ALO case study : entering a new market : getting back on track after getting lost
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this thesis is to study the influence of ALO’s positioning and targeting on its business, and how it can compromise the entire activity. ALO is an American brand, launched in 2008 in the USA, with the goal of selling natural beverages produced directly through the well-known Aloe Vera plant, providing the consumer with several health and dietary benefits, together with a great taste. In 2013 ALO was already the number 1 bestselling brand within the Aloe Vera beverage segment, and the number 2 bestselling brand within the functional beverage segment, among the markets of USA and Canada. It was also during this same year of 2013 that António Lopes decided to introduce ALO in Portugal and give the opportunity to the Portuguese population to include this amazing drink in their lives and daily activities. While people’s minds are changing towards a healthier and balanced life associated with healthier products’ consumption, the success and acceptance of ALO can’t be considered “black in white”. To make this thesis possible, a complex and thorough study and research was performed and tools used include a Literature Review where the concepts and theory were studied to better address the following parts of the thesis; a Case Study written including a proposal of analysis to be used during class discussions; and a Market Research involving interviews with the company, Survey and Focus Groups. Being ALO a 100% natural beverage with healthy and dietary benefits, António’s first approach was to focus on the part of the population that practise sports on a regular basis and on places dedicated to natural products, ending up with an unsustainable business. With the objective of giving people the opportunity of gathering the pleasure and taste together with the health and dietary benefits, ALO reached the conclusion that the consumer is the average Portuguese citizen, above 15, looking for a balanced life style, trying to keep a healthy life. ALO drink needs to be seen first as a great drink, with the bonus of being healthy and having great benefits – the consumer is more worried with the image, and benefits are the differentiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».