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品牌战略AI理论与技术(精) 版权信息
- ISBN：9787030724458
- 条形码：9787030724458 ; 978-7-03-072445-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
品牌战略AI理论与技术(精) 内容简介
对品牌价值进行研究有其特殊性与困难之处，传统上一般采用基于管理学或营销学的理论和方法进行研究，难以充分考虑品牌系统的复杂性、广泛性和多样性。鉴于此，本书以人工智能理论作为研究品牌的出发点，将机器学习算法、神经网络、动态随机一般均衡理论和累积法参数估计方法与品牌学进行有机结合，从经济学和人工智能视角，系统阐述和厘清人工智能算法在品牌发展战略中的应用方法，是一本关于方法论的著作。书中既有完备清晰的数学推导、精妙新颖的研究想法，又有规范严谨的学术过程，这使得本书兼具学术价值与实际应用价值。 本书可作为政府部门、企事业单位决策人员的参考书籍；也可作为相关研究机构研究人员的参考书籍；还可作为高等院校经济学、管理学相关专业学科建设和教学参考用书。
品牌战略AI理论与技术(精) 目录
目录
前言
**篇 品牌及人工智能综述
第1章 品牌及品牌价值 3
1.1 品牌的界定 3
1.1.1 品牌及其相关概念 4
1.1.2 与品牌相关的专业术语 9
1.1.3 品牌可识别性、知名度、美誉度、忠诚度 13
1.2 品牌的价值 16
1.2.1 品牌价值描述 16
1.2.2 品牌定价 17
1.2.3 品牌的使用价值 19
1.2.4 品牌财务价值 22
1.3 品牌发展战略是国家经济发展和改革战略 24
1.3.1 党和国家领导人重视和关心品牌发展 24
1.3.2 国家政府部门对品牌建设高度重视 24
1.3.3 实施品牌发展战略需要全社会的关注 26
1.3.4 品牌发展战略的实施现状 26
1.4 品牌研究的三个层面 27
第2章 人工智能算法综述 31
2.1 人工智能概览 31
2.1.1 人工智能在品牌研究中的应用前景 32
2.1.2 人工智能的五大核心技术 33
2.2 机器学习的定义与常见任务 36
2.2.1 机器学习的定义 36
2.2.2 机器学习的常见任务 40
2.3 机器学习算法的分类 42
2.3.1 分类与回归 42
2.3.2 监督学习与无监督学习 43
2.4 机器学习发展历程 44
2.4.1 监督学习 44
2.4.2 聚类 46
2.4.3 数据降维 47
2.4.4 概率图模型 48
2.4.5 深度学习 49
2.4.6 强化学习 50
2.5 性能度量 51
2.5.1 分类任务 51
2.5.2 回归任务 52
2.6 几种常见机器学习算法介绍 52
2.6.1 监督学习算法 52
2.6.2 无监督学习算法 57
第二篇 神经网络算法在品牌发展战略中的应用
第3章 神经网络基础知识 65
3.1 神经网络算法的起源与特征 65
3.1.1 神经网络的生物学起源 65
3.1.2 神经网络特征 67
3.2 神经网络算法的历史沿革 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 神经网络算法数学基础 75
3.3.1 泰勒级数展开 75
3.3.2 梯度、黑塞矩阵、方向导数 77
3.4 性能指标优化算法 78
3.4.1 *速下降法 79
3.4.2 牛顿法 80
3.4.3 共轭梯度法 81
3.5 感知器与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 感知器算法设计 88
3.6 相关算法的Python实现 89
3.6.1 感知器算法的Python实现 89
3.6.2 *速下降法的Python实现 89
3.6.3 牛顿法的Python代码实现 91
3.6.4 共轭梯度法的Python实现 93
第4章 多层前馈神经网络在品牌发展战略中的应用 95
4.1 多层前馈神经网络 95
