Strategic Turnaround and Market Resurgence: A Case Study on Luckin Coffee’s Operational Optimization and Brand Revitalization
Notice bibliographique
Résumé
China’s coffee market is experiencing rapid growth, but many emerging domestic brands face the risk of over-expansion and weak governance. Luckin Coffee, once derailed by its 2020 financial fraud scandal, provides a representative case of how a company can recover from a crisis in such a competitive environment. This study examines Luckin’s strategic turnaround in China from 2020 to 2025. Using a case study method, it draws on prior academic studies and Luckin’s annual reports, with financial data contrast as the main analytical tool. Findings show that Luckin’s recovery was powered by both operational optimization and brand revitalization. On the operational side, the company reduced costs through supply chain upgrades, tech-based operations, and store format innovation. These rose its net revenue from RMB 4.0 billion in 2020 to RMB 34.5 billion in 2024. On the branding side, Luckin rebuilt trust through governance reforms and cultural marketing, introduced products like the Raw Coconut Latte, and leveraged digital campaigns and co-branding (e.g., Moutai Latte) to expand consumer loyalty and brand equity. The study concludes that Luckin’s revival depended on the synergy of operational efficiency and brand renewal. Theoretically, it extends Aaker’s and Keller’s brand equity frameworks into post-crisis settings. Practically, it provides insights for new consumer brands in China on sustainable growth and crisis management.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».