Rethinking brand architecture: a study on industry, company- and product-level drivers of branding strategy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study aims to compare academic prescriptive models on how to choose a branding strategy on the continuum from a “branded house” to a “house of brands” with real-life branding strategies of leading companies. Design/methodology/approach – Data from an executive survey, observations and desk research on 75 leading companies in Austria are analysed with multilevel weighted least squares (WLS) regression. Findings – Branding strategies for products are determined by industry (23 per cent of variance), the overall strategy of the company (28 per cent), the remaining variance being product-level decisions deviating from both. Service and consumer durables companies lean more towards corporate branding than consumer nondurables. On the company level, synergies in advertising, e-commerce and e-CRM (customer-relationship management) increase the usage of shared brands. A higher company age leads to brand proliferation. On the product level, quality differences between products, the emphasis on and differences in experiential product positioning and, marginally, the symbolic differences between products favour individual brands. Research limitations/implications – Future research should investigate additional markets, additional drivers, small and medium-sized entreprises (SMEs) and employ additional measures. Practical implications – The study informs brand-architecture audits with benchmarks from leading companies, calls for a view of brand architecture more flexible than ideal-type categories proposed in literature and cautions against management inertia, industry standards and trends in designing branding strategies. Originality/value – This study is the first quantitative cross-industry multi-level study on real-life branding strategies. It also applies a new conceptualisation and measurement of branding strategy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».