4.1.1 深度学习与多层前馈神经网络 95
4.1.2 多层前馈神经网络的特点 97
4.2 反向传播算法 98
4.2.1 两个阶段 98
4.2.2 性能度量指标 98
4.3 反向传播算法的数理推导 100
4.3.1 基本原理 100
4.3.2 输出层神经元的梯度求解过程 103
4.3.3 中间层神经元的梯度求解过程 104
4.3.4 反向传播算法小结 105
4.4 反向传播算法计算过程实例 108
4.4.1 品牌竞争力评估网络模型 108
4.4.2 前向计算过程 109
4.4.3 反向计算过程 110
4.5 应用案例分析：品牌竞争力评估 111
4.5.1 传统评估方法 112
4.5.2 品牌竞争力评估的神经网络模型构建 113
4.6 反向传播算法的Python实现 119
第5章 神经网络的扩展 125
5.1 卷积运算和卷积神经网络 125
5.1.1 什么是卷积 126
5.1.2 卷积神经网络 127
5.2 社交网络模型算法 129
5.2.1 社交网络模型的定义和表示方法 129
5.2.2 社交网络的度量 133
5.3 卷积神经网络的Python 代码实现 135
第三篇 动态随机一般均衡模型在品牌发展战略中的应用
第6章 动态随机一般均衡模型理论基础 145
6.1 动态随机一般均衡模型简介 146
6.1.1 历史沿革 146
6.1.2 模型特征 147
6.2 动态随机一般均衡模型的分类 148
6.2.1 RBC模型 149
6.2.2 新凯恩斯DSGE模型 152
6.3 RBC模型的构建方法 154
6.3.1 家庭 154
6.3.2 Hansen不可分劳动模型 155
6.3.3 企业 155
6.3.4 RBC与货币 156
6.3.5 真实摩擦 158
6.4 新凯恩斯模型的构建方法 160
6.4.1 垄断竞争 160
6.4.2 价格刚性 161
6.4.3 工资刚性 164
6.4.4 对新凯恩斯模型的总结 166
6.5 对新凯恩斯模型的扩展 167
6.5.1 金融摩擦——金融加速器 167
6.5.2 搜寻–匹配模型 170
6.5.3 新开放宏观经济学 173
6.6 线性方程组的求解 174
6.6.1 对数线性化 174
6.6.2 方程的求解 174
6.7 参数的贝叶斯估计 176
第7章 品牌发展战略研究——基于动态随机一般均衡视角 178
7.1 包含品牌资产特征的动态随机一般均衡模型构建过程 179
7.1.1 家庭 179
7.1.2 交错工资定价 181
7.1.3 *终产品生产企业 183
7.1.4 品牌资产生产企业 184
7.1.5 商品生产企业 185
7.1.6 商品生产企业的Calvo定价规则 186
7.1.7 政府部门 186
7.1.8 市场出清 187
7.1.9 外生冲击 187
7.1.10 模型的对数线性化形式 187
7.2 模型参数校准 189
7.3 贝叶斯估计与模型有效性分析 191
7.3.1 参数的贝叶斯估计 191
7.3.2 模型有效性检验 193
7.4 模型动力学分析 196
7.4.1 商品部门技术冲击 196
7.4.2 投资专有技术冲击 198
7.4.3 品牌部门技术冲击 200
7.5 品牌发展战略传导机制分析 203
7.5.1 品牌生产技术冲击标准差 204
7.5.2 品牌资产产出弹性 205
7.5.3 传导机制分析 205
7.6 关于建模的几点思考 206
7.7 外生冲击与信号识别 209
7.8 本章动态模型求解MATLAB代码 210
第8章 品牌发展战略研究——向金融市场与开放经济扩展 221
8.1 金融加速器机制的发展 222
8.2 金融加速器 224
8.2.1 资本生产者 225
8.2.2 企业家 226
8.2.3 外生冲击 231
8.3 资本品市场和信贷市场分析 231
8.3.1 资本品市场 231
8.3.2 信贷市场 232
8.3.3 金融系统影响宏观经济的两个途径 233
8.4 封闭经济环境扩展为开放经济环境 234
