MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975874938 · doi:10.1108/08858620910999439

Evolving B2B e‐commerce adaptation for SME suppliers

2009· article· en· W1975874938 sur OpenAlexaff
Harold Boeck, Ygal Bendavid, Élisabeth Lefebvre

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Industrial Marketing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisBusinessAdaptation (eye)OriginalityMarketingE-commerceIndustrial organizationValue (mathematics)Supplier relationship managementComputer scienceSupply chain managementSupply chainQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore a central issue in industrial marketing, namely the buyer‐seller relationship, by focusing on how its development influences and is influenced by the use of B2B e‐commerce strategies. More specifically, the paper aims at identifying what kinds of B2B electronic interactions are imposed by influential buyers; exploring the link between these electronic interactions and the buyer‐seller relationship; and seeing how influential buyers and SME suppliers adapt their own strategies in this online environment. Design/methodology/approach The multi‐case study methodology was used to allow for rich data collection and analysis and to support the discovery of patterns. Findings The results indicate that large buyers use specific e‐commerce processes and tools for the different relationships they have with their SME suppliers. The latter must adapt to these requirements to attain the next relationship level or risk forfeiting their established position. When a supplier reaches the new level, other requirements arise, forcing it to continuously adapt its e‐commerce strategy. Research limitations/implications The model proposed in this paper can serve as a tool to align B2B e‐commerce strategies and buyer‐seller relationship levels. Practical implications Some SME suppliers have developed a competitive advantage by going through this cycle faster than their competitors. The following relationship stages were observed: pre‐relationship, spot relationship and contractual relationship. Interestingly, there was no collaboration stage in the relationships studied. Originality/value The paper contributes to an understanding of the link between electronic interactions and the buyer‐seller relationship. Its information is particularly relevant to organizations that transact or plan on transacting electronically with clients or suppliers in a B2B setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business and Industrial MarketingMême sujetCustomer Service Quality and LoyaltyTravaux en français237 207