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品牌戰略AI理論與技術(精) 版權信息
- ISBN：9787030724458
- 條形碼：9787030724458 ; 978-7-03-072445-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
品牌戰略AI理論與技術(精) 內容簡介
對品牌價值進行研究有其特殊性與困難之處，傳統上一般采用基于管理學或營銷學的理論和方法進行研究，難以充分考慮品牌系統的復雜性、廣泛性和多樣性。鑒于此，本書以人工智能理論作為研究品牌的出發點，將機器學習算法、神經網絡、動態隨機一般均衡理論和累積法參數估計方法與品牌學進行有機結合，從經濟學和人工智能視角，系統闡述和厘清人工智能算法在品牌發展戰略中的應用方法，是一本關于方法論的著作。書中既有完備清晰的數學推導、精妙新穎的研究想法，又有規范嚴謹的學術過程，這使得本書兼具學術價值與實際應用價值。 本書可作為政府部門、企事業單位決策人員的參考書籍；也可作為相關研究機構研究人員的參考書籍；還可作為高等院校經濟學、管理學相關專業學科建設和教學參考用書。
品牌戰略AI理論與技術(精) 目錄
目錄
前言
**篇 品牌及人工智能綜述
第1章 品牌及品牌價值 3
1.1 品牌的界定 3
1.1.1 品牌及其相關概念 4
1.1.2 與品牌相關的專業術語 9
1.1.3 品牌可識別性、知名度、美譽度、忠誠度 13
1.2 品牌的價值 16
1.2.1 品牌價值描述 16
1.2.2 品牌定價 17
1.2.3 品牌的使用價值 19
1.2.4 品牌財務價值 22
1.3 品牌發展戰略是國家經濟發展和改革戰略 24
1.3.1 黨和國家領導人重視和關心品牌發展 24
1.3.2 國家政府部門對品牌建設高度重視 24
1.3.3 實施品牌發展戰略需要全社會的關注 26
1.3.4 品牌發展戰略的實施現狀 26
1.4 品牌研究的三個層面 27
第2章 人工智能算法綜述 31
2.1 人工智能概覽 31
2.1.1 人工智能在品牌研究中的應用前景 32
2.1.2 人工智能的五大核心技術 33
2.2 機器學習的定義與常見任務 36
2.2.1 機器學習的定義 36
2.2.2 機器學習的常見任務 40
2.3 機器學習算法的分類 42
2.3.1 分類與回歸 42
2.3.2 監督學習與無監督學習 43
2.4 機器學習發展歷程 44
2.4.1 監督學習 44
2.4.2 聚類 46
2.4.3 數據降維 47
2.4.4 概率圖模型 48
2.4.5 深度學習 49
2.4.6 強化學習 50
2.5 性能度量 51
2.5.1 分類任務 51
2.5.2 回歸任務 52
2.6 幾種常見機器學習算法介紹 52
2.6.1 監督學習算法 52
2.6.2 無監督學習算法 57
第二篇 神經網絡算法在品牌發展戰略中的應用
第3章 神經網絡基礎知識 65
3.1 神經網絡算法的起源與特征 65
3.1.1 神經網絡的生物學起源 65
3.1.2 神經網絡特征 67
3.2 神經網絡算法的歷史沿革 68
3.2.1 1970 年以前 69
3.2.2 1970年至1982年 71
3.2.3 1982年至2006年 71
3.2.4 2006年至今 73
3.3 神經網絡算法數學基礎 75
3.3.1 泰勒級數展開 75
3.3.2 梯度、黑塞矩陣、方向導數 77
3.4 性能指標優化算法 78
3.4.1 *速下降法 79
3.4.2 牛頓法 80
3.4.3 共軛梯度法 81
3.5 感知器與S型感知器 81
3.5.1 感知器 81
3.5.2 S型感知器 84
3.5.3 感知器的梯度下降算法 85
3.5.4 感知器算法設計 88
3.6 相關算法的Python實現 89
3.6.1 感知器算法的Python實現 89
3.6.2 *速下降法的Python實現 89
3.6.3 牛頓法的Python代碼實現 91
3.6.4 共軛梯度法的Python實現 93
