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Enregistrement W2743581210 · doi:10.1108/ejm-02-2016-0074

Estimating umbrella-branding spillovers: a retailer perspective

2017· article· en· W2743581210 sur OpenAlexaff
Mouna Sebri, Georges Zaccour

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpillover effectComplementarity (molecular biology)MarketingMarket shareBusinessAdvertisingEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The starting conjecture is that the market share of a brand in one category benefits from its performance in another category, and vice versa. The purpose of this paper is to assess the umbrella-branding spillovers by investigating the presence of synergy effect between categories when a retailer and/or a manufacturer decide to adopt/use the same name for his products. In fact, besides the cross-category dependency due to substitutability or complementarity, products can also be linked through their brand name in presence of an umbrella-branding strategy. Design/methodology/approach The authors propose an extended market-share model to account for the spillover effect at the brand level. The spillover is modeled to be generated by the brand's performance and not specific to marketing instruments, as done in the literature. They adopt a multiplicative competitive interaction (MCI) form for the attraction function. Based on aggregated data of two complementary oral-hygiene categories, the authors estimate the umbrella-branding spillover parameters using the iterate three-stage least squares (I3SLS) method. They contrast the results in three scenarios: no spillover, brand-constant spillover and brand-specific spillover. Findings The ensuing results indicate that umbrella-branding spillover is (i) significant and positive, i.e. the brand performance is boosted by its performance in a related category, through the so-called brand-attraction multiplier; (ii) asymmetric, i.e. the spillover is not equal in both directions; and associated to the market strength of each competing brand; (iii) variable across brands. The results show that not accounting for umbrella-branding spillover leads to misestimating the parameters and has a considerable impact on price-elasticities computation. Research limitations/implications Because store brands and some national brands exist in many categories, and thus because consumers make inferences when they face a large number of brands in different categories, spillover effects cannot be labelled as simply complementary or substitution-related. Future research may provide insight about the spillover phenomenon in a more general framework that would consider the spillover occurring between more than two categories. Practical implications Providing accurate assessment for umbrella-branding spillovers governing the competing brands, the results offer a relevant and straightforward method for decision makers to precisely assess the impact of a marketing effort in one category on the retailer's global performance. The findings provide better forecasts of market response in terms of sales and profit, within a cross-category perspective. Originality/value This study develops and estimates a market-share model with the aim of measuring brand-category spillover effects. The literature dealt with cross-category interactions in terms of substitutability or complementarity between the products offered in the two or more categories under investigation. Here, the focal point (and contribution) of the authors is the link at the brand level. Indeed, the authors only require that a minimum of one brand is offered in at least two of the categories of interest. Further, the spillover considered is not specific to marketing instruments, but is generated by the brand performance (attraction or market share), which is the result of both the firms marketing-mix choice and competitors marketing policies.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
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 savante0,0010,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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