Les stratégies de marketing des PME du secteur créatif de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Quelles stratégies de marketing sont utilisées dans les petites et moyennes entreprises (PME) créatives de Montréal ? Nous savons que les PME ne peuvent pas avoir les mêmes stratégies que les grandes entreprises, pour plusieurs raisons, mais qu’en est-il dans les industries créatives ? Palmatier et Crecelius (2019) démontrent que la gestion des stratégies de marketing doit répondre à quatre grands principes : tous les consommateurs sont différents, tous les consommateurs changent, tous les concurrents réagissent et toutes les ressources sont limitées. Cette recherche tente de comprendre comment les gestionnaires de PME créatives montréalaises gèrent ces quatre principes et quel est l’impact de ceux-ci sur leurs stratégies de marketing. Cette étude s’amorce par une mise en contexte et une revue de la littérature portant sur les sujets des industries créatives, des PME et des stratégies de marketing. Elle présente, par la suite, la conceptualisation retenue. Le chapitre suivant expose l’approche méthodologique proposée, suivie de l’analyse des résultats, puis de la discussion de ceux-ci. Au total, 27 entrevues d’une durée moyenne de 40 minutes chacune ont été effectuées auprès de gestionnaires du marketing provenant d’entreprises des cinq sous-secteurs de l’industrie créative montréalaise. Une analyse hématique à l’aide du logiciel NVivo 12 révèle qu’en général, les gestionnaires de marketing sont conscients des quatre grands principes de Palmatier et Crecelius (2019) et en font la gestion au sein de leur entreprise. L’utilisation d’une grande variété de stratégies de marketing émerge de cette industrie, notamment le marketing de niche, la segmentation dynamique et la gestion d’avantages concurrentiels basés sur l’offre, la marque et la relation clients. Nous constatons que le modèle de quatre principes de Palmatier et Crecelius (2019) est un outil pertinent pour les PME créatives. Cette étude fait donc état des stratégies de marketing utilisées dans le secteur créatif montréalais, un milieu qui est peu étudié dans la littérature académique. \n_____________________________________________________________________________ \n \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : stratégie de marketing, industries créatives, petites et moyennes entreprises(PME), analyse thématique
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.001 |
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".