第4章 多層前饋神經網絡在品牌發展戰略中的應用 95
4.1 多層前饋神經網絡 95
4.1.1 深度學習與多層前饋神經網絡 95
4.1.2 多層前饋神經網絡的特點 97
4.2 反向傳播算法 98
4.2.1 兩個階段 98
4.2.2 性能度量指標 98
4.3 反向傳播算法的數理推導 100
4.3.1 基本原理 100
4.3.2 輸出層神經元的梯度求解過程 103
4.3.3 中間層神經元的梯度求解過程 104
4.3.4 反向傳播算法小結 105
4.4 反向傳播算法計算過程實例 108
4.4.1 品牌競爭力評估網絡模型 108
4.4.2 前向計算過程 109
4.4.3 反向計算過程 110
4.5 應用案例分析：品牌競爭力評估 111
4.5.1 傳統評估方法 112
4.5.2 品牌競爭力評估的神經網絡模型構建 113
4.6 反向傳播算法的Python實現 119
第5章 神經網絡的擴展 125
5.1 卷積運算和卷積神經網絡 125
5.1.1 什么是卷積 126
5.1.2 卷積神經網絡 127
5.2 社交網絡模型算法 129
5.2.1 社交網絡模型的定義和表示方法 129
5.2.2 社交網絡的度量 133
5.3 卷積神經網絡的Python 代碼實現 135
第三篇 動態隨機一般均衡模型在品牌發展戰略中的應用
第6章 動態隨機一般均衡模型理論基礎 145
6.1 動態隨機一般均衡模型簡介 146
6.1.1 歷史沿革 146
6.1.2 模型特征 147
6.2 動態隨機一般均衡模型的分類 148
6.2.1 RBC模型 149
6.2.2 新凱恩斯DSGE模型 152
6.3 RBC模型的構建方法 154
6.3.1 家庭 154
6.3.2 Hansen不可分勞動模型 155
6.3.3 企業 155
6.3.4 RBC與貨幣 156
6.3.5 真實摩擦 158
6.4 新凱恩斯模型的構建方法 160
6.4.1 壟斷競爭 160
6.4.2 價格剛性 161
6.4.3 工資剛性 164
6.4.4 對新凱恩斯模型的總結 166
6.5 對新凱恩斯模型的擴展 167
6.5.1 金融摩擦——金融加速器 167
6.5.2 搜尋–匹配模型 170
6.5.3 新開放宏觀經濟學 173
6.6 線性方程組的求解 174
6.6.1 對數線性化 174
6.6.2 方程的求解 174
6.7 參數的貝葉斯估計 176
第7章 品牌發展戰略研究——基于動態隨機一般均衡視角 178
7.1 包含品牌資產特征的動態隨機一般均衡模型構建過程 179
7.1.1 家庭 179
7.1.2 交錯工資定價 181
7.1.3 *終產品生產企業 183
7.1.4 品牌資產生產企業 184
7.1.5 商品生產企業 185
7.1.6 商品生產企業的Calvo定價規則 186
7.1.7 政府部門 186
7.1.8 市場出清 187
7.1.9 外生沖擊 187
7.1.10 模型的對數線性化形式 187
7.2 模型參數校準 189
7.3 貝葉斯估計與模型有效性分析 191
7.3.1 參數的貝葉斯估計 191
7.3.2 模型有效性檢驗 193
7.4 模型動力學分析 196
7.4.1 商品部門技術沖擊 196
7.4.2 投資專有技術沖擊 198
7.4.3 品牌部門技術沖擊 200
7.5 品牌發展戰略傳導機制分析 203
7.5.1 品牌生產技術沖擊標準差 204
7.5.2 品牌資產產出彈性 205
7.5.3 傳導機制分析 205
7.6 關于建模的幾點思考 206
7.7 外生沖擊與信號識別 209
7.8 本章動態模型求解MATLAB代碼 210
第8章 品牌發展戰略研究——向金融市場與開放經濟擴展 221
8.1 金融加速器機制的發展 222
8.2 金融加速器 224
8.2.1 資本生產者 225
8.2.2 企業家 226
8.2.3 外生沖擊 231
8.3 資本品市場和信貸市場分析 231
8.3.1 資本品市場 231
8.3.2 信貸市場 232
8.3.3 金融系統影響宏觀經濟的兩個途徑 233
8.4 封閉經濟環境擴展為開放經濟環境 234
