Grado de eficacia del product placement de la marca inca kola, a través del canal de youtube andynsane, I trimestre del 2018.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the research was to determine the degree of efficacy of the product placement of the Inca Kola brand, through the YouTube channel Andynsane, in the I Quarter of the year 2018. For this, eight indicators were identified: perception of product placement, acceptance of the product placement, purchase intention, scope, access, like, comments and comments about the brand. The first three are related to marketing techniques that allow to measure the efficacy of a campaign with the opinion of the clients. The next two indicators correspond to the traffic of the social network YouTube and the last three indicators involve forms of interaction in a social network. \nThe design corresponded to the simple descriptive. For the data, in the first three indicators the survey technique was used and its questionnaire instrument was applied to a sample of 384 subjects; in the last five indicators, the content analysis technique and its instrument guide for registering the metric for the YouTube social network were used. \nIt was concluded that the efficacy of the product placement of the Inca Kola brand, through the YouTube channel Andynsane, in the I Quarter of the year 2018 was 44% (high efficacy). In addition, from the responses of the respondents who viewed the videos that used product placement, it was confirmed that: 62% recognized the Inca Kola brand, 47% were motivated to purchase the product and 64% accepted the use of product placement as a tool to promote brands in the social network YouTube.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».