<b>Research Note</b>—The Influences of Online Service Technologies and Task Complexity on Efficiency and Personalization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Online retailers are increasingly providing service technologies, such as technology-based and human-based services, to assist customers with their shopping. Despite the prevalence of these service technologies and the scholarly recognition of their importance, surprisingly little empirical research has examined the fundamental differences among them. Consequently, little is known about the factors that may favor the use of one type of service technology over another. In this paper, we propose the Model of Online Service Technologies (MOST) to theorize that the capacity of a service provider to accommodate the variability of customer inputs into the service process is the key difference among various types of service technologies. We posit two types of input variability: Service Provider-Elicited Variability (SPEV), where variability is determined in advance by the service provider; and User-Initiated Variability (UIV), where customers determine variability in the service process. We also theorize about the role of task complexity in changing the effectiveness of service technologies. We then empirically investigate the impact of service technologies that possess different capacities to accommodate input variability on efficiency and personalization, the two competing goals of service adoption. Our empirical approach attempts to capture both the perspective of the vendor who may deploy such technologies, as well as the perspective of customers who might choose among service technology alternatives. Our findings reveal that SPEV technologies (i.e., technologies that can accommodate SPEV) are more efficient, but less personalized, than SPEUIV technologies (i.e., technologies that can accommodate both SPEV and UIV). However, when task complexity is high (vs. low), the superior efficiency of SPEV technologies is less prominent, while both SPEV and SPEUIV technologies have higher personalization. We also find that when given a choice, a majority of customers tend to choose to use both types of technologies. The results of this study further our understanding of the differences in efficiency and personalization experienced by customers when using various types of online service technologies. The results also inform practitioners when and how to implement these technologies in the online shopping environment to improve efficiency and personalization for customers.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle