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Enregistrement W2808743311 · doi:10.5430/jms.v9n3p1

The Millennials: Insights to Brand Behavior for Brand Management Strategies

2018· article· en· W2808743311 sur OpenAlexvenueno aff
Babijtchouk Olga, Dames D. David, Gehan S. Dhameeth, Sleezer Adam, Smith Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrand loyaltyBrand managementAdvertisingMarketingLoyaltyProfitability indexPopulationBusinessBrand awarenessBrand equityGeneration xLoyalty business modelPsychologyBaby boomersSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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