New service development: areas for exploitation and exploration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The management of new service development (NSD) has become an important competitive concern in many service industries. However, NSD remains among the least studied and understood topics in the service management literature. As a result, our current understanding of the critical resources and activities to develop new services is inadequate given NSD’s importance as a service competitiveness driver. Until recently, the generally accepted principle behind NSD was that “new services happen” rather than occurring through formal development processes. Recent efforts to address this debate have been inconclusive. Thus, additional research is needed to validate or discredit the belief that new services happen as a result of intuition, flair, and luck. Relying upon the general distinctions between research exploitation and exploration, this paper describes areas in NSD research that deserve further leveraging and refinement (i.e. exploitation) and identifies areas requiring discovery or new study (i.e. exploration). We discuss the critical substantive and research design issues facing NSD scholars such as defining new services, choice in focusing on the NSD process or performance (or both), and specification of unit of analysis. We also examine what can be exploited from the study of new product development to further understanding of NSD. Finally, we explore one important area for future NSD research exploration: the impact of the Internet on the design and development of services. We offer research opportunities and research challenges in the study of NSD throughout the paper.
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 | 0,042 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».