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Enregistrement W4393435299 · doi:10.31098/ijmadic.v2i1.1928

Comparing Marketing Strategies for Cosmetics Between China and The U.S.

2024· article· en· W4393435299 sur OpenAlexaff
Xiwei Yang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing and Digital Creative · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Packaging Perceptions and Trends
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmeticsChinaMarketingBusinessAdvertisingPolitical scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a comparative study of promotional strategies in the cosmetic industry within two major global markets: The United States and China. They were chosen for this study because they are the two greatest e-commerce beauty markets in the world. The focus is on how digital transformation has reshaped these strategies, with a case study of L’Oréal providing practical insights. This topic is chosen for study due to the transformation of traditional marketing to digital marketing, especially with the emergence of social media marketing. The analysis reveals that while both markets have embraced digital marketing, there are significant differences in their approaches. In China, a more integrated strategy has emerged, leveraging E-commerce platforms to reach a broader consumer base and stimulate consumption. In contrast, the U.S. cosmetic market relies more on traditional promotional channels and offers fewer E-commerce discounts, with a slower adoption of live-streaming culture. However, U.S. firms continue to utilize digital channels to foster brand awareness, as demonstrated by L’Oréal's significant advertising expenditure and influencer collaborations. The study uses the literature review method with over three hundred of sources to synthesize and compare evidence in the U.S. market could potentially benefit from integrating more elements of the Chinese digital marketing strategy, particularly with respect to discounts and live-streaming. This study sheds light on the potential for adapting successful promotional strategies across diverse markets while acknowledging cultural and regional specificities. Despite its focus on top brands, future research could explore strategies employed by smaller firms and extend the comparison to other sectors.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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