Insights from Brand Associations: Alcohol Brands and Automotive Brands in the Mind of the Consumer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose -The purpose of this paper is to show how the analysis of brand associations can help to elaborate the cognitive position of a brand.The paper compares brand associations of Hungarian consumers in two product categories, automobiles and alcoholic drinks, in two datasets. Design/Methodology/Approach-To obtain a detailed picture of a brand's position in the mind of consumers, free brand associations to 10 alcohol and 13 automotive brands were collected, the associations were categorized, and their frequency and distribution analyzed.K-means clustering was used to identify similarities.Associations within and across product categories are compared, and shifts in associative structures are described.Findings and implications -The paper shows that associative structures diff er across product categories.The two datasets (collected in 2011-2012 and 2015-2016) highlight that brand associations and thus a brand's image change over time and that change is not only due to marketing communication -rather, media news and personal experiences also lead to change.Results confi rm that positive and negative associations are likely to be connected to each brand; however, Fetscherin and Sažetak Svrha -Svrha je rada pokazati kako analiza asocijacija na marku može pomoći pri kognitivnom pozicioniranju marke.U radu se uspoređuju asocijacije na marku mađarskih potrošača u dvjema kategorijama proizvoda, automobila i alkoholnih pića,i to u dva skupa podataka.Metodološki pristup -Za dobivanje detaljne slike pozicija maraka u svijesti potrošača prikupljene su slobodne, nevezane asocijacije za 10 maraka alkoholnih pića i 13 maraka automobila.One su kategorizirane te su analizirane frekvencija i distribucija.Za utvrđivanje sličnosti korištena je K-mean klasterska analiza.Asocijacije su uspoređene unutar i između kategorija proizvoda te su opisani pomaci unutar struktura asocijacija.Rezultati i implikacije -Rad pokazuje da se strukture asocijacija razlikuju po kategorijama proizvoda.Dva skupa podataka (prikupljena u razdobljima od 2011.do 2012.i od 2015.do 2016.)pokazuju da se asocijacije na marku, a time i imidž marke, mijenjaju tijekom vremena, a to se ne događa samo zbog marketinške komunikacije -vijesti iz medija i osobno iskustvo također dovode do promjena.Rezultati pokazuju da su pozitivne i negativne asocijacije vjerojatno povezane sa svakom markom.No Fetscherinova i Henrichova (2014) matrica samo je djelomično dokazana asocijacijama.Može se zaključiti
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».