Transferring knowledge for organisational customers by knowledge intensive business service marketing firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the knowledge transfer processes of knowledge intensive business service firms by focusing on the knowledge for customer, which is the knowledge about the service provider's products and services, specifically “before‐sale” knowledge, and the transfer of this knowledge in order to develop customers. Design/methodology/approach The authors conducted an in‐depth qualitative study of the knowledge transfer process undertaken by a sample of six global knowledge intensive service firms, to use knowledge transfer as a means of customer development. Findings The results of this study suggest that customer absorptive capacity influences the role that knowledge for customers has in ultimately determining whether customer development will occur. Where tacit knowledge transfer occurs, it is restricted to loyal, high share customers. With respect to methods of transfer, the findings reveal that knowledge‐intensive business service firms transferring explicit knowledge utilise both formal and informal methods. Research limitations/implications Data collection was cross‐sectional and longitudinal research would have the benefit of examining how customer knowledge transfer changes over time during the customer development process (pre‐sale, during sale and post‐sale customer development). Future research studying other types of knowledge transfer, such as during‐sale and after‐sale knowledge transfer, are also encouraged. Practical implications Managers should be open to employing numerous types of media in transferring both explicit and tacit knowledge rather than restricting themselves to the normative “explicit‐formal‐media lean” versus “tacit‐informal‐media rich” categorisations in the literature. Originality/value Understanding the role of customer knowledge transfer in the development of existing organisational customers is particularly important in the context of knowledge intensive business service firms. The extant literature recognises that customer development efforts are critically important in increasing service adoption and firm performance but there exists a dearth of research on customer knowledge transfer in the context of professional service organisations.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».