Brand Tribe Paradoxes: An Overview with Empirical Evidence from Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increased importance of marketing, concepts of marketing are continually evolving in the digital era. Creation of consumer tribe for brand promotion and consumption is one of the widely discussed concepts in marketing. As per literature, a tribe is a heterogeneous group of people presenting common interest and preferences for a brand. The links between consumer tribes are weak. Marketers through a marketing campaign, try to strengthen this relationship. Tribalism and tribe activity in favor of brand can be done through two approaches. The first approach is the postmodern approach which encourages users to get a higher status (Platinum, Gold or Silver) in the community via spending more. In contrasts, the second approach of a marketer is based on stimulating and activating a group of users through an opportunity or threat, i.e. limited time offers. However, the creation of tribes and the implementation of these campaigns are not well explained in the literature. Marketers always make haphazard efforts between these approaches while making campaigns. Gap has motivated the researchers to explore and investigate these paradigms of brand tribalism in detail. The current research paper explains and compares the two tribalism approaches. Through the collection of data from automobiles users across Pakistan, the authors have validated and compared both frameworks i.e. anthropological tribal approach and postmodern tribal approach. It has been concluded that the anthropologist approach is better in the context of car market of Pakistan. The researchers recommend the practitioners to follow one approach while creating brand tribes in relationship marketing. The article in detail has guidelines for the markers in the automobile industry. The paper also shares future research areas in brand tribalism for academicians.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».