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Enregistrement W4328096896 · doi:10.54691/bcpbm.v37i.3601

Acquisition of Tiffany by LVMH: Successful Market Expansion Strategy

2023· article· en· W4328096896 sur OpenAlexaff
Chang Liu, Luyang Zhang, Xingbei Zhu

Notice bibliographique

RevueBCP Business & Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensMagna International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueNegotiationProfit (economics)BusinessMarketingAdvertisingFinanceEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a world-renowned luxury brand, LVMH announced a deal to acquire Tiffany & Co. on November 25, 2019. However, the luxury retail industry has been hit hard by the outbreak of the epidemic, and whether the acquisition deal can be successfully completed has become a concern. What is happening behind the deal and what are LVMH's plans after the acquisition of Tiffany & Co. This article provides a comprehensive analysis of the acquisition and future marketing plans, with a special focus on LVMH's divisional financial results, operating profit and sales figures. It also compares the geographic revenues and the overall benefits and profits that Tiffany & Co. brings to LVMH, as well as the impact of Covid-19 on both companies. After a series of negotiations, LVMH completed the acquisition on January 7, 2021. In the end, the acquisition of LVMH and Tiffany & Co. was a win-win for both companies, with Tiffany & Co. perfectly complementing LVMH's position in the jewelry industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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