Managing Internal Marketing Channel Conflict: A Proposal for Narrative Epistemology
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,048 |
| Communication savante | 0,019 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».