Do desperdício ao sabor : como adaptar o modelo de negócios da "Loop mission" para o mercado alemão
Notice bibliographique
Résumé
Twelve million tons of food are disposed in Germany annually. This presents an ecological, economic, and ethical problem. Inspired by the success of “Loop Mission” in Canada, this thesis explores the feasibility of adapting their business model for the German market, as “Loop Mission” is converting unsellable fruits and vegetables into smoothies. For this purpose, their business model was analyzed through an interview, followed by a market analysis that examined the macroeconomic and competitive landscape as well as cultural differences and concluded with a survey testing market acceptance among consumers. The findings indicate that "Loop Mission’s" smoothies would have significant potential in the German market, with the market size and consumers' willingness to pay particularly promising. From an operational perspective, it is important to find strong procurement and distribution partners or even partners to adapt to local packaging sizes. From a marketing perspective, it would be advisable to switch to a fact-based strategy, emphasizing arguments such as nutritional aspects. In contrast, the sustainability aspect can be considered an additional unique selling proposition. Notably, the identified target group of women aged 25-34 with an academic degree and higher income has proven to be lucrative early adopters and innovators, demonstrating a willingness to pay between 2,50€ and 3,00€ according to the value-based pricing method. The physical presence of the products emerged as a must. Word-of-mouth seems to be the most effective marketing strategy followed by social media ads. Considering the above, entering the German market for “Loop Mission” style products seems promising.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».