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Enregistrement W2724134914 · doi:10.1108/jpbm-06-2016-1214

Assessing brand equity in the luxury wine market by exploiting tastemaker scores

2017· article· en· W2724134914 sur OpenAlexaff
Amanda Blair, Christina Atanasova, Leyland Pitt, Anthony Chan, Åsa Wallström

Notice bibliographique

RevueJournal of Product & Brand Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrand equityWineVintageAdvertisingMarketingOriginalityEquity (law)BusinessEconomicsBrand extensionPsychologyGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Calculating brand equity, the price differential that a branded product is able to charge compared to an unbranded equivalent, often suffers from a lack of a means to truly determine equivalence. Luxury wines have the benefit of an established measure of equivalency – the Parker score. Robert Parker’s influence as a tastemaker provides a point of comparison across brands. This study looks at brand equity of Bordeaux classified growth wines considering château brands, growths and vintages to illustrate the intangible value for the consumer. Design/methodology/approach Using price and wine-specific data from Wine-Searcher.com, an online database and search engine, an initial sample of 393 wines with Parker scores ranging from 72 to 100 is presented. A subset of perfect wines, with 100-point Parker scores, is also reviewed focusing on the great vintage of 2009. Findings The results indicate that brand equity in the luxury wine market exists. Not only is this true for the brand of a specific château, but there is also equity associated with the vintage and the growth. Practical implications This offers practical implications for brand managers in positioning their wines. Originality/value An analysis of luxury wines supports the financial perspective on brand equity, especially when there is a viable means of determining equivalence, such as the Parker score.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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