8.4.1 家庭 234
8.4.2 品牌资产生产企业 237
8.4.3 生产企业 239
8.4.4 政府 241
8.4.5 国际 243
8.4.6 市场出清 244
8.5 参数校准 245
8.5.1 金融加速器相关参数 245
8.5.2 开放经济相关参数 247
8.6 参数的贝叶斯估计结果 249
8.7 模型的有效性分析 252
8.7.1 MCMC多变量诊断图 252
8.7.2 真实值与模拟值对比 253
8.8 脉冲响应分析 254
8.8.1 美国财政支出冲击 254
8.8.2 美国税收冲击 258
8.8.3 美国政策性冲击对我国宏观经济的影响总结 261
8.9 金融加速器模型的动态方程组 263
8.10 开放经济模型的动态方程组 269
第四篇 累积法在人工智能算法参数估计中的应用
第9章 累积和计算通式及其统计学特征 283
9.1 累积法概览 283
9.2 累积和、计算通式及其应用 286
9.3 累积和的递推公式 289
9.4 基本累积和 291
9.5 k阶累积算子的统计学特征 292
9.6 样本的k阶累积广义样本均值 295
9.7 样本的k阶累积广义均值估计量 298
第10章 累积法参数估计理论 302
10.1 普通累积法方程组 302
10.2 两种模型的关系 308
10.3 β 的普通累积法估计及几何中心估计法 310
10.4 普通累积法估计的性质及误差方差估计 314
10.5 样本的l阶累积广义均值的几何中心与经验回归函数 320
第11章 广义累积法估计和累积法的工具变量法 324
11.1 *小二乘法估计与广义*小二乘法 324
11.2 累积法线性模型与高斯–马尔可夫模型 327
11.3 累积法线性模型是广义高斯–马尔可夫模型 331
11.4 工具变量法与累积法估计 332
第12章 联立方程组参数估计的累积法体系建立 336
12.1 间接普通累积法估计理论 336
12.1.1 间接普通累积法估计的基本步骤 337
12.1.2 间接普通累积法估计的使用范围 338
12.1.3 间接普通累积法估计量的特性 338
12.1.4 实例 339
12.2 二阶段普通累积法估计 343
12.2.1 二阶段普通累积法的建立 344
12.2.2 二阶段普通累积法估计法的步骤 345
12.2.3 二阶段普通累积法估计量的特征 345
12.2.4 二阶段累积法估计法的使用前提 346
12.2.5 实例 346
12.3 三阶段普通累积法估计 351
12.3.1 三阶段普通累积法估计法的使用前提 351
12.3.2 三阶段普通累积法估计法参数估计量的特性 352
12.3.
前言
**篇 品牌及人工智能综述
第1章 品牌及品牌价值 3
1.1 品牌的界定 3
1.1.1 品牌及其相关概念 4
1.1.2 与品牌相关的专业术语 9
1.1.3 品牌可识别性、知名度、美誉度、忠诚度 13
1.2 品牌的价值 16
1.2.1 品牌价值描述 16
1.2.2 品牌定价 17
1.2.3 品牌的使用价值 19
1.2.4 品牌财务价值 22
1.3 品牌发展战略是国家经济发展和改革战略 24
1.3.1 党和国家领导人重视和关心品牌发展 24
1.3.2 国家政府部门对品牌建设高度重视 24
1.3.3 实施品牌发展战略需要全社会的关注 26
1.3.4 品牌发展战略的实施现状 26
1.4 品牌研究的三个层面 27
第2章 人工智能算法综述 31
2.1 人工智能概览 31
2.1.1 人工智能在品牌研究中的应用前景 32
2.1.2 人工智能的五大核心技术 33
2.2 机器学习的定义与常见任务 36
2.2.1 机器学习的定义 36
2.2.2 机器学习的常见任务 40
2.3 机器学习算法的分类 42
2.3.1 分类与回归 42
2.3.2 监督学习与无监督学习 43
2.4 机器学习发展历程 44
2.4.1 监督学习 44
2.4.2 聚类 46
2.4.3 数据降维 47
2.4.4 概率图模型 48
2.4.5 深度学习 49
2.4.6 强化学习 50
