Category–level drivers of the market share–rank power law relationship
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to analyze variations in the parameters of the market share–rank power law across consumer packaged goods (CPG) categories. Design/methodology/approach The authors use a two-level hierarchical linear model to examine the relationships between category-level variables and the parameters of the market share–rank power law in 790 CPG categories. Findings The slope of the market share–rank power law is shallower – indicating more equal market shares – in categories of high importance to retailers and those with high levels of promotional activity or high-volume purchases. Higher levels of market share inequality are associated with categories with high overall prices. Research limitations/implications To the best of the authors’ knowledge, this is the first research to show the systematic influence of category characteristics on the relationship between brands’ market shares and their ranks, thus, identifying a key moderator for this important empirical generalization in marketing. Practical implications While market leadership may be a desirable goal for many brands, the corresponding market share at the top brand does vary. Moreover, the share premium for being number one in the category (gap between the top and other highly ranked brands) can be greatly affected by retailers’ strategies. In addition, the slope of the power law has desirable qualities as a measure of market concentration. However, the empirical study shows that category characteristics must be considered when analyzing differences in concentration across categories or time. Originality/value While other studies document variations in the market share–rank power law relationship, to the best of the authors’ knowledge, this is the first that models these variations as a function of observable category characteristics. The comprehensive nature of the data demonstrates the universality of the market share–rank power law relationship across CPG categories in the USA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».