหน้าเว็บปกติต่อผู้ใช้ (ตัวชี้วัดความจงรักภักดี) ค่า
ปรากฏในตารางที่ 3 ซึ่งได้รับคำสั่งร้านค้าปลีกโดยการลด
SLR โปรดทราบว่าสามที่ใหญ่ที่สุด retailers-Amazon.com,
B & N และหนังสือล้านมีกล้อง SLR ที่อยู่ตรงกลาง
ช่วง สำหรับ บริษัท ขนาดเล็ก, SLR แยกผู้ที่มี
SLR สูง (เช่น eCampus) จากผู้ที่มี SLR ต่ำ (เช่น
ตัวแทน) ที่ช่วยให้การทดสอบของ H3 ตัวอย่างเช่นแม้ว่า
eCampus และเกือบตัวแทนมีความนิยมที่เหมือนกันและ
เพจวิวต่อผู้ใช้ SLR เป็นที่สูงขึ้นสำหรับ eCampus กว่า
สำหรับตัวแทน ตอนนี้เราแสดงให้สังเกตุว่า SLRs ญาติ
อธิบายพฤติกรรมของร้านค้าปลีกลดให้สอดคล้อง
กับการคาดการณ์รูปแบบของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบุมาตรการเหล่านี้เราสร้างพร็อกซี่วัดกล้อง SLR
( φ ) เป็นอัตราส่วนของการแบ่งปันการค้นหา ( สวิทเมตริกตัน )
ทีปเพจวิวต่อผู้ใช้ ( ความจงรักภักดีเมตริกตัน ) ค่า
ปรากฏในตารางที่ 3 ซึ่งคำสั่งร้านค้าปลีกลดลง
SLR . โปรดสังเกตว่าทั้งสามที่ใหญ่ที่สุดค้าปลีกของ Amazon . com :
b & N และ books-a-million-have กล้องในช่วงกลาง

สำหรับบริษัทขนาดเล็กSLR แยกเหล่านั้นด้วย
SLR สูง ( เช่น ecampus ) จากผู้ที่มี SLR ต่ำ ( เช่น
- ) ช่วยทดสอบ H3 . ตัวอย่างเช่นแม้ว่า
ecampus Varsity และมีเกือบนิยมเดียวกันและ
เพจวิวต่อผู้ใช้ , SLR สูง ecampus กว่า
สำหรับมหาวิทยาลัย ตอนนี้เราให้สังเกตุว่ากล้องญาติ
อธิบายพฤติกรรมของร้านค้าปลีกส่วนลดสอดคล้อง
กับการคาดการณ์รูปแบบของเรา