Notice bibliographique
Résumé
The objective of a marketing strategy formulation and appropriate execution is to improve the long run financial performance of a firm / brand that includes improving market share, improving market capitalization, improving return of investment and payback period. The marketing strategist should take cognizance of the market forces that influences the payoffs to the firms. The influence of the competitive scenario on a firm / brand’s payoff is significant and could even at times be substantial in an oligopolistic industry-market structure, where strategic inter-firm dependence could be high. In this scenario, firms / brands need to be systematically prepared to find customer favor in a competitive market; this indeed is the realm of building competitive edge. In this study, we outline the path of improving ability to the process of marketing strategy formulation and examine in greater detail the process of improving the ability to compete or the buildup of competitive edge. A buildup of competitive edge is expected to improve the firm’s ability to competitive choice in the market place, through a process of improving the pro-activeness and reactiveness of the firm with respect to competitors to the satisfaction of (i) the consumers / target market, (ii) the market-society at large, as well as (iii) the policy makers regulating the competitive environment in the country / world. The improvement in the firm’s ability to competitive choice should reflect both in market share as well as market profitability and lead to improved market capitalization and superior long run financial performance.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».