The extent of technology usage and salespeople: an exploratory investigation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Increasingly, salespeople adopt, or are being asked to adopt, and use a variety of technologies to increase their selling productivity and efficiency. Given this trend, many researchers have begun to explore the question of sales force adoption of technology. However, little work has been done to consider what happens once this technology is adopted. The purpose of this paper is to report two studies that investigated if and why salespeople had different technology usage and if the extent of usage had an impact on their performance. Design/methodology/approach First, a qualitative study was performed to gain insights about extent of technology usage and the reasons that may explain differences. In order to test some of the research propositions that emerged from the qualitative study, an empirical study was conducted with 130 salespeople. Findings Innovativeness was found to be helpful in distinguishing between different technology usage levels across various technologies (internet, e‐mail, intranet, etc.). Results also suggest three potential antecedents of technology use, as well as a potential moderator of the usage to performance relationship. Originality/value This paper provides a research agenda for studying this important area. Further, the practicing manager will gain insight into some variables that help predict usage extent, and may provide better ideas on implementing and managing the use of technology by their sales force.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».