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Enregistrement W2911492466 · doi:10.5539/ijms.v11n1p52

Branding Services in Mature Markets: Evidence from Egypt

2019· article· en· W2911492466 sur OpenAlexvenueno aff
Rasha Abdel Aziz El Naggar, Noha Bendary

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingLoyaltyBusinessService (business)Path analysis (statistics)Services marketingConfirmatory factor analysisBrand loyaltyTest (biology)Brand managementCorporate brandingAdvertisingMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Branding of services is a challange due to services characteristics. It is even more challanging in mature markets. In mature markets, customers show low levels of brand loyalty, with minimum perceived differences among competing offers. All of these factors raise the complexity of branding services in mature highly competitive markets. This research provides guidance for branding services in such markets. To fulfill the research main aim, Aaker’s (1991) model of branding is extended to include variables of importance, as detected from literature, and confirmed by practitioners. Direct and indirect relationships are tested in the extended model to provide detailed guide to practitioners. To fulfill the aim of this research, quantitative tools were employed through surveying mobile service industry customers. Confirmatory factor analysis and path analysis were used to test hypotheses of direct and indirect relationships among Aaker’s (1991) model of branding, and variables derived from services marketing literature. All hypotheses were accepted except one. Direct and indirect relationships are justified. This implies that branding in mature markets should be considering direct relationships, as well as, indirect relationships among variables tested. Results of this research are not only of valuable contributions to academics, but also serve as guidance for service marketers operating in similar contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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