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Enregistrement W2802156894 · doi:10.5585/remark.v17i2.3978

Modelo Conceitual para Avaliação da Comunicação de Marketing em Franquias de Bens de Consumo

2018· article· pt· W2802156894 sur OpenAlexaff
Renata Steffanoni Bernardes de Queiroz, Maurício Jucá de Queiroz, Mitsuru Higuchi Yanaze, Marcos Rogério Mazieri

Notice bibliographique

RevueReMark - Revista Brasileira de Marketing · 2018
Typearticle
Languept
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensAlberta Centre for Advanced MNT Products (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesBusinessMarketingPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Analisar a relao entre a comunicao de marketing integrada e suas vantagens para empresas com estratgia de diferenciao via processo de franqueamento.Mtodo: Qualitativo, estudo de dois casos.Originalidade/Relevncia: A mensurao dos retornos econmico-financeiros, como o comportamento do volume de vendas e faturamento permanece relevante na literatura sobre a comunicao de marketing, no entanto, os indicadores considerados de mdio e longo prazo, baseados, por exemplo, no retorno incremental que os clientes atuais e potenciais vo trazer para a empresa ou aprofundamentos do retorno obtido pelo Client Lifetime Value ainda no esto bem compreendidos no contexto das empresas que se diferenciam por meio de franquias.Resultados: Foram definidas trs dimenses para o planejamento da comunicao integrada de marketing, sendo a dimenso do cliente, do franqueador e do franqueado, separando os elementos de cada dimenso e discutindo as implicaes para o aumento do ROI da comunicao de marketing.Contribuies tericas/metodolgicas: O trabalho contribui com a teoria de customer equity, especialmente sobre a comunicao de marketing e a mensurao dos retornos sobre os investimentos, na medida em que apresenta um modelo conceitual que sustenta a comunicao integrada.Contribuies sociais / para a gesto: Apresentar a proposta de como integrar as informaes para o planejamento da comunicao de marketing integrada, envolvendo franqueados, clientes e franquias.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,003

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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