Marketing through the Coronavirus Crisis - How Marketers in Albania Deal with the Ongoing Crisis of Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
None of the 21st century economic hardships have posed such a significant threat on businesses as the global pandemic COVID-19. In Albania beyond the evident threat it is causing to the human well-being, the coronavirus is threatening the health of businesses. According to the Albanian Institute of Statistics, in the second quarter of 2020, GDP in volume terms has decreased by 10.2% compared with the second quarter of 2019. This crisis gives a reflection to how the businesses in Albania do marketing and manage marketing risk. The purpose of this paper is therefore to investigate the Albanian marketers point of view and actions within the ongoing crisis caused by covid-19. The study aims to understand how marketers are dealing with the situation right now and whether they are taking a proactive or reactive approach. There is no current evidence whether marketers are managing crisis with a reactive method, purely tactical or proactively with a strategic viewpoint. In line with the purpose of this study a qualitative research approach was taken to gain insights on marketing through the coronavirus crisis in Albania. The depth interviews conducted with marketing managers of four different industries collected rich information on handling the coronavirus crisis and concluded that marketers were unprepared and adopted a reactive approach when dealing with the covid-19 crisis. Further the Covid-19 crisis gave rise to a more attentive and sensitive tone towards digital marketing in strengthening relationships with both partners and consumers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».