When does ownership concentration improve franchise store performance?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the performance outcomes of a store’s ownership concentration within a multi-unit franchise (MUF) network, emphasizing the nuanced effects under varying competitive conditions. Design/methodology/approach This study conducted a comprehensive analysis of all stores within the McDonald’s chain over an eight-year span. The research methodology incorporated a review of over 11 million customer evaluations to discern patterns in customer satisfaction and sales growth in relation to the store’s ownership concentration. Findings Stores with a pronounced ownership concentration showcased enhanced outcomes in both customer satisfaction and sales growth. However, the magnitude of these effects was moderated by the nature of competitive conditions, specifically focal market competition, non-focal market competition and legal safeguards. Research limitations/implications The study’s concentration on McDonald’s stores introduces a specificity that might limit the universal applicability of the findings to all franchise models or sectors. Additionally, the emphasis on the store level of analysis potentially overlooks broader systemic factors. Practical implications For managers and franchise owners, understanding the nuanced roles of ownership concentration can provide strategic insights. Recognizing how different competitive conditions can moderate the effects of ownership concentration can help in making informed decisions about power dynamics and competitive positioning. Social implications A store’s ownership concentration can have broader societal ramifications, potentially shaping consumer perceptions, community engagement and overall market health. As an owner’s stores concentrate spatially, they can contribute to a healthier market ecosystem, benefitting consumers and communities alike. Originality/value While the vertical power between the franchisor and franchisee owners have been studied, this study extends the discourse to power between MUF owners. This study provides novel insights by showing customer centric and firm centric performance outcomes of ownership concentration.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».