Küresel Markaların Marka Değeri Kapsamında Karşılaştırmalı Analizi
Bibliographic record
Abstract
Öz: Pazar faaliyetlerinin tüm dünyada giderek daha yoğun yaşanması ve gelişmesi, marka değerinin işletmeler açısından daha önemli olmasına neden olmaktadır.Günümüz dünyasında yalnızca marka yaratmanın yeterli olmadığı, yaratılan markaların süreklilik arz etmesi içinde marka değeri kapsamında çalışmaların yapılmasının gerekli olduğu işletmeler tarafından fark edilmektedir.Marka değerinin önemi yalnızca sembol, isim gibi görsel kimlik unsurlarından ibaret olmadığı ve bu doğrultuda soyut imgelerin ilişkisinden öte bir yaklaşım portfölyösü olduğu artık bilinen bir gerçekliktir.Anlaşılacağı üzere işletmeye ait maddi ve manevi varlık ve sorumlulukların her biri, marka değeri üzerinde olumlu veya olumsuz etkiler barındırmaktadır.Dolayısıyla işletmelerin öncelikli hedefini; marka değerini yansıtan ve zihinde kalıcı etkiler bırakan faaliyet üzerine yoğunlaşarak etkili bir iletişim stratejileri belirlemektedir.Bu çalışmada; marka, marka değeri ve marka değer bileşenleri üzerinde durulmuş, ardından her yıl Brand Finance tarafından yayınlanan dünyanın en değerli markalar sektörel ve ülkeler esas alınarak 2016-2017-2018-2019-2020 ve 2021 yılları üzerinden karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.Araştırma da elde edilen veriler içerik analizi yöntemi ile yorumlanmıştır.İçerik analizi gerçekleştirme amacı ile yapılan araştırmamızda veriler Brand Finance şirketi tarafından yayınlanan raporlardan elde edilmiştir.Araştırma sonucuna göre ABD firmalarının listede ağırlıklı olduğu görülmektedir.Amerika'nın yanı sıra gelişmiş Avrupa bölgesi otomotiv sektöründe Batının devi olarak bilinen Almanya geçmiş yıllarda olduğu gibi günümüzde ve gelecekte Mercedes, BMV ve Volkswagen markalarıyla adından söz ettireceği görülmektedir.Almanya dışında diğer gelişmiş Avrupa ülkelerinin değerlendirmeye tabi tutulan sıralama da yer almaması ve Avrupa ülkelerinin yanı sıra Türkiye'den de hiçbir markanın listeye girememesi dikkat çekmektedir.Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerden Suudi Arabistan'ın petrol, Hindistan'ın ise otomotiv sektöründe bir marka ile listeye girdiği Çin ise, son üç yıl içerisinde küresel bir marka olarak yerini geliştirdiği görülmüştür.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".