2.5 性能度量 51
2.5.1 分类任务 51
2.5.2 回归任务 52
2.6 几种常见机器学习算法介绍 52
2.6.1 监督学习算法 52
2.6.2 无监督学习算法 57
第二篇 神经网络算法在品牌发展战略中的应用
第3章 神经网络基础知识 65
3.1 神经网络算法的起源与特征 65
3.1.1 神经网络的生物学起源 65
3.1.2 神经网络特征 67
3.2 神经网络算法的历史沿革 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 神经网络算法数学基础 75
3.3.1 泰勒级数展开 75
3.3.2 梯度、黑塞矩阵、方向导数 77
3.4 性能指标优化算法 78
3.4.1 *速下降法 79
3.4.2 牛顿法 80
3.4.3 共轭梯度法 81
3.5 感知器与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 感知器算法设计 88
3.6 相关算法的Python实现 89
3.6.1 感知器算法的Python实现 89
3.6.2 *速下降法的Python实现 89
3.6.3 牛顿法的Python代码实现 91
3.6.4 共轭梯度法的Python实现 93
第4章 多层前馈神经网络在品牌发展战略中的应用 95
4.1 多层前馈神经网络 95
4.1.1 深度学习与多层前馈神经网络 95
4.1.2 多层前馈神经网络的特点 97
4.2 反向传播算法 98
4.2.1 两个阶段 98
4.2.2 性能度量指标 98
4.3 反向传播算法的数理推导 100
4.3.1 基本原理 100
4.3.2 输出层神经元的梯度求解过程 103
4.3.3 中间层神经元的梯度求解过程 104
4.3.4 反向传播算法小结 105
4.4 反向传播算法计算过程实例 108
4.4.1 品牌竞争力评估网络模型 108
4.4.2 前向计算过程 109
4.4.3 反向计算过程 110
4.5 应用案例分析：品牌竞争力评估 111
4.5.1 传统评估方法 112
4.5.2 品牌竞争力评估的神经网络模型构建 113
4.6 反向传播算法的Python实现 119
第5章 神经网络的扩展 125
5.1 卷积运算和卷积神经网络 125
5.1.1 什么是卷积 126
5.1.2 卷积神经网络 127
5.2 社交网络模型算法 129
5.2.1 社交网络模型的定义和表示方法 129
5.2.2 社交网络的度量 133
5.3 卷积神经网络的Python 代码实现 135
第三篇 动态随机一般均衡模型在品牌发展战略中的应用
第6章 动态随机一般均衡模型理论基础 145
6.1 动态随机一般均衡模型简介 146
6.1.1 历史沿革 146
6.1.2 模型特征 147
6.2 动态随机一般均衡模型的分类 148
6.2.1 RBC模型 149
6.2.2 新凯恩斯DSGE模型 152
6.3 RBC模型的构建方法 154
6.3.1 家庭 154
6.3.2 Hansen不可分劳动模型 155
6.3.3 企业 155
6.3.4 RBC与货币 156
6.3.5 真实摩擦 158
6.4 新凯恩斯模型的构建方法 160
6.4.1 垄断竞争 160
6.4.2 价格刚性 161
6.4.3 工资刚性 164
6.4.4 对新凯恩斯模型的总结 166
6.5 对新凯恩斯模型的扩展 167
6.5.1 金融摩擦——金融加速器 167
6.5.2 搜寻–匹配模型 170
6.5.3 新开放宏观经济学 173
6.6 线性方程组的求解 174
6.6.1 对数线性化 174
6.6.2 方程的求解 174
6.7 参数的贝叶斯估计 176
第7章 品牌发展战略研究——基于动态随机一般均衡视角 178
7.1 包含品牌资产特征的动态随机一般均衡模型构建过程 179
7.1.1 家庭 179
7.1.2 交错工资定价 181
7.1.3 *终产品生产企业 183
7.1.4 品牌资产生产企业 184