8.4.1 家庭 234
8.4.2 品牌資產生產企業 237
8.4.3 生產企業 239
8.4.4 政府 241
8.4.5 國際 243
8.4.6 市場出清 244
8.5 參數校準 245
8.5.1 金融加速器相關參數 245
8.5.2 開放經濟相關參數 247
8.6 參數的貝葉斯估計結果 249
8.7 模型的有效性分析 252
8.7.1 MCMC多變量診斷圖 252
8.7.2 真實值與模擬值對比 253
8.8 脈沖響應分析 254
8.8.1 美國財政支出沖擊 254
8.8.2 美國稅收沖擊 258
8.8.3 美國政策性沖擊對我國宏觀經濟的影響總結 261
8.9 金融加速器模型的動態方程組 263
8.10 開放經濟模型的動態方程組 269
第四篇 累積法在人工智能算法參數估計中的應用
第9章 累積和計算通式及其統計學特征 283
9.1 累積法概覽 283
9.2 累積和、計算通式及其應用 286
9.3 累積和的遞推公式 289
9.4 基本累積和 291
9.5 k階累積算子的統計學特征 292
9.6 樣本的k階累積廣義樣本均值 295
9.7 樣本的k階累積廣義均值估計量 298
第10章 累積法參數估計理論 302
10.1 普通累積法方程組 302
10.2 兩種模型的關系 308
10.3 β 的普通累積法估計及幾何中心估計法 310
10.4 普通累積法估計的性質及誤差方差估計 314
10.5 樣本的l階累積廣義均值的幾何中心與經驗回歸函數 320
第11章 廣義累積法估計和累積法的工具變量法 324
11.1 *小二乘法估計與廣義*小二乘法 324
11.2 累積法線性模型與高斯–馬爾可夫模型 327
11.3 累積法線性模型是廣義高斯–馬爾可夫模型 331
11.4 工具變量法與累積法估計 332
第12章 聯立方程組參數估計的累積法體系建立 336
12.1 間接普通累積法估計理論 336
12.1.1 間接普通累積法估計的基本步驟 337
12.1.2 間接普通累積法估計的使用范圍 338
12.1.3 間接普通累積法估計量的特性 338
12.1.4 實例 339
12.2 二階段普通累積法估計 343
12.2.1 二階段普通累積法的建立 344
12.2.2 二階段普通累積法估計法的步驟 345
12.2.3 二階段普通累積法估計量的特征 345
12.2.4 二階段累積法估計法的使用前提 346
12.2.5 實例 346
12.3 三階段普通累積法估計 351
12.3.1 三階段普通累積法估計法的使用前提 351
12.3.2 三階段普通累積法估計法參數估計量的特性 352
12.3.
前言
**篇 品牌及人工智能綜述
第1章 品牌及品牌價值 3
1.1 品牌的界定 3
1.1.1 品牌及其相關概念 4
1.1.2 與品牌相關的專業術語 9
1.1.3 品牌可識別性、知名度、美譽度、忠誠度 13
1.2 品牌的價值 16
1.2.1 品牌價值描述 16
1.2.2 品牌定價 17
1.2.3 品牌的使用價值 19
1.2.4 品牌財務價值 22
1.3 品牌發展戰略是國家經濟發展和改革戰略 24
1.3.1 黨和國家領導人重視和關心品牌發展 24
1.3.2 國家政府部門對品牌建設高度重視 24
1.3.3 實施品牌發展戰略需要全社會的關注 26
1.3.4 品牌發展戰略的實施現狀 26
1.4 品牌研究的三個層面 27
第2章 人工智能算法綜述 31
2.1 人工智能概覽 31
2.1.1 人工智能在品牌研究中的應用前景 32
2.1.2 人工智能的五大核心技術 33
2.2 機器學習的定義與常見任務 36
2.2.1 機器學習的定義 36
2.2.2 機器學習的常見任務 40
2.3 機器學習算法的分類 42
2.3.1 分類與回歸 42
2.3.2 監督學習與無監督學習 43
2.4 機器學習發展歷程 44
2.4.1 監督學習 44
2.4.2 聚類 46
2.4.3 數據降維 47
2.4.4 概率圖模型 48
2.4.5 深度學習 49
2.4.6 強化學習 50
