The Impact of Capabilities and Prior Investments on Online Channel Commitment and Performance
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
Attracted by the promise of greater market exposure and increased revenues, firms across a wide variety of industries have undertaken significant investments in online channels. However, while some firms' entire business models revolve around this initiative, others have made only limited commitments to online channel ventures. What accounts for these marked differences in commitment to online initiatives, and do firms reap the performance benefits of increased levels of commitment? Furthermore, how do firms' internal and external capabilities affect their propensity to establish and succeed with online channel ventures? Drawing on marketing, innovation, and information systems perspectives, along with insights from the resource-based view of the firm, we propose an integrative conceptual framework that helps answer these questions. We ground our hypotheses in the context of retailers' online channel development efforts, and test our conceptual framework with data collected via a Web-based survey of 550 retailers. We find evidence of significant positive returns to investments in online channels. Furthermore, we observe the divergent effects of different sets of capabilities on commitment and performance. Importantly, although we find that the direct effect of firms' information systems capabilities on online performance appears to be negative, the indirect effect (mediated by commitment) is positive. Our study also examines the impact of firms' established distribution channels on levels of commitment to, and performance of, the online channel. We find that firms' established distribution channels act as double-edged swords, with divergent effects on commitment and performance. We also find evidence of diminishing returns to commitment as a function of established distribution presence, thereby suggesting that the rewards of commitment do not accrue equally to all firms.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle