The Innovation Effect of User Design: Exploring Consumers’ Innovation Perceptions of Firms Selling Products Designed by Users
Notice bibliographique
Résumé
The authors study consumer perceptions of firms that sell products designed by users. In contrast with the traditional design mode, in which professional designers employed by firms handle the design task, common design by users involves the firm's user community in creating new product designs for the broader consumer market. In the course of four studies, the authors find that common design by users does not decrease but actually enhances consumers’ perceptions of a firm's innovation ability. This “innovation effect of user design” leads to positive outcomes with respect to purchase intentions, willingness to pay, and consumers’ willingness to recommend the firm to others. The authors identify four defining characteristics of common design by users that underlie this innovation inference; namely, the number of consumers, the diversity of their background, the lack of company constraints, and the fact that consumer designers actually use the designed product all contribute in building positive perceptions. Finally, the authors identify consumer familiarity with user innovation and the design task's complexity as important moderators that create boundary conditions for the innovation effect of user design.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».