Consumer generated brand extensions: definition and response strategies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Sometimes consumers express their enthusiasm for a brand by creating brand extensions, products or services in new categories that are closely affiliated with the “parent” brand. This paper aims to examine the positive or negative impact that consumer-generated brand extensions (CGBEs) can have on brand image and revenue, and the options that companies have available to deal with them. Design/methodology/approach The paper presents a case study of the collectible strategy card game – Magic: The Gathering – and discusses how the company responded to five different brand extensions that were created by players. This case study was used to develop a framework that allows managers to evaluate CGBEs based on their benefits and risks and to select an appropriate response. Findings Four possible responses were identified: challenge, criticize, commend and catalyze. Which of these responses is appropriate for companies depends on whether the CGBE has a positive or negative impact on the brand image and revenue and whether this impact is large enough to merit an active response. Originality/value This study shows that it is essential for managers to understand how to evaluate CGBEs. Managed properly, they can improve product usage, help generate new customers and have a positive impact on revenue and brand image. However, CGBEs can also have a negative effect, in particular if they are substitutes for the original product.
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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 | 0,002 |
| 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 ».