MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114790512 · doi:10.5539/ijms.v4n5p99

An Empirical Study on Competitive Distribution Management of Tea Brands in Bangladesh

2012· article· en· W2114790512 sur OpenAlexvenueno aff
Kazi Nazmul Huda, Md. Rezaul Karim, Rehnuma Sultana Khan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMarketingDistribution (mathematics)Product (mathematics)Quality (philosophy)PopulationAdvertisingMarket shareScale (ratio)Sample (material)MathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study highlights the competitive scenario of the tea market of Bangladesh with special reference to distribution effectiveness of some selective tea brands. This study was conducted in Chittagong, Bangladesh and sample population was chosen from tea selling retailers who sell eight different brands of tea. Ispahani Tea brand was found to be the market leader with the sales figure 34.7% and Finlay tea brands was found at the bottom of selling table 6.2%, although they both have the best type of tea in the market, scored 4/4 in the product quality scale, and the bestselling brand scored the least i.e. 1. The study shed enough light to the fact that making only good quality product is not enough to sell the maximum or capture market share. Other variables of marketing mixes are equally to be focused with diligent emphasis particularly the distribution management factors. The bestselling brand covered and distributed their tea in more potential and selective areas than the others. The covering of less potential mass market could not bring any fruits for other good brands. With regard to warehousing the study found some problems with rats and cockroaches, otherwise it was fine with storing. More sales call is another factor that also played a vital role in influencing the retailer in occupying shelves and motivating sales.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Marketing StudiesMême sujetGlobal Trade and CompetitivenessTravaux en français237 207