MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405397698 · doi:10.5267/j.jpm.2024.11.003

Impacts of marketing strategies on casual restaurant sales

2024· article· en· W4405397698 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulaziz Saleh Alrajhi

Notice bibliographique

RevueJournal of Project Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasualBusinessMarketingAdvertisingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at investigating the impact of marketing strategies, i.e., digital marketing, green marketing, and sensory marketing, on restaurant sales a s well as examining the mediating role of sensory marketing in the effect of digital marketing and green marketing on restaurant sales. Developing a literature-based questionnaire to harvest data from a sample consisting of owners or managers of small and medium-sized casual restaurants and analyzing such data using SmartPLS 3.0, it was acknowledged that restaurant sales as an endogenous variable is significantly influenced by these three marketing strategies. Moreover, it was revealed that sensory marketing is a significant mediator in the effects of digital marketing and green marketing on restaurant sales. The originality of this study is that it expands the literature emphasizing the importance of marketing strategies integration to achieve higher sales. Specifically, the study contributes to the literature indicating that restaurants must consider sensory marketing strategy as a key mechanism to enhance the efficiency of digital marketing and green marketing efforts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Project ManagementMême sujetConsumer Retail Behavior StudiesTravaux en français237 207