Korean Celebrity Brand Ambassador as a Strategy to Increase Sales of PT. Shopee Indonesia (Study: “Gfriend” In Shopee 11.11 Big Sale)
Notice bibliographique
Résumé
This article examines PT. Shopee Indonesia's strategy in increasing sales with Korean celebrity brand ambassadors. Theory used is the integrated marketing communication theory by Kotler & Armstrong (2008) and brand ambassador concept owned by Rossita & Percy (2005). Data analysis is with observation, documentation and interviews of 4 informants by applying case study methods. The results showed choosing GFRIEND as the brand ambassador of Shopee 11.11 Big Sale campaign resulted in the sale of 70 million items sold on November 11, 2019, and sales tripled in the first hour compared to 2018. By running four of eight integrated marketing communication models by Kotler & Armstrong (2008) such as sales promotion, advertising, interactive marketing, and also events and experiences conducted through both mass media, online media, and social media resulted in a third quarter achievement of 2019 PT. Shopee Indonesia increased by 261,1% or equivalent to 257,2 million dollars, as well as Gross Merchandising Value (GMV) of 69,9% or equivalent to 4,6 billion dollars compared to 2018. This means that making GFRIEND as a brand ambassador Shopee 11.11 Big Sales is the right strategy and successfully brings PT. Shopee Indonesia to a significant increase in sales.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».