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Enregistrement W2949667181 · doi:10.1177/0972150919844889

Managing Internal Marketing Channel Conflict: A Proposal for Narrative Epistemology

2019· article· en· W2949667181 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Business Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSecurities Regulation and Market Practices
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeExtant taxonContext (archaeology)BattleMarketingMarketing channelSociologyChannel (broadcasting)BusinessEconomicsPublic relationsComputer sciencePolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article calls for extending the understanding and management of the channel conflict that occurs between competing sales teams inside a manufacturer organization. This internal battle occurs as the sales teams try to sell manufacturer products to two different channel members (e.g., retailers, wholesalers, etc.) in the same market and, as a result, compete for quotas, sales targets, promotional budgets, etc. The article argues that by drawing on narrative epistemology, which has extensively been applied in management research, marketing scholars and practitioners can gain novel insights through which understanding and management of internal channel conflict could be enhanced. An epistemological review of the extant literature on the topic in the field of Industrial Marketing is presented. Drawing on the narrative method, three narratives told by competing groups in the context of Pakistan’s evolving fast moving consumer goods (FMCG) distribution channel are constructed, and an empirical model is developed for narrative analysis. It is shown that the understanding of various narrative logics and alignments can help in positive interventions in the channel story network.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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