Weapons of mass intrusion: the leveraging of ambush marketing strategies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The study presented in this article aims to examine the impact of the leveraging of three distinct ambush marketing strategies that are under-researched in the literature: Promotion, Event, and Broadcast. Design/methodology/approach – An experiment was conducted where the type of ambush strategy was manipulated (i.e. Promotion, Event, Broadcast, no ambush) as well as the market dominance of the sponsor (i.e. dominant or non-dominant) and the congruence level between the event and the sponsor (i.e. high or low congruence). Findings – Ambush strategies' impacts differ widely. The Broadcast strategy is the most harmful to the identification of the actual sponsor; the Event strategy favors the identification of the pseudo-sponsor as the sponsor, while the Promotion strategy is both harmful to the actual sponsor and beneficial for the pseudo-sponsor. Furthermore, although dominant brands benefit more from their sponsorships, they are more affected by an ambush than non-dominant brands. Research limitations/implications – Only one sponsor and one pseudo-sponsor were considered at a time. In addition, digital media were not investigated as vectors of ambush marketing. Further research where multiple sponsors and pseudo-sponsors are leveraging their associations to an event, using both off and on-line media, needs to be undertaken. Practical implications – Against the Promotion strategy sponsors need to create not only strong but also unique associations with the event. The Event strategy can be circumvented with preemptive smaller scale events. Exclusive access to the program broadcast for event sponsors can protect against pseudo-sponsors. Originality/value – This study is the first to provide empirical evidence regarding the impact of the Promotion, Event, and Broadcast strategies. Previous studies had focused almost exclusively on another strategy: the airing of commercials by pseudo-sponsors during event broadcast against which most sponsors are now effectively protected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».