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Enregistrement W4402424077 · doi:10.1177/10591478241283835

How Do Brands Change Their Advertising Spending in Response to a Rival's Product Recall?

2024· article· en· W4402424077 sur OpenAlexaff
Sihan Fang, Vivek Astvansh, Siliang Tong, Hsiao-Hui Lee, Yue Guo

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingProduct (mathematics)RecallBusinessMarketingPsychologyMathematicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A brand manager can interpret a rival's product recall as an opportunity to preempt sales and/or signal superior quality by raising their brand's ad spending. Conversely, they may interpret the recall as a threat that may harm their brand's image and/or lead buyers to draw unfavorable comparisons between their brand and the recalling brand. This interpretation nudges the manager to suppress their brand's ad spending. The authors test the interpretations empirically in the context of 62 substitute car models’ responses to the recall of a competing model. They assess the response over 31 weeks and 308 geographical regions, leading to 591,976 model-week-region observations. Regression discontinuity in time analysis reports that, on average, a substitute brand responds by lowering its ad spending by 50%, suggesting that the threat interpretation dominates the opportunity interpretation. A decomposition of spending by type suggests that substitute brands increase their spending on price advertising by 25%, decrease spending on quality advertising by 71%, but make no adjustment to brand advertising. This nuanced analysis suggests that substitutes attempt sales preemption, avoid quality signaling, and are not worried about brand spillover. A follow-up analysis reports that this advertising strategy strengthens the positive spillover effect of a brand's recall on its substitute brands’ sales volume. The key findings hold for another major automobile recall event in the same market. The findings contribute to the literature on the management of quality perceptions while informing about substitute brands’ managers responses to a rival brand's quality failure and whether the response helps or hurts the substitutes’ sales. Furthermore, the findings build an empirical foundation for future analytic investigation on strategic interactions among brands when a quality defect occurs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0020,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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