Research on the International Marketing Strategy of Tik Tok -- Based on the Analysis of 4P Theory
Notice bibliographique
Résumé
In the context of globalization, more and more industries have gone abroad and opened overseas markets. And the internet companies are no exception. This article takes the overseas marketing strategy of the app “Tik Tok” owned by ByteDance Company as the research object. Three issues were discussed in detail: First, the marketing environment of Tik Tok in overseas markets was analyzed, and the opportunities and challenges it faced were pointed out. Secondly, the 4P theory of the product, price, channel and promotion strategies of Tik Tok was used to focus on the analysis. Finally, based on the analysis results, this research puts forward measures and suggestions that “Tik Tok” can be improved in international marketing. Since the launch of the overseas version of Tik Tok, Tik Tok has accumulated more than 500 million active users, surpassing the total population of the United States, Mexico and Canada, covering 150 countries and regions, 75 languages, becoming one of the world's most downloaded applications. The huge success of Tik Tok in the international market is inseparable from the product itself and advantages and the company's grasp of the market, but in the process of rapid growth, it has also experienced many challenges and doubts. It was banned in the Indonesian and Indian markets, and then encountered regulatory pressure from the United States. Behind the seemingly smooth sailing, it is actually undercurrent. This article will analyze Tik Tok's marketing strategy and challenges from the perspective of international marketing to provide ideas for future development of domestic Internet companies overseas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».