7.1.5 商品生产企业 185
7.1.6 商品生产企业的Calvo定价规则 186
7.1.7 政府部门 186
7.1.8 市场出清 187
7.1.9 外生冲击 187
7.1.10 模型的对数线性化形式 187
7.2 模型参数校准 189
7.3 贝叶斯估计与模型有效性分析 191
7.3.1 参数的贝叶斯估计 191
7.3.2 模型有效性检验 193
7.4 模型动力学分析 196
7.4.1 商品部门技术冲击 196
7.4.2 投资专有技术冲击 198
7.4.3 品牌部门技术冲击 200
7.5 品牌发展战略传导机制分析 203
7.5.1 品牌生产技术冲击标准差 204
7.5.2 品牌资产产出弹性 205
7.5.3 传导机制分析 205
7.6 关于建模的几点思考 206
7.7 外生冲击与信号识别 209
7.8 本章动态模型求解MATLAB代码 210
第8章 品牌发展战略研究——向金融市场与开放经济扩展 221
8.1 金融加速器机制的发展 222
8.2 金融加速器 224
8.2.1 资本生产者 225
8.2.2 企业家 226
8.2.3 外生冲击 231
8.3 资本品市场和信贷市场分析 231
8.3.1 资本品市场 231
8.3.2 信贷市场 232
8.3.3 金融系统影响宏观经济的两个途径 233
8.4 封闭经济环境扩展为开放经济环境 234
8.4.1 家庭 234
8.4.2 品牌资产生产企业 237
8.4.3 生产企业 239
8.4.4 政府 241
8.4.5 国际 243
8.4.6 市场出清 244
8.5 参数校准 245
8.5.1 金融加速器相关参数 245
8.5.2 开放经济相关参数 247
8.6 参数的贝叶斯估计结果 249
8.7 模型的有效性分析 252
8.7.1 MCMC多变量诊断图 252
8.7.2 真实值与模拟值对比 253
8.8 脉冲响应分析 254
8.8.1 美国财政支出冲击 254
8.8.2 美国税收冲击 258
8.8.3 美国政策性冲击对我国宏观经济的影响总结 261
8.9 金融加速器模型的动态方程组 263
8.10 开放经济模型的动态方程组 269
第四篇 累积法在人工智能算法参数估计中的应用
第9章 累积和计算通式及其统计学特征 283
9.1 累积法概览 283
9.2 累积和、计算通式及其应用 286
9.3 累积和的递推公式 289
9.4 基本累积和 291
9.5 k阶累积算子的统计学特征 292
9.6 样本的k阶累积广义样本均值 295
9.7 样本的k阶累积广义均值估计量 298
第10章 累积法参数估计理论 302
10.1 普通累积法方程组 302
10.2 两种模型的关系 308
10.3 β 的普通累积法估计及几何中心估计法 310
10.4 普通累积法估计的性质及误差方差估计 314
10.5 样本的l阶累积广义均值的几何中心与经验回归函数 320
第11章 广义累积法估计和累积法的工具变量法 324
11.1 *小二乘法估计与广义*小二乘法 324
11.2 累积法线性模型与高斯–马尔可夫模型 327
11.3 累积法线性模型是广义高斯–马尔可夫模型 331
11.4 工具变量法与累积法估计 332
第12章 联立方程组参数估计的累积法体系建立 336
12.1 间接普通累积法估计理论 336
12.1.1 间接普通累积法估计的基本步骤 337
12.1.2 间接普通累积法估计的使用范围 338
12.1.3 间接普通累积法估计量的特性 338
12.1.4 实例 339
12.2 二阶段普通累积法估计 343
12.2.1 二阶段普通累积法的建立 344
12.2.2 二阶段普通累积法估计法的步骤 345
12.2.3 二阶段普通累积法估计量的特征 345
12.2.4 二阶段累积法估计法的使用前提 346
12.2.5 实例 346
12.3 三阶段普通累积法估计 351
12.3.1 三阶段普通累积法估计法的使用前提 351
12.3.2 三阶段普通累积法估计法参数估计量的特性 352
12.3.
