How to make sponsorship activations memorable: the power of meaningfulness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Building on memory-dominant logic, this study proposes a theoretical model explaining the antecedents and consequences of memorable activation experience. Design/methodology/approach Through a qualitative research methodology – a narrative review, an analysis of current activation trends, eight interviews and content validity evaluation by five experts – this study hypothesized that six antecedents (positive emotions, novelty, meaningfulness, involvement, experience intensification and serendipity) positively influence memorable activation experience, which in turn significantly affects two managerial outcomes: positive word-of-mouth and sponsor recall. To evaluate the proposed hypotheses, this study analyzed data collected from consumers who participated in a sponsorship activation by Lafleur (n = 215) and Salon de jeux de Québec (n = 306) using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Findings The results indicate that all antecedents, except for novelty, have a significant impact on memorable activation experience, which positively impacts positive word-of-mouth and sponsor recall. Originality/value By extending the scope of memorable experience to the sponsorship field, this study enhances its conceptualization and application. It also contributes to a better understanding of designing activations to increase the likelihood of memorability, thus improving their effectiveness.
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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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».