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Enregistrement W3121752579 · doi:10.2501/ijmr-2014-037

Assessment of Brand Equity Measures

2014· article· en· W3121752579 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Market Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrand equityBusinessMarketingCustomer equityBrand awarenessBrand managementAdvertisingCustomer retention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although several brand equity measures have been proposed in the literature, a comparative assessment of their characteristics and performances is lacking. This paper attempts to fill that gap. Combining survey data with real market data, it assesses two types of brand equity measure: customer mind-set measures (brand knowledge) and product-market performance measures (revenue premium). The results confirm that the customer mind-set measure captures cumulative brand-building effects better and offers diagnostic information. However, the revenue premium is found as a better choice for continuous tracking of brand equity because (a) it could reveal the true changes in brand equity; (b) it is a practical and convenient measure since its data requirements are readily available; and (c) it flags any change in brand-equity before the customer mind-set measure. Furthermore, the product-market performance measure is found to precede the customer mind-set. This study also conducts the first empirical test of the well-known brand value chain model on real market data. Finally, operationalising the customer mind-set measure on real market data for the first time, this study confirms that advertising and distribution are positively associated with brand-equity, while price promotion is negatively associated. By considering multiple measures, this study improves the robustness of the findings as well as addressing marketing accountability issues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle