Comparing Marketing Strategies for Cosmetics Between China and The U.S.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».