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Enregistrement W2618095357 · doi:10.5430/ijba.v8n3p55

The Impact of Brand Equity Drivers on Consumer-based Brand Equity in the Sport Service Setting

2017· article· en· W2618095357 sur OpenAlexvenueno aff
Brian S. Gordon, Jeffrey James

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrand equityBrand awarenessBrand managementAdvertisingBusinessMarketingBrand extensionStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of brand equity to a firm has been well documented by previous literature. Brands with high equity allow a firm to charge a premium price as well as garner a larger market share in relation to competitors (Simon & Sullivan, 1993). From the consumer’s perspective, previous research has failed to explain precisely how consumers perceive and become loyal to specific brands. Therefore, this study constructed and tested a consumer-based brand equity model based on Keller’s (2003a) brand equity pyramid that explains how consumer perceptions influence brand resonance. Data were collected from a general consumer sample (n = 787) in a mid-sized southeastern community in order to validate the consumer-based brand equity model. The results from an examination of the structural model confirmed a significant relationship between brand awareness and brand associations as posited by previous research. Brand associations were found to have a significant impact on a consumer’s cognitive evaluation (brand superiority) and affective response (brand affect) to a focal brand in the service realm. Further, this study highlighted the important role that emotions play in the process of building strong brand equity. Cumulatively, these findings revealed that two attitudinal constructs (brand superiority and brand affect) played a differential role in the brand association-brand resonance relationship in the services context.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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