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Enregistrement W2938787572 · doi:10.1177/0022242919841039

Successfully Communicating a Cocreated Innovation

2019· article· en· W2938787572 sur OpenAlexaff
Helen Si Wang, Charles H. Noble, Darren W. Dahl, Sungho Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensBC Innovation Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionPopularityNarrativeBusinessMarketingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing popularity of cocreation approaches to innovation, the bottom-line results of these efforts continue to frustrate many firms. Marketing communications are one important tool in stimulating consumer adoption, yet marketers to date have not taken advantage of a unique phenomenon associated with many cocreated innovations: the presence of a genesis story in the words of the creator, which can be combined in different ways with traditional marketing messaging. Using mixed methods, the authors demonstrate a crossover effect in which a “mismatch” of the fundamental motivations behind authentic creation narratives and traditional persuasive messages enhances adoption of the cocreated innovation. This effect is mediated by potential adopters’ self-referencing of their own stories about similar experiences or consumption episodes. Furthermore, the effect of a motivation mismatch strategy is attenuated for expert consumers. Finally, this motivation mismatch strategy triggers “takeoff” of cocreated innovations. This research offers substantial implications for research on cocreated innovation, narrative persuasion, and firm-generated and user-generated communication. It provides managers specific guidance on enhancing the success of cocreation programs through an integrated communications strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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