The determinants of season ticket holder advocacy in the NCAA football bowl subdivision
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The objective of this paper is to respond to four research questions. The first two as how likely are college football season ticket holders to recommend (1) purchasing a similar season ticket package and (2) attending a home football game, to a friend or colleague. The third question examines if there is a difference between advocacy toward purchasing season tickets as compared to advocacy toward game attendance. Finally, we identify what factors impact advocacy for college football season ticket holders. Design/methodology/approach An online survey of 57,240 season ticket holders from 69 different National Collegiate Athletics Association (NCAA) Division I Football Bowl Subdivision programs was undertaken. The data were analyzed to build a model of the drivers of advocacy in season ticket holders from a conceptual base of advocacy, trust and loyalty. Findings The identified drivers include both institutionally influenced factors and factors related to season ticket holder behaviors/demographics. The season ticket holder is arguably the highest level of fan for any sports organization from an affinity perspective and clearly the most important from a business perspective. This research argues that the season ticket holder should not only be the focus of ticket sales efforts but also leveraged as marketing advocates with the objective of attracting additional fans. Originality/value The value of this research is the large sample of data from season ticket holders of NCAA Division 1 football clubs and the resulting learning it provides to researchers and practitioners.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».