Fashion retailers rolling out across multi‐cultural Europe
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many retailers are expanding throughout Europe, while it is well‐known that large differences still exist between the European countries. This paper aims to explore to what extent the historical expansion sequence patterns of retailers operating across Europe are driven by cultural factors. Design/methodology/approach The paper derives a cultural map of Western Europe based on data of Hofstede and Hall. Three important cultural clusters are identified. Next, this study investigates the expansion sequences of nine big EU‐ and US‐based fashion‐clothing retailers across those three cultural clusters. Findings The results show that initial expansion typically takes place in a neighbor country belonging to the same cultural cluster. Subsequent expansion tends to follow a stepwise cluster‐by‐cluster pattern, where retailers make cluster jumps, first expanding in the same cluster, but already move to another before the first is completed. Practical implications For US/Canada‐based retailers as well as for European‐based retailers it is crucial to fully recognize the differences between European countries, but it is very useful to consider their similarities too. Dividing the European market into clusters of countries seems to be a pragmatic way of handling differences and similarities. This information can help managers to make better decisions on entry sequences in foreign markets. Originality/value To the authors' best knowledge, this is the first study analyzing the complete international entry sequences, i.e. both the initial and subsequent entries of retailers in Western Europe, from a national cultural perspective.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».