Análisis del Brand Equity de un colegio privado de la región Arequipa. Caso: colegio Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación es un estudio descriptivo y exploratorio. Tiene como objetivo \ngeneral analizar la situación actual del brand equity de la institución educativa particular \nVancouver de Arequipa para presentar alternativas de mejora posteriormente. Se aplicó como \nmetodología de la investigación el análisis cuantitativo. Para ello, se tuvo como sujetos de estudio \na las madres y padres que tienen a sus hijas (os) matriculadas (os) en la institución educativa \nVancouver. \nPara el logro de este objetivo general, se empleó la teoría de Brand Equity de Kevin K. \nKeller. En primer lugar, se realizó un inventario de marca. Para ello, se utilizó una perspectiva \nteórica de las 7Ps del marketing mix de servicios educativos donde se agruparon las características \nde la institución educativa. En segundo lugar, se realizó una exploración de marca bajo el modelo \nValor de Capital de Marca Basado en el Consumidor [VCMBC] de Kevin K. Keller (2008). En \neste, se replicó una encuesta que se contextualizó para la institución educativa Vancouver \nmediante la validación de tres expertos. Luego se realizó el Análisis Factorial Confirmatorio \nmediante el uso del software SPSS que validó dicha encuesta resultando altamente fiable. \nFinalmente, se procedió a proponer lineamientos para el desarrollo de la marca Vancouver. \nComo resultado de este estudio, se obtuvo que el valor de marca de Vancouver cuenta \ncon un Brand Equity positivo con sus clientes actuales según el modelo VCMBC de Kevin K. \nKeller. Esto se puede sustentar con los hallazgos de las 7Ps del marketing mix, ya que se muestra \nla situación actual de la nueva marca, en comparación a la anterior, debido a los diversos cambios \nque tuvo a lo largo del tiempo. Cabe resalta que, dada la alta confiabilidad, la encuesta validada \nsolo puede ser utilizado por la institución en vista de que se contextualizó para sus clientes \nactuales. \nFinalmente, la originalidad de la presente investigación se debe a que se estudia tanto al \nmarketing mix como la medición del brand equity en una institución del sector educativo del \nPerú. Al ser una de las primeras investigaciones, se espera que los resultados ayuden en el proceso \nde toma de decisiones a las personas involucradas en el manejo de la organización para alcanzar \nsus objetivos de marketing planteados.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».