Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Gabor, Manuela Rozalia" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Romanian Consumer Preferences for Celebrity Endorsement TV Ads for Romanian and Global Apparel Brands
Preferencje konsumentów rumuńskich dotyczące reklam telewizyjnych promujących gwiazdy dla rumuńskich i światowych marek odzieżowych
Autorzy:
Gabor, Manuela Rozalia
Cristache, Nicoleta
Oltean, Flavia Dana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/234461.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
television advertisement
recommendation
apparel brand
non-parametric statistics
reklama telewizyjna
rekomendacja
marka odzieżowa
statystyka nieparametryczna
Opis:
In the context of contemporary society, the behaviour of the consumer is influenced to a great extent by models that appear in advertisements. Romanian clothing companies should take into account that globally they are competing against top brand companies with proven marketing strategies and which make use of celebrity endorsements in order to increase the value of their brands and to strengthen their image. The research purposes are as follows: (1) to empirically test – by using non-parametric statistics and through a convenience sampling and self-administrative questionnaire – Romanian consumers’ preferences for using celebrity endorsements in fashion clothing TV advertisements both for Romanian and global brands, (2) to measure customers’ brand loyalty, (3) customers’ awareness, and (4) consumers’ purchase intentions towards brands. A set of five research hypotheses was tested. Our results validate the international ones. These results fill a gap in the little empirical knowledge available on celebrity endorsements in Romania.
W kontekście współczesnego społeczeństwa na zachowania konsumenta duży wpływ mają wzorce pojawiające się w reklamach. Rumuńskie firmy odzieżowe powinny liczyć się z tym, że na całym świecie konkurują z najlepszymi markami, które mają sprawdzone strategie marketingowe i korzystają z rekomendacji celebrytów, aby zwiększyć wartość swoich marek i wzmocnić swój wizerunek. Cele badawcze pracy były następujące: (1) empiryczne przetestowanie – za pomocą nieparametrycznych statystyk oraz za pomocą wygodnego pobierania próbek i kwestionariusza samo-administracyjnego – preferencji rumuńskich konsumentów w zakresie stosowania rekomendacji celebrytów w reklamach telewizyjnych odzieży modowej zarówno dla rumuńskich, jak i światowych marek , (2) pomiar lojalności klientów wobec marki, (3) świadomość klientów i (4) zamiary zakupowe konsumentów względem marek. Przetestowano zestaw pięciu hipotez badawczych. Przedstawione wyniki wypełniają lukę w niewielkiej wiedzy empirycznej dostępnej na temat rekomendacji celebrytów w Rumunii.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2020, 6 (144); 8-14
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Google and Apple mobility data as predictors for European tourism during the COVID-19 pandemic: A neural network approach
Autorzy:
Nagy, Benedek
Gabor, Manuela Rozalia
Bacoș, Ioan Bogdan
Kabil, Moaaz
Zhu, Kai
Dávid, Lóránt Dénes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/22402532.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
Mobility
Tourism
Google Mobility data
Apple mobility data
Europe
COVID-19 pandemic
Opis:
Research background: The COVID-19 pandemic has caused unprecedented disruptions to the global tourism industry, resulting in significant impacts on both human and economic activities. Travel restrictions, border closures, and quarantine measures have led to a sharp decline in tourism demand, causing businesses to shut down, jobs to be lost, and economies to suffer. Purpose of the article: This study aims to examine the correlation and causal relationship between real-time mobility data and statistical data on tourism, specifically tourism overnights, across eleven European countries during the first 14 months of the pandemic. We analyzed the short longitudinal connections between two dimensions of tourism and related activities. Methods: Our method is to use Google and Apple's observational data to link with tourism statistical data, enabling the development of early predictive models and econometric models for tourism overnights (or other tourism indices). This approach leverages the more timely and more reliable mobility data from Google and Apple, which is published with less delay than tourism statistical data. Findings & value added: Our findings indicate statistically significant correlations between specific mobility dimensions, such as recreation and retail, parks, and tourism statistical data, but poor or insignificant relations with workplace and transit dimensions. We have identified that leisure and recreation have a much stronger influence on tourism than the domestic and routine-named dimensions. Additionally, our neural network analysis revealed that Google Mobility Parks and Google Mobility Retail & Recreation are the best predictors for tourism, while Apple Driving and Apple Walking also show significant correlations with tourism data. The main added value of our research is that it combines observational data with statistical data, demonstrates that Google and Apple location data can be used to model tourism phenomena, and identifies specific methods to determine the extent, direction, and intensity of the relationship between mobility and tourism flows.
Źródło:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2023, 18, 2; 419-459
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies