Spillover effects of marketing expertise on market performance of domestic firms and MNEs in emerging markets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to study the spillover effects of marketing expertise on the market performance of domestic firms and multinational enterprises (MNEs). Specifically, this study examines how the adoption of frequency loyalty programs by a domestic firm following an MNE affects the competitive dynamics and the market performance of both firms in a Chinese retail gasoline market. Design/methodology/approach – This study is based on empirical data that were obtained from a quasi-field experiment in which the MNE entered the market with a frequency loyalty program and the domestic firm later responded with a similar loyalty program. The authors measured the impact of the adoption of a frequency loyalty program by the domestic firm on the market performance of both the domestic firm and the MNE. Findings – The authors find that the domestic firm’s adoption of a similar loyalty program significantly increased its market share in the regular gasoline market. The domestic firm’s adoption of a loyalty program also increased the market performance of the MNE in the premium gasoline market. Originality/value – This study explicitly demonstrates the spillover benefits through demonstration effects and provides empirical evidence on specific spillover benefits to domestic firms and MNEs based on their competencies in distinct market segments where they compete.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».