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Enregistrement W4392557804 · doi:10.1080/09571264.2024.2310292

Message on a bottle: the use of augmented reality as a form of disruptive rhetoric in wine marketing

2024· article· en· W4392557804 sur OpenAlexaff
Jeandri Robertson, Caitlin Ferreira, Jan Kietzmann, Elsamari Botha

Notice bibliographique

RevueJournal of Wine Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWineStorytellingRhetoricAugmented realityProduct (mathematics)AdvertisingMarketingCraftBusinessComputer scienceVisual artsArtHuman–computer interactionNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wine, a product steeped in tradition and history, is often challenging for consumers to decipher due to its intricate characteristics. Appealing to non-wine connoisseurs to break into untapped market segments requires both innovation and creative thinking. To accomplish this, three wine brands utilized augmented reality (AR) technology to craft unique brand storytelling experiences that centered around the label, without focusing on physical product attributes, ultimately resonating with new market segments. This article explores the use cases of three wine brands; 19 Crimes, Barefoot, and Enosophia Wines, that employed AR technology as a form of disruptive rhetoric, to supplement their wine label storytelling. The study sheds light on how multisensory technology such as AR can be used to carve out new wine target markets and proposes an AR experience model with accompanying propositions outlining how the experiential realms can be leveraged to achieve key brand objectives.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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