2.5 性能度量 51
2.5.1 分類任務 51
2.5.2 回歸任務 52
2.6 幾種常見機器學習算法介紹 52
2.6.1 監督學習算法 52
2.6.2 無監督學習算法 57
第二篇 神經網絡算法在品牌發展戰略中的應用
第3章 神經網絡基礎知識 65
3.1 神經網絡算法的起源與特征 65
3.1.1 神經網絡的生物學起源 65
3.1.2 神經網絡特征 67
3.2 神經網絡算法的歷史沿革 68
3.2.1 1970 年以前 69
3.2.2 1970年至1982年 71
3.2.3 1982年至2006年 71
3.2.4 2006年至今 73
3.3 神經網絡算法數學基礎 75
3.3.1 泰勒級數展開 75
3.3.2 梯度、黑塞矩陣、方向導數 77
3.4 性能指標優化算法 78
3.4.1 *速下降法 79
3.4.2 牛頓法 80
3.4.3 共軛梯度法 81
3.5 感知器與S型感知器 81
3.5.1 感知器 81
3.5.2 S型感知器 84
3.5.3 感知器的梯度下降算法 85
3.5.4 感知器算法設計 88
3.6 相關算法的Python實現 89
3.6.1 感知器算法的Python實現 89
3.6.2 *速下降法的Python實現 89
3.6.3 牛頓法的Python代碼實現 91
3.6.4 共軛梯度法的Python實現 93
第4章 多層前饋神經網絡在品牌發展戰略中的應用 95
4.1 多層前饋神經網絡 95
4.1.1 深度學習與多層前饋神經網絡 95
4.1.2 多層前饋神經網絡的特點 97
4.2 反向傳播算法 98
4.2.1 兩個階段 98
4.2.2 性能度量指標 98
4.3 反向傳播算法的數理推導 100
4.3.1 基本原理 100
4.3.2 輸出層神經元的梯度求解過程 103
4.3.3 中間層神經元的梯度求解過程 104
4.3.4 反向傳播算法小結 105
4.4 反向傳播算法計算過程實例 108
4.4.1 品牌競爭力評估網絡模型 108
4.4.2 前向計算過程 109
4.4.3 反向計算過程 110
4.5 應用案例分析：品牌競爭力評估 111
4.5.1 傳統評估方法 112
4.5.2 品牌競爭力評估的神經網絡模型構建 113
4.6 反向傳播算法的Python實現 119
第5章 神經網絡的擴展 125
5.1 卷積運算和卷積神經網絡 125
5.1.1 什么是卷積 126
5.1.2 卷積神經網絡 127
5.2 社交網絡模型算法 129
5.2.1 社交網絡模型的定義和表示方法 129
5.2.2 社交網絡的度量 133
5.3 卷積神經網絡的Python 代碼實現 135
第三篇 動態隨機一般均衡模型在品牌發展戰略中的應用
第6章 動態隨機一般均衡模型理論基礎 145
6.1 動態隨機一般均衡模型簡介 146
6.1.1 歷史沿革 146
6.1.2 模型特征 147
6.2 動態隨機一般均衡模型的分類 148
6.2.1 RBC模型 149
6.2.2 新凱恩斯DSGE模型 152
6.3 RBC模型的構建方法 154
6.3.1 家庭 154
6.3.2 Hansen不可分勞動模型 155
6.3.3 企業 155
6.3.4 RBC與貨幣 156
6.3.5 真實摩擦 158
6.4 新凱恩斯模型的構建方法 160
6.4.1 壟斷競爭 160
6.4.2 價格剛性 161
6.4.3 工資剛性 164
6.4.4 對新凱恩斯模型的總結 166
6.5 對新凱恩斯模型的擴展 167
6.5.1 金融摩擦——金融加速器 167
6.5.2 搜尋–匹配模型 170
6.5.3 新開放宏觀經濟學 173
6.6 線性方程組的求解 174
6.6.1 對數線性化 174
6.6.2 方程的求解 174
6.7 參數的貝葉斯估計 176
第7章 品牌發展戰略研究——基于動態隨機一般均衡視角 178
7.1 包含品牌資產特征的動態隨機一般均衡模型構建過程 179
7.1.1 家庭 179
7.1.2 交錯工資定價 181
7.1.3 *終產品生產企業 183
7.1.4 品牌資產生產企業 184
