Building age-inclusive brands: the case of 19/99 Beauty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to answer the under-researched question: how can brand managers design an age-inclusive brand? Design/methodology/approach An extended case study approach was used to trace the creation of a successful age-inclusive beauty brand (19/99 Beauty) through a variety of data, including archival, social media, interviews and participant observation. Findings This study finds three forms of institutional work institutional entrepreneurs undertake to design an age-inclusive brand by fostering belonging: narrative work that positively reframes stereotypes associated with the stigmatized group, material work that expands the possibilities for the stigmatized group to engage with the market and relational work that gives voice to a range of market actors from the stigmatized group. Research limitations/implications This paper defines age-inclusive branding as fostering a sense of belonging in the marketplace of the traditionally overlooked aging consumer segment. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is one of the first empirical studies exploring how branding professionals create age-inclusive brands. It suggests that entrepreneurs and brand managers should treat age-inclusive consumers as an intersectional segment that cuts across traditional segmentation tools. Additionally, it provides an age-inclusive branding checklist for branding professionals.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».