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品牌战略AI理论与技术(精) 节选
**篇 品牌及人工智能综述 **章 品牌及品牌价值 本章主题 本章是全书的开篇，以与品牌基本概念相关的综述性内容为主，主要对品牌及品牌价值的内涵与外延进行论述。重点探讨什么是品牌和品牌价值，对品牌可识别性、品牌知名度、品牌美誉度、品牌忠诚度进行讨论。再从国家政策角度分析品牌发展战略的重要意义。*后说明如何从国家、企业和市场三个截然不同的层面对品牌战略展开研究。 本章组织 1.1节对品牌基本概念进行论述； 1.2节从不同维度探讨品牌的价值； 1.3节论述品牌发展战略对国家具有重大战略意义； 1.4节谈论品牌战略研究的三个层面。 1.1品牌的界定 我们总说品牌，到底什么是品牌？有的人认为品牌就是名字，有的人将品牌视作企业文化的综合体现，还有的人将品牌视作一种具有经济价值的无形资产。对于品牌是什么这个问题，众说纷纭、莫衷一是。但是有一点可以肯定，品牌是一个十分复杂的社会学概念，难以从单一维度对其进行说明，需要综合考虑多个维度，而非故步自封在某个单一视角，才能获得品牌的全貌。要回答品牌是什么，涉及对品牌进行定义，这种定义既包括学术上的定义，也包括企业界对品牌的定义。笔者认为，只有将两者纳入同一框架下，才能获得科学、规范、严谨并且具有现实意义的品牌定义。 品牌的历史几乎与人类从事劳动和交易的历史一样悠久。品牌的英文单词是Brand，源于古挪威语Brandr，中文意思是“灼烧”。因为当时的人们会在家畜等私有财产上烙印以区别于别人的财产，其本质意义是通过灼烧以确定所有权归属，品牌一词就来源于此。到中世纪，欧洲商人会在其所出售的产品上铭刻一些符号和标记，用以将自己的产品与其他商家的同类产品相区分，这就是早期品牌的雏形。 品牌这一概念在我国也源远流长，真正意义上的品牌可以追溯至北宋时期，彼时山东济南的“刘家功夫针铺”印制的“白兔儿”铜版（图1-1)，在铜版上详细说明了商铺的经营范围，并通过“白兔”图案将自己的商铺与其他商铺进行区分。无论从形式上还是内容上来看，实属比较完备的广告作品，具有品牌的本质特征。 图1-1“白兔儿”铜版。我国北宋时期的印刷广告实物，清楚说明店铺的名称以及经营范围，还将店铺与白兔图案关联，加强顾客印象（右侧图为解释说明） 时至今日，品牌已经成为报纸、杂志、传统媒体和自媒体中使用频率非常高的词汇，也是人们津津乐道的一个词，它已经成为广告学和市场学的同义词，成为一种新的国际语言。品牌及其衍生出的品牌孵化理论、品牌发展理论、品牌系统工程理论业已成为一个跨领域、跨学科的综合性研究对象，受到广大学者与市场从业人员的重视。 1.1.1品牌及其相关概念 目前，全球范围内的品牌数量巨大，并且呈指数增长，已经很难说清楚世界上到底有多少个品牌。“2021年度第十八届世界品牌500强排行榜”发布，榜单从市场占有率、品牌忠诚度和全球领导力三项关键指标进行综合评价，*终确定了华为、海尔、华润、小米、徐工等中国品牌。中国共有44个品牌入选，仅次于美国、法国、日本，位列第四。品牌已经成为我们日常生活中必不可少的一部分，对品牌进行研究业已成为管理学界的重要课题，衍生出众多理论和学说，同时出现了许多对品牌的定义。 1.品牌的本质特征 早期对品牌的研究一般将品牌与市场营销等同，因此多在管理学（Management)或营销学（Marketing)框架下进行讨论。美国市场营销协会（AMA)在1960年出版的《营销术语词典》中提出，“（品牌）是一种名称、术语、标志、符号或设计，或它们的组合，用于识别一个或多个产品或服务，以便与其他竞争者进行区别”。简单来说，品牌就是一个产品或服务的名称、标识或商标。品牌通常由图像、文字、声音、标记、符号、颜色等元素或元素的组合所构成。 从上述定义可以看出，品牌应该具有如下三个本质特征： 指代性：指品牌必须能够代表一个或一系列产品或服务。产品可以没有品牌，但品牌必须代表某种产品，否则从形式逻辑上就不能将其定义为品牌。从时间顺序上而言，一般先有产品，才能有品牌。