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Enregistrement W2184420043 · doi:10.1177/0256090920050404

<i>Incentive Outlay Ratios in Fast Moving Consumer Goods Sector in India</i>

2005· article· en· W2184420043 sur OpenAlexaboutno aff
Preeta H. Vyas

Notice bibliographique

RevueVikalpa The Journal for Decision Makers · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveProduct (mathematics)Fast-moving consumer goodsMarketingBusinessPromotion (chess)Sales promotionProduct categoryCompetition (biology)Quarter (Canadian coin)Product typeLoyaltyEconomicsMicroeconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflationary trends in the economy have led to increased media costs forcing many companies to increase their expenditure on sales promotion activities. It has been recognized that well-planned sales promotion activities have a strategic role to play in brand building and enhancing customer loyalty. This study examines the nature of schemes offered in the fast moving consumer goods (FMCG) category, finds out the ratio of incentive and outlay (which the consumer is expected to make/pay to avail sales promotion offers), explores the relationships, finds out the rationale behind these offers, and provides guidelines to managers designing sales promotion activities. Eight different product categories were selected for the study. Information on actual offers made in these categories in a quarter was compiled and tabulated through content analysis in terms of brand, maximum retail price (MRP), offer (size of the incentive offered), nature of the scheme, pack being promoted, and outlay. The following findings emerged from the data gathered and analysed: Variations in incentive outlay (I/O) ratios across product categories revealed that non-food category exhibits more variations (range) than food category. The level of incentive offered in non-food category was higher than that of food category. Bonus pack followed by free gift and price-offs were the popular tools used across product categories indicating use of similar type of schemes without much innovation. More often, medium to large pack-size was promoted in all categories except the toilet soap category indicating �load the consumer� as the main objective and thereby warding off competition temporarily. The findings suggest that managers need to be creative to create an impact; otherwise, consumers would tend to be less loyal to any brand in a category and drift from one promoted brand to another. They need to give careful thought as to what objectives need to be achieved from whom (loyal, competitive loyal, switchers or non-users). They also need to do a proper analysis by linking sales during promoted period to overall sales, baseline sales, competing brand sales, and impact on trade and consumer behaviour and evolve guidelines with respect to terms and conditions of the offer in terms of size of the incentive, terms, whether immediate or delayed incentive, what efforts are required on the part of the consumer, etc. Before determining the size of incentive to be offered to the consumers, managers need to consider several factors such as level of competition, available budget for the brand, reputation of the company introducing a brand, consumer behaviour, competitive promotional offers, and level of price of a brand vis-�-vis competition. A study of I/O ratios across product categories reveals interesting practices followed by companies. Exploring reasons behind such practices would give insights to managers as to why practices differ from theory and provide guidelines in managing these activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2005
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