The Impact of Capabilities and Prior Investments on Online Channel Commitment and Performance
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.
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 | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».