A study of non-profit organisations in cause-related marketing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Cause-related marketing (CRM) involves firms working in partnership with non-profit organizations (NPOs). While CRM offers a range of potential benefits to NPOs, some managers are reluctant to partake in these ventures. The purpose of this paper is to uncover their concerns and highlight what can be done to improve their experience of CRM. Design/methodology/approach – This paper uses semi-structured interviews with 160 UK NPO managers and a stakeholder theory framework to document their experience of the CRM process and investigate what they can do to improve it. Findings – It identifies three types of concerns relating to issues of: organizational identity, alliance risks, and the prioritization of NPO stakeholders. The analyses also uncover a number of strategies used by NPO managers to safeguard their organisations. Research limitations/implications – By focusing not only on the measurable outcomes of CRM but also on its processes, the authors provide a more thorough analysis of CRM and its impact on NPOs. Practical implications – By emphasizing potential NPO stakeholder dissent, the authors' study provides a list of pitfalls that may help NPO managers select more suitable corporate partners, come better prepared to the negotiation table, improve the selection and training of negotiators, and generally manage the CRM process more efficiently. Originality/value – Studies of CRM have been predominantly from the corporate perspective. Consequently, the understanding of CRM from an NPO viewpoint remains limited both theoretically and empirically. The authors' paper complements this literature by investigating NPO managers' concerns about the process of CRM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».