Brand Positioning Map: A Strategy Tool for Trademark Design
Notice bibliographique
Résumé
The study used multidimensional scaling to build designer and consumer Brand Position Map, BPM. The research objectives are as follows: (1) Using trademark samples to build BPM, (2) comparing substantive differences between BPM built by designers and by consumers, (3) presenting a well-known trademark infringement case and using BPM to simulate a design strategy for the new trademark. The study chose 29 trademark samples of 29 boutique brands and requested 26 designers and 56 consumers to build the BPM. The investigators analyzed a classic trademark infringement case, HERMES vs. BNANE, and simulated a “New BANANE Trademark” design strategy. The investigators have found that the BPM built by designers have the trademark samples more concentrated, which suggests that designers' judgment on trademark samples are more consistent. As for consumers, their BPM has the trademark samples more dispersed, suggesting that their judgment on trademark samples is less consistent. Together, it means that experts and the general public use different standard for judging trademarks. In the HERMES vs. BANAE trademark case, BPM enables the investigators to clearly define the infringement scope of the trademark. BPM can also be used to simulate a design strategy for a new trademark. BPM provides a good brand positioning concept assisting the middle and high level company managers to implement brand positioning. BPM covers a wide range of aspects, including using BPM: (1) as a brand positioning analysis tool in the industry, (2) for design around of trademark design, and (3) for assessing the infringement scope of trademarks. Future researchers can also more thoroughly examine the application of BPM in different industries. BPM is a strategy tool for brand design. Using corporate brand positioning strategy is an approach for dealing with competitions among enterprises. BPM is a very effective ad comprehensive strategic tool for enterprises interested in more definite brand positioning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».