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Enregistrement W3170237217 · doi:10.1080/09571264.2021.1932779

Great wine from the great white north? Producer’s product positioning and marketing mix for Canadian icewine

2021· article· en· W3170237217 sur OpenAlexaffabout
Ulrich Paschen, David Kerruish, Jeremy White

Notice bibliographique

RevueJournal of Wine Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWineryMarketingBusinessProduct (mathematics)TypologyAdvertisingMarketing mixMarket segmentationWineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Icewine is a sizable niche in the Canadian wine industry that has attracted little attention from marketing and branding researchers. A first step in understanding the marketing mix and brand positioning strategies was to develop a modified Aesthetics and Ontology (AO) framework to classify consumers of luxury wines and spirits specifically focused on icewine. This paper examines where Canadian icewine producers place their brand and consumers within this AO typology. The authors applied a thematic analysis approach to categorize five semi-structured interviews with representatives of Canadian icewine producers. The modified AO framework was applied to the findings to assess the positioning of the respective icewine brands. The analysis uncovered decidedly homogenous approaches to the positioning and marketing of Canadian icewine. Most purchasers were regarded as novices, with the largest portion of purchases occurring at duty free retail locations; on-site winery experiences comprise a secondary channel. Applying the modified AO framework, the predominant customer group was identified as the ‘carouser’. Product variances, pricing strategies, and product packaging were comparatively minor. This homogenous approach to branding and marketing mix should be further explored to understand the potential for alternative and distinct positioning methodologies for Canadian icewine producers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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