前文提到的“白兔儿”品牌，就代表刘家针铺所提供的产品或者服务。刘家针铺可以脱离“白兔儿”单独存在，但“白兔儿”这一品牌脱离刘家针铺后将不具有任何现实意义。 映射性：指顾客看到品牌后，能够很容易就联想到该品牌代表的某产品或某几种产品。从生物学角度来看，将顾客看到某种品牌作为刺激，大脑内的反射弧将品牌与产品进行映射。“白兔儿”品牌就是将该品牌与刘家针铺相偶合，使顾客一看到“白兔儿”，就马上联想到刘家针铺。 可区分性：品牌的*终目的就是将企业所生产的产品或服务与其竞争对手相区分，因此不同品牌之间也必须可区分。简单来说，品牌的文字、图像、标识等内容应该具有特殊性，与同类型产品或服务能够明显区分。“白兔儿”品牌将刘家针铺与市场上其他针铺进行有效区分。 只有同时满足指代性、映射性、可区分性三个本质特征，某一品牌从逻辑上才能成立。“白兔儿”品牌同时具有指代性、映射性、可区分性，因此本质上确实属于一种品牌。 2.品牌的定义 有些人将产品或服务的品牌与具体的产品或服务相混渚，这里需要对两者进行区分。从知识产权角度来说，品牌是一种无形资产（Intangible Assets)。既然是资产，就能够为企业带来未来现金流。品牌就是这样一种能给企业的生产经营状况带来持续性收益的某种权利或非物质资源，具有使用价值和价值两种属性，其产权属于品牌所有者（一般是企业)。与之相对，产品或服务在销售前属于企业库存，销售后为企业带来一次性现金流，其产权也将让渡于消费者，故与品牌有本质区别。品牌似乎是抽象的，但是它又以具体的产品或服务为客观基础，是产品或服务品质、性能和风格的综合形象。正如Enterprise IG的首席执行官Mike Murphy认为:“品牌是一种感觉，是存在于人们心智中的一种无形资产，而不是产品本身。” 此外，品牌与产品或服务的注册商标也不同，虽然注册商标也是无形资产。例如，同质化的产品或服务使用不同注册商标，所产生的效益存在较大差别，这就说明商标和品牌有本质区别，即商标不能等同于品牌。品牌是一个经济概念，一般不受法律保护，品牌有正规的注册程序和注册商标，产品或服务注册商标只是品牌的一部分，是突出品牌的一个载体。注册商标是一个企业对另一个企业复制或侵犯它的名字、设计、商业包装或其他识别要素时的法律依据。通常，进行品牌注册转化为产品或服务的注册商标，取得商标专用权后，品牌才具有合法性。简单来说，注册商标直接受到法律保护，而品牌无法直接受法律保护，只能通过注册商标间接接受保护。另外，一般情况下，一个品牌对应一个注册商标，但一个注册商标可能对应多个品牌。 品牌的合法性能维护、巩固企业的存在和发展，提升和改善企业形象，累积顾客的信任。品牌合法性（Brand Legitimacy)与效用、认同和程序有关，且分别对应于绩效合法性、价值合法性和程序合法性。“品牌合法性是指企业的功能、价值及其与社会系统互动方式的有效性、正当性和合理性，是企业自我辩护和获得认同的根本规范和依据”。 值得注意的是：《兰登书屋韦氏大学英语词典》将品牌解释为“代表某一种产品或服务的广为人知的品牌名称”。然而，笔者对上述定义持否定态度，品牌名称并不能代表品牌，品牌名称只是某一种产品或服务的为顾客所知的名字，而品牌则是以某些独*的品质属性为特征的事物的集合。 以顾客为中心，品牌被赋予了更加广泛和独*的定义。正如世界著名的品牌专家大卫 奥格威认为的那样，品牌是一种错综复杂的象征，它是品牌属性、名称、商标、商业包装、口号、标语、价格、历史声誉、广告方式的无形总和；品牌同时也因顾客对其使用的印象以及自身的经验而有所界定。再如，伦敦商学院营销学教授蒂姆 安布勒指出：“品牌曾经只是一个消费品术语，现在出现在每一个部门 ，当今的市场意味着品牌=产品+包装+附加价值 ，附加价值成为顾客在考虑产品时的一种方式，例如‘价格便宜快乐多"创新’‘只是为了孩子’等。这些可能只是心理层面的，但是由此带来的品质认知度和经济效益却远远超过产品本身所提供的。”这说明品牌已被赋予了更加广泛、更加丰富和更加深刻的内涵与意义。
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