Exploring Digital Marketing Strategies in Catering Industry
Notice bibliographique
Résumé
With the development and popularity of the Internet, digital marketing has gradually become popular in various industries. Following the development of the times, the catering industry applies digital marketing as the main marketing method. Starbucks, as one of the major companies in the restaurant industry, has complete digital marketing strategies that can be utilized as the research case in this paper. By exploring the advantages and disadvantages of Starbucks’ digital marketing strategy in China, combining qualitative research and quantitative research, this paper provided ideas for other brands in the catering industry to improve their digital marketing models. This paper first introduced the digital marketing strategy of the catering industry and Starbucks and the recent research related to those. Then, the paper was followed by a detailed introduction of the research tools, methods, and model. Using SPSS 25 to build a structural equation model (SEM), the path coefficients showed the relationship of variables. This paper concluded that Starbucks uses its digital marketing strategy to attract customers. This strategy heavily influenced people’s purchase intentions; however, customers’ willingness to share Starbucks products on social media was not strong enough to fulfill Starbucks' expectation of attracting potential customers through existing customers' promotions on social media. This paper figured out how to solve Starbucks's problem and how other brands in the catering industry would learn to correct it.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».