Market Vision and Market Visioning Competence: Impact on Early Performance for Radically New, High‐Tech Products<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Having the “right” market vision (MV) in new product scenarios involving high degrees of uncertainty has been shown to help firms achieve a significant competitive advantage, which can ultimately lead to superior financial results. Despite today's increased rate of radical innovation, and hence the importance of effective vision, relatively little research has been undertaken to improve our understanding of this phenomenon. The exploratory and empirical investigation undertaken herewith responds to this research gap by focusing on MV and its precursor, market visioning competence (MVC), for radically new, high-tech products. MV is a clear and specific mental model/image that organizational members have of a desired and important product-market for a new advanced technology, and MVC is a set of individual and organizational capabilities that enable the linking of advanced technologies to a future market opportunity. Based on samples of high-tech firms involved in early technology developments, the measurement study indicates that five factors comprise MV (i.e., clarity, magnetism, specificity, form, and scope) and that four factors underlie MVC (i.e., networking, idea driving, proactive market orientation, and market learning tools). Structural equation modeling is used to demonstrate that MVC significantly and positively impacts MV and that each of these constructs significantly and positively influences certain aspects of early performance (EP) in new product development. This is the first empirical study to develop a comprehensive set of scales to measure these constructs and then to combine them in a model by which to examine their interrelationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».