The Performance Impact of Content and Process in Product Innovation Charters
Notice bibliographique
Résumé
The significance of product innovation charters (PICs) cannot be overemphasized, as they provide understanding and a tool for setting organizational goals, charting strategic direction, and allocating resources for new product portfolios. In a unique way, a PIC represents a sort of mission statement mutation for new products. With the backdrop of strategy formulation and product innovation literatures, this article investigates the impact of both content specificity within PICs and satisfaction with the PIC formulation process on new product performance in North American corporations. A survey was undertaken among executives knowledgeable about their organization's new product development process. The respondents included chief executive officers, vice presidents, directors, and managers. The findings demonstrate that significant differences exist both in PIC content specificity and process satisfaction between highly innovative and low innovative firms. The study also shows that PIC specificity in terms of the factors mission content and strategic directives positively influences new product performance. Further, the study demonstrates that satisfaction with the process of formulating PICs plays a positive and powerful mediating role in the PIC specificity–performance relationship. The results suggest that product innovation charters, like their mission statement cousins, may be of more value than most managers realize. The study shows that achieving a state of organizational satisfaction with a PIC's formulation process is critical for obtaining better new product performance. Directions for future research also are suggested.
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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 | 0,008 | 0,078 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».