7.1.5 商品生產企業 185
7.1.6 商品生產企業的Calvo定價規則 186
7.1.7 政府部門 186
7.1.8 市場出清 187
7.1.9 外生沖擊 187
7.1.10 模型的對數線性化形式 187
7.2 模型參數校準 189
7.3 貝葉斯估計與模型有效性分析 191
7.3.1 參數的貝葉斯估計 191
7.3.2 模型有效性檢驗 193
7.4 模型動力學分析 196
7.4.1 商品部門技術沖擊 196
7.4.2 投資專有技術沖擊 198
7.4.3 品牌部門技術沖擊 200
7.5 品牌發展戰略傳導機制分析 203
7.5.1 品牌生產技術沖擊標準差 204
7.5.2 品牌資產產出彈性 205
7.5.3 傳導機制分析 205
7.6 關于建模的幾點思考 206
7.7 外生沖擊與信號識別 209
7.8 本章動態模型求解MATLAB代碼 210
第8章 品牌發展戰略研究——向金融市場與開放經濟擴展 221
8.1 金融加速器機制的發展 222
8.2 金融加速器 224
8.2.1 資本生產者 225
8.2.2 企業家 226
8.2.3 外生沖擊 231
8.3 資本品市場和信貸市場分析 231
8.3.1 資本品市場 231
8.3.2 信貸市場 232
8.3.3 金融系統影響宏觀經濟的兩個途徑 233
8.4 封閉經濟環境擴展為開放經濟環境 234
8.4.1 家庭 234
8.4.2 品牌資產生產企業 237
8.4.3 生產企業 239
8.4.4 政府 241
8.4.5 國際 243
8.4.6 市場出清 244
8.5 參數校準 245
8.5.1 金融加速器相關參數 245
8.5.2 開放經濟相關參數 247
8.6 參數的貝葉斯估計結果 249
8.7 模型的有效性分析 252
8.7.1 MCMC多變量診斷圖 252
8.7.2 真實值與模擬值對比 253
8.8 脈沖響應分析 254
8.8.1 美國財政支出沖擊 254
8.8.2 美國稅收沖擊 258
8.8.3 美國政策性沖擊對我國宏觀經濟的影響總結 261
8.9 金融加速器模型的動態方程組 263
8.10 開放經濟模型的動態方程組 269
第四篇 累積法在人工智能算法參數估計中的應用
第9章 累積和計算通式及其統計學特征 283
9.1 累積法概覽 283
9.2 累積和、計算通式及其應用 286
9.3 累積和的遞推公式 289
9.4 基本累積和 291
9.5 k階累積算子的統計學特征 292
9.6 樣本的k階累積廣義樣本均值 295
9.7 樣本的k階累積廣義均值估計量 298
第10章 累積法參數估計理論 302
10.1 普通累積法方程組 302
10.2 兩種模型的關系 308
10.3 β 的普通累積法估計及幾何中心估計法 310
10.4 普通累積法估計的性質及誤差方差估計 314
10.5 樣本的l階累積廣義均值的幾何中心與經驗回歸函數 320
第11章 廣義累積法估計和累積法的工具變量法 324
11.1 *小二乘法估計與廣義*小二乘法 324
11.2 累積法線性模型與高斯–馬爾可夫模型 327
11.3 累積法線性模型是廣義高斯–馬爾可夫模型 331
11.4 工具變量法與累積法估計 332
第12章 聯立方程組參數估計的累積法體系建立 336
12.1 間接普通累積法估計理論 336
12.1.1 間接普通累積法估計的基本步驟 337
12.1.2 間接普通累積法估計的使用范圍 338
12.1.3 間接普通累積法估計量的特性 338
12.1.4 實例 339
12.2 二階段普通累積法估計 343
12.2.1 二階段普通累積法的建立 344
12.2.2 二階段普通累積法估計法的步驟 345
12.2.3 二階段普通累積法估計量的特征 345
12.2.4 二階段累積法估計法的使用前提 346
12.2.5 實例 346
12.3 三階段普通累積法估計 351
12.3.1 三階段普通累積法估計法的使用前提 351
12.3.2 三階段普通累積法估計法參數估計量的特性 352
12.3.
