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Enregistrement W4414145530 · doi:10.54254/2754-1169/2024.26803

Chanel’s Cosmetics Market Analysis in China with Its Competing Brands and Its Co-branding Plan with LEGO

2025· article· en· W4414145530 sur OpenAlexaff
Mingyang Gao

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Management and Political Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensInsight Design Labs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingProduct (mathematics)AppealCosmeticsMarket analysisChinaTarget marketPlan (archaeology)Market share

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Created by Ms. Coco Chanel in 1910, Chanel is known for its elegant, simple and exquisite designs with various classic products. It possesses profound influence in the whole world, which is a benchmark in the fashion industry. Due to its strong spirit of innovation, this paper will carry on this spirit to create a completely new idea for further enhancing the market share in Chanel cosmetics. This paper researched Chanel’s competitive positioning in China’s luxury cosmetics market and discussed the co-branding strategy between Chanel and LEGO to attract more young consumers. Chanel’s elegant image is constructed with the playful creativity of LEGO, but this cooperation can appeal to Chinese consumers aged 25-35 who focus on personalized and limited-edition products. Through market analysis, consumer segmentation, and data-driven insights, the study identifies key factors, such as price sensitivity and product variety, that influence purchasing decisions among Chanel’s target demographics. Additionally, the research uses regression analysis and perceptual mapping to assess the viability of this collaboration, demonstrating how it could elevate Chanel's market appeal and diversify its consumer base. This innovative approach suggests that co-branding with LEGO can both enhance Chanel's brand identity and increase engagement with younger, tech-savvy audiences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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