A causal model of some antecedents and consequences of hot and cold brand relationship quality (BRQ) dimensions : an empirical test in a Vietnamese context
Notice bibliographique
Résumé
Un modèle causal de certains antécédents et conséquences des dimensions chaude et froide de la qualité de la relation à la marque (BRQ) : un test empirique dans un contexte Vietnamien Cette recherche se concentre sur un modèle causal de certains antécédents et les conséquences des dimensions des relations BRQ (chaud vs froid): un test empirique dans un contexte Vietnamien. L'enquête repose sur les théories de la personnalité de la marque, des antécédents (l'auto-congruence et qualité des partenaires), les conséquences (WTP – volonté à payer, la taille de l'ensemble de considération et WOM – le bouche-à-oreille), le BRQ (chaud vs froid) et l'intention de la marque.Les objectifs de cette recherche sont: premièrement, déterminer les effets de la personnalité de la marque sur les antécédents de deux composantes de la BRQ dans le contexte Vietnamien. Deuxièmement, étudier l’impact des antécédents et les conséquences des deux composantes de BRQ sur l'intention d’achat de la marque dans le contexte Vietnamien. Un modèle structurel a été développé illustrant la relation entre la personnalité de la marque (antidépresseur) et les conséquences d'une relation de qualité de marque (BRQ). Cela a entraîné le développement de vingt hypothèses. Pour répondre aux objectifs de cette recherche, des données ont été recueillies, axées sur six classes de produits et, au final, 634 questionnaires ont été recueillis. En ce qui concerne le développement théorique actuel. On a fait recours aux équations structurelles pour analyser les données.Les principaux résultats soutiennent nos attentes. Tout d'abord, les résultats de cette étude révèlent que la personnalité de la marque a une influence positive sur les deux variables de l'auto-congruence et de la qualité des partenaires, mais on voit clairement qu'il existe une différence entre le niveau d'influence et d'importance. Deuxièmement, étant donné que l'auto-congruence a un effet plus important sur le chaud que froid BRQ, d'autre part, la qualité des partenaires a un effet plus important sur le froid que chaud BRQ. Cependant, en fonction du coefficient de chemin de l'auto-congruence et de la qualité des partenaires, les résultats révèlent que l’auto-congruence a un effet positif sur les chauds et froids BRQ par rapport à la qualité des partenaires. Ensuite, pour voir les effets du chaud et froid BRQ sur les conséquences de celui-ci, les résultats révèlent que les chaud et froid BRQ ont des conséquences positives sur la volonté à payer, la taille de l'ensemble de considération et le bouche-à-oreille, qui sont pris en charge par nos hypothèses. En ce qui concerne les résultats de la condamnation des deux composantes de BRQ, nous avons constaté que la taille de l'ensemble de considération et le bouche-à-oreille n'ont aucune relation avec l'intention de la marque, alors que WTP a un effet positif sur la marque.Les principales contributions de cette recherche permettent de mieux comprendre le comportement des consommateurs sur le marché Vietnamien. Les résultats de notre étude montrent que les chauds BRQ ont une influence plus forte et plus significative sur la volonté à payer du consommateur. Cependant, le froid BRQ a considérablement influencé le bouche-à-oreille du consommateur. Par conséquent, le chaud BRQ, qui est la qualité de la relation émotionnelle, augmente principalement le comportement de fidélité des clients. En revanche, le froid BRQ aide à attirer de nouveaux clients’ grâce à une communication positive de bouche-à-oreille des clients. Le maintien des clients actuels et l'attrait des clients potentiels sont des moteurs essentiels pour la survie d'une marque ou d'un produit. Les gestionnaires ont besoin, par conséquent, d'avoir une incidence positive sur le chaud et froid BRQ de leurs clients. En outre, en fonction des résultats de la recherche, ils devraient se concentrer sur une volonté de payer un prix haut de gamme afin d'augmenter leur intention d'achat de marque.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».