The Millennials: Insights to Brand Behavior for Brand Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Millennial generation has surpassed generation X and Baby Boomers in terms of population (market) size and standout to be the largest market segment. This demographic change will undoubtedly be an opportunity for marketing and brand managers to reach, acquire, and retain Millennial market to achieve organizational profitability. Prior research has not been successful to provide a detailed understanding of Millennials and their degree of brand loyalty over prior generations. In this article, the authors used Kevin Lane Keller’s work (Brand Resonance Pyramid 2009) to test the degree of brand loyalty of Millennials over prior generations and the degree of brand resonance that predicts the brand loyalty while this relationship is moderated by the generation. In addition, they determined how the elements of the brand pyramid relate to each other. In this study, the authors administered an online survey using SurveyMonkey to reach local (US) and international college/university respondents (n=267) age 18 years and above. The survey was administered using a questionnaire (46 data points). Linear Regression and Partial Correlation were used for analysis. The authors find that Millennials and Generation X/Boomers are not significantly different in terms of brand loyalty, brand resonance is a strong positive predictor for brand loyalty, and finally, the relationship between brand resonance and brand loyalty is weaker for Millennials than for Generation X/Boomers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».