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品牌戰略AI理論與技術(精) 節選
**篇 品牌及人工智能綜述 **章 品牌及品牌價值 本章主題 本章是全書的開篇，以與品牌基本概念相關的綜述性內容為主，主要對品牌及品牌價值的內涵與外延進行論述。重點探討什么是品牌和品牌價值，對品牌可識別性、品牌知名度、品牌美譽度、品牌忠誠度進行討論。再從國家政策角度分析品牌發展戰略的重要意義。*后說明如何從國家、企業和市場三個截然不同的層面對品牌戰略展開研究。 本章組織 1.1節對品牌基本概念進行論述； 1.2節從不同維度探討品牌的價值； 1.3節論述品牌發展戰略對國家具有重大戰略意義； 1.4節談論品牌戰略研究的三個層面。 1.1品牌的界定 我們總說品牌，到底什么是品牌？有的人認為品牌就是名字，有的人將品牌視作企業文化的綜合體現，還有的人將品牌視作一種具有經濟價值的無形資產。對于品牌是什么這個問題，眾說紛紜、莫衷一是。但是有一點可以肯定，品牌是一個十分復雜的社會學概念，難以從單一維度對其進行說明，需要綜合考慮多個維度，而非故步自封在某個單一視角，才能獲得品牌的全貌。要回答品牌是什么，涉及對品牌進行定義，這種定義既包括學術上的定義，也包括企業界對品牌的定義。筆者認為，只有將兩者納入同一框架下，才能獲得科學、規范、嚴謹并且具有現實意義的品牌定義。 品牌的歷史幾乎與人類從事勞動和交易的歷史一樣悠久。品牌的英文單詞是Brand，源于古挪威語Brandr，中文意思是“灼燒”。因為當時的人們會在家畜等私有財產上烙印以區別于別人的財產，其本質意義是通過灼燒以確定所有權歸屬，品牌一詞就來源于此。到中世紀，歐洲商人會在其所出售的產品上銘刻一些符號和標記，用以將自己的產品與其他商家的同類產品相區分，這就是早期品牌的雛形。 品牌這一概念在我國也源遠流長，真正意義上的品牌可以追溯至北宋時期，彼時山東濟南的“劉家功夫針鋪”印制的“白兔兒”銅版（圖1-1)，在銅版上詳細說明了商鋪的經營范圍，并通過“白兔”圖案將自己的商鋪與其他商鋪進行區分。無論從形式上還是內容上來看，實屬比較完備的廣告作品，具有品牌的本質特征。 圖1-1“白兔兒”銅版。我國北宋時期的印刷廣告實物，清楚說明店鋪的名稱以及經營范圍，還將店鋪與白兔圖案關聯，加強顧客印象（右側圖為解釋說明） 時至今日，品牌已經成為報紙、雜志、傳統媒體和自媒體中使用頻率非常高的詞匯，也是人們津津樂道的一個詞，它已經成為廣告學和市場學的同義詞，成為一種新的國際語言。品牌及其衍生出的品牌孵化理論、品牌發展理論、品牌系統工程理論業已成為一個跨領域、跨學科的綜合性研究對象，受到廣大學者與市場從業人員的重視。 1.1.1品牌及其相關概念 目前，全球范圍內的品牌數量巨大，并且呈指數增長，已經很難說清楚世界上到底有多少個品牌。“2021年度第十八屆世界品牌500強排行榜”發布，榜單從市場占有率、品牌忠誠度和全球領導力三項關鍵指標進行綜合評價，*終確定了華為、海爾、華潤、小米、徐工等中國品牌。中國共有44個品牌入選，僅次于美國、法國、日本，位列第四。品牌已經成為我們日常生活中必不可少的一部分，對品牌進行研究業已成為管理學界的重要課題，衍生出眾多理論和學說，同時出現了許多對品牌的定義。 1.品牌的本質特征 早期對品牌的研究一般將品牌與市場營銷等同，因此多在管理學（Management)或營銷學（Marketing)框架下進行討論。美國市場營銷協會（AMA)在1960年出版的《營銷術語詞典》中提出，“（品牌）是一種名稱、術語、標志、符號或設計，或它們的組合，用于識別一個或多個產品或服務，以便與其他競爭者進行區別”。簡單來說，品牌就是一個產品或服務的名稱、標識或商標。品牌通常由圖像、文字、聲音、標記、符號、顏色等元素或元素的組合所構成。 從上述定義可以看出，品牌應該具有如下三個本質特征： 指代性：指品牌必須能夠代表一個或一系列產品或服務。產品可以沒有品牌，但品牌必須代表某種產品，否則從形式邏輯上就不能將其定義為品牌。從時間順序上而言，一般先有產品，才能有品牌。