Liikelahjakin viestii : Brändin vaikutus liikelahjan valintaan
Bibliographic record
Abstract
Liikesuhteen kehittämiseen kuuluu olennaisena osana niin Suomessa kuin ulkomaillakin liikelahjojen antaminen. Liikelahjojen valinnasta on kirjoitettu kirjoja sekä tehty pro gradu -tutkielmia ja opinnäytetöitä, joissa on kehitetty yritykselle sopiva liikelahja. Näissä on tarkasteltu yrityksen brändiä valinnan tueksi, mutta liikelahjan hyödyntämisestä viestinnän välineenä ei ole materiaalia. Yrityksissäkään ei juuri ole pysähdytty miettimään, miten liikelahjaa antaessa voisi samalla viestiä yrityksen arvoista. Tutkielman tavoite on nostaa esiin liikelahjan viestinnällinen merkitys ja osoittaa, miten sen mahdollisuuksia voi hyödyntää myös brändin rakentamisessa. \n \nSuoranaista toimeksiantajaa tutkielmalla ei ole, mutta liikelahjojen valinnan edessä ovat niin pienet, keskisuuret kuin suuretkin yritykset. Opinnäytetyötä varten on tutkittu brändiä, sen osa-alueita ja rakentamista kirjallisuudesta sekä haastateltu alan ammattilaisia liikelahjan valintaan vaikuttavista tekijöistä. Haastattelemani henkilöt antoivat myös käytännön esimerkkejä liikelahjojen valinnasta. \n \nTutkielma osoittaa, että brändillä ja liikelahjalla on sama lähtökohta, arvot. Siksi ne ovat helposti yhdistettävissä. Liikelahjojen viestinnällistä arvoa ei ole vain tiedostettu. Liikelahjat ovat erinomainen tapa kertoa yrityksen syvistä arvoista, ja ne voidaan suunnitella tukemaan yrityksen kokonaisviestinnän tavoitteita. Pohtimalla liikelahjojen viestinnällistä arvoa ja luokittelemalla liikelahjat kohderyhmien mukaan voidaan saavuttaa säästöjäkin. \n \nLiike-elämä myös kansainvälistyy, joten yhä useammat pienet ja keskisuuret yritykset toimivat kansainvälisten sidosryhmien kanssa. Ulkomailla on liikelahjoista kulttuurisidonnaisia käytäntöjä, jotka tulee ottaa huomioon. Toivon tutkielman auttavan etenkin kansainvälistyviä pieniä ja keskisuuria yrityksiä, jotka haluavat maksimoida panostusten hyödyt. Brändin rakentamiseksi kaikki keinot on otettava käyttöön, ja siksi tutkimustyötä voisi jatkaa tutkimalla, miten liikelahjat voisivat tukea brändin rakentamisen eri vaiheita sekä voisiko liikelahjalle rakentaa brändin kuten tuotteellekin.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.110 | 0.042 |
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".