Antecedents and consequences of using information from customers involved in new service development
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The current research aims to analyze antecedents and consequences of using the information provided by customers involved in new service development (NSD). It also seeks to examine the moderating effect of technological turbulence on the antecedents and consequences of information use. Design/methodology/approach – Data were collected from service firms in a variety of industrial sectors. Unit of analysis was a NSD project in which current or potential customers were involved during its development process. A self-administered mail survey was used to collect the data. A total of 102 complete questionnaires were returned. The proposed model was tested using partial least squares. Findings – The results indicate that the instrumental use of the information collected from customers involved in NSD can lead to higher service advantage and service newness and in turn to higher market performance. Findings reveal that higher recording and reviewing of information collected from customers involved in NSD result in greater use of the information during the NSD process. An important result is that under technologically turbulent environments, recording and reviewing information from customers involved in NSD is less likely to result in a higher instrumental use of such information. Finally, the authors' results show that when technological turbulence is high the instrumental use of information from customers involved in NSD has lower value for both service advantage and service newness. Originality/value – Findings confirm the importance of customer involvement for NSD in a business context. Using the information from customers involved in NSD to resolve specific problems or make decisions regarding NSD projects can result in enhanced service performance. Moreover, information processing capabilities are key antecedents to instrumental information use. Finally, managers should be aware of the potential negative effect of technological turbulence.
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 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 | 0,005 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».