Merkekonseptets betydning for merkeutvidelser

For å skape vekst hos en merkevare blir det ofte benyttet en vekstrategi med merkeutvidelser. En merkeutvidelse vil i de fleste tilfeller plassere merkevaren inn i en ny produktkategori. Det vi har sett på i denne oppgaven er om det å plassere en merkevare inn i en ny fjern produktkategori har en sammenheng med valgt merkekonsept. Er det lettere for et av de tre konseptene: symbolsk, funksjonelt eller opplevelsesbasert å komme med nye merkeutvidelser i fjerntliggende produktkategorier? Dette testet vi ved å se om det var en forskjell mellom å kun presentere et merke innen et av merkekonseptene og en utvidelse, versus merket sammen med merkevarestrategien sekvensiell merkeutvidelse. Problemstillingen til oppgaven lyder derfor som følger: “Hvilken effekt har et merkekonsept på merkets mulighet til å utvide til fjerne produktkategorier?”. For å besvare forskningsspørsmålet er studien delt i to deler med tilhørende hypoteser. For innsamling av data benyttet vi oss av kvantitativ metode med et eksperimentelt design på studiet. Første del baseres på en spørreundersøkelse, hvor vi ser på hvilket konsept som gjør det dårligst med den fjerne merkeutvidelsen. Dette konseptet ble tatt med videre i del to for å se om vi kunne endre holdningen til samme nivå som det beste konseptet. I del to har vi testet hypotesen med et eksperiment. En av gruppene ble utsatt for en “historie” med sekvensielle utvidelser fra mormerket før den fjerne merkeutvidelse vi egentlig ser på. I den andre gruppen ble de kun presentert for mormerket med den fjerne merkeutvidelsen. Resultatene fra undersøkelsene viser mange interessante funn. I del én viste resultatene at det symbolske konseptet sin fjerne utvidelse gjorde det dårligst, og det opplevelsesbaserte konseptet best. Dette var motsatt av hva teorien tilsier og vi fikk ikke støtte for hypotesen i første del. Vi tok med oss den symbolske fjerne utvidelsen videre til del to og benyttet strategien sekvensiell merkeutvidelse for å minske gapet mellom mormerket og utvidelsen. Dette utgjorde en betydelig forskjell i resultatene. Basert på denne manipulasjonen endret holdningen respondentene hadde til den fjerne utvidelsen seg såpass at den overgikk holdningen for det opplevelsesbaserte konseptet i del én. I tillegg viste funnene med sekvensiell merkeutvidelse at omdømmet til mormerket ikke lenger har en påvirkning på holdningen til utvidelsen slik som tidligere. Et generelt funn for alle konsepter og utvidelser er at innovativitetsgraden til respondentene ikke har en signifikant påvirkning på holdningen. Om dette er tilfelle eller et resultat av dårlig operasjonalisering stiller vi oss kritiske til

Label free analysis of human cerebrospinal fluid addressing various normalization strategies and revealing protein groups affected by multiple sclerosis.

The aims of the study was to: (1) identify differentially regulated proteins in cerebrospinal fluid (CSF) between multiple sclerosis (MS) patients and non-MS controls; (2) examine the effect of matching the CSF samples on either total protein amount or volume, and compare four protein normalization strategies for CSF protein quantification. CSF from MS patients (n = 37) and controls (n = 64), consisting of other non-inflammatory neurological diseases (n = 50) and non- neurological spinal anesthetic subjects (n = 14), were analyzed using label free proteomics, quantifying almost 800 proteins. In total, 122 proteins were significantly regulated (p 0.75. Hierarchical clustering indicated that there were two main groups of MS patients, those with increased levels of inflammatory response proteins and decreased levels of proteins involved in neuronal tissue development (n = 30), and those with normal protein levels for both of these protein groups (n = 7). The main subgroup of controls clustering with the MS patients showing increased inflammation and decreased neuronal tissue development were patients suffering from chronic fatigue. Our data indicate that the preferable way to quantify proteins in CSF is to first match the samples on total protein amount and then normalize the data based on the median intensities, preferably from the CNS-enriched proteins. This article is protected by copyright. All rights reserved