前文提到的“白兔兒”品牌，就代表劉家針鋪所提供的產品或者服務。劉家針鋪可以脫離“白兔兒”單獨存在，但“白兔兒”這一品牌脫離劉家針鋪后將不具有任何現實意義。 映射性：指顧客看到品牌后，能夠很容易就聯想到該品牌代表的某產品或某幾種產品。從生物學角度來看，將顧客看到某種品牌作為刺激，大腦內的反射弧將品牌與產品進行映射。“白兔兒”品牌就是將該品牌與劉家針鋪相偶合，使顧客一看到“白兔兒”，就馬上聯想到劉家針鋪。 可區分性：品牌的*終目的就是將企業所生產的產品或服務與其競爭對手相區分，因此不同品牌之間也必須可區分。簡單來說，品牌的文字、圖像、標識等內容應該具有特殊性，與同類型產品或服務能夠明顯區分。“白兔兒”品牌將劉家針鋪與市場上其他針鋪進行有效區分。 只有同時滿足指代性、映射性、可區分性三個本質特征，某一品牌從邏輯上才能成立。“白兔兒”品牌同時具有指代性、映射性、可區分性，因此本質上確實屬于一種品牌。 2.品牌的定義 有些人將產品或服務的品牌與具體的產品或服務相混渚，這里需要對兩者進行區分。從知識產權角度來說，品牌是一種無形資產（Intangible Assets)。既然是資產，就能夠為企業帶來未來現金流。品牌就是這樣一種能給企業的生產經營狀況帶來持續性收益的某種權利或非物質資源，具有使用價值和價值兩種屬性，其產權屬于品牌所有者（一般是企業)。與之相對，產品或服務在銷售前屬于企業庫存，銷售后為企業帶來一次性現金流，其產權也將讓渡于消費者，故與品牌有本質區別。品牌似乎是抽象的，但是它又以具體的產品或服務為客觀基礎，是產品或服務品質、性能和風格的綜合形象。正如Enterprise IG的首席執行官Mike Murphy認為:“品牌是一種感覺，是存在于人們心智中的一種無形資產，而不是產品本身。” 此外，品牌與產品或服務的注冊商標也不同，雖然注冊商標也是無形資產。例如，同質化的產品或服務使用不同注冊商標，所產生的效益存在較大差別，這就說明商標和品牌有本質區別，即商標不能等同于品牌。品牌是一個經濟概念，一般不受法律保護，品牌有正規的注冊程序和注冊商標，產品或服務注冊商標只是品牌的一部分，是突出品牌的一個載體。注冊商標是一個企業對另一個企業復制或侵犯它的名字、設計、商業包裝或其他識別要素時的法律依據。通常，進行品牌注冊轉化為產品或服務的注冊商標，取得商標專用權后，品牌才具有合法性。簡單來說，注冊商標直接受到法律保護，而品牌無法直接受法律保護，只能通過注冊商標間接接受保護。另外，一般情況下，一個品牌對應一個注冊商標，但一個注冊商標可能對應多個品牌。 品牌的合法性能維護、鞏固企業的存在和發展，提升和改善企業形象，累積顧客的信任。品牌合法性（Brand Legitimacy)與效用、認同和程序有關，且分別對應于績效合法性、價值合法性和程序合法性。“品牌合法性是指企業的功能、價值及其與社會系統互動方式的有效性、正當性和合理性，是企業自我辯護和獲得認同的根本規范和依據”。 值得注意的是：《蘭登書屋韋氏大學英語詞典》將品牌解釋為“代表某一種產品或服務的廣為人知的品牌名稱”。然而，筆者對上述定義持否定態度，品牌名稱并不能代表品牌，品牌名稱只是某一種產品或服務的為顧客所知的名字，而品牌則是以某些獨*的品質屬性為特征的事物的集合。 以顧客為中心，品牌被賦予了更加廣泛和獨*的定義。正如世界著名的品牌專家大衛 奧格威認為的那樣，品牌是一種錯綜復雜的象征，它是品牌屬性、名稱、商標、商業包裝、口號、標語、價格、歷史聲譽、廣告方式的無形總和；品牌同時也因顧客對其使用的印象以及自身的經驗而有所界定。再如，倫敦商學院營銷學教授蒂姆 安布勒指出：“品牌曾經只是一個消費品術語，現在出現在每一個部門 ，當今的市場意味著品牌=產品+包裝+附加價值 ，附加價值成為顧客在考慮產品時的一種方式，例如‘價格便宜快樂多"創新’‘只是為了孩子’等。這些可能只是心理層面的，但是由此帶來的品質認知度和經濟效益卻遠遠超過產品本身所提供的。”這說明品牌已被賦予了更加廣泛、更加豐富和更加深刻的內涵與意義。
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