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Enregistrement W2124096062 · doi:10.1509/jmkr.37.3.281.18781

Building Store Loyalty through Store Brands

2000· article· en· W2124096062 sur OpenAlexaboutno aff
Marcel Corstjens, Rajiv Lal

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStore brandBusinessProfitability indexAdvertisingNational brandQuality (philosophy)Brand loyaltyMarketingCompetition (biology)LoyaltyPrivate labelProduct (mathematics)Loyalty programBrand managementLoyalty business modelService quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors study the role of a store brand in building store loyalty through a game theoretic analysis. In a market in which a segment of consumers is sensitive to product quality and consumers' brand choice in low-involvement packaged goods categories is characterized by inertia, the authors show that quality store brands can be an instrument for retailers to generate store differentiation, store loyalty, and store profitability, even when the store brand does not have a margin advantage over the national brand. In addition, this loyalty argument does not apply for the “cheap and nasty” private label strategy. Such a private label policy, on the contrary, reinforces rather than reduces price competition among stores. Indeed, the quality of the store brand must be above a threshold level to create this opportunity. It also follows that quality store brands, when carried by competing retailers, can be an implicit coordination mechanism that enables all the retailers to become more profitable. Finally, a quality store brand policy is profitable only if a significant portion of shoppers buys the national brand. This surprising result establishes the complementary roles of store brands and national brands. The former create store differentiation and loyalty, whereas the latter enable the retailer to raise prices and increase store profitability. The authors provide empirical support for their thesis by using evidence from Europe and household-level scanner panel data from the United States and Canada.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations678
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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