MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132158798

Hard Choices: Best Buy and Five Star in China (A)

2012· other· en· W7132158798 sur OpenAlexaff
Terence Tsai, Jianhua Zhu, Leiping Xu

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2012
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaCompetitor analysisBest practiceMultinational corporationElectronicsMarket share
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the huge size and growth potential of the Chinese market, no multinational corporations can afford to neglect it. Nonetheless, Chinese culture, consumer behavior, and competitors are quite different from those in the West. Adaption and localization are necessary steps for many multinational corporations to survive in China. The leading global consumer electronics retailer, Best Buy, opened its own-branded stores in China in 2006 and adopted a U.S.-style operating model. However, Best Buy–branded stores could not break even in China, and Best Buy had to close all of them at the beginning of 2011. Case A analyzes why the top global consumer electronics retailer closed all its eight own-branded stores in China in February 2011 after a continuous decline in revenue. The case describes the operating model adopted by Best Buy in China, which was incompatible with Chinese market demand and expectations. Five Star Appliances, a Chinese electronics retail brand acquired by Best Buy in 2006, continued with its original operating model and generated profits. After the closure of Best Buy stores, Five Star Appliances followed a path of expansion. Case B covers the measures taken by its rivals in competing for market share after Best Buy closed its stores in China and lays the foundation for a discussion of whether Best Buy should re-open in China. The Industry Note describes the electronics retail market in China, including an analysis of consumers and major players.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCEIBS Institutional RepositoryTravaux en français237 207