Online-To-Offline (O2O) Business: Empirically Examining the Adoption Vs. Non-adoption
Notice bibliographique
Résumé
The growth of Online-to-Offline (O2O) business is accompanied by a number of failures.Compounding the problem, theoretically-informed knowledge about "why firms adopt O2O" remains limited.The purpose of this study is to address this gap and examine the reasons that influence organizational decisions to adopt (or do not adopt) O2O.Informed by synthesis of Diffusion of Innovation (DOI) and Technology-Organization-Environment (TOE) theories, the data collected from 24 qualitative semi-structured interviews were analyzed using content analysis techniques.The results show that firms adopt O2O to: (1) cope with the shift in marketplace (one from sellers to buyers) by adding flexibility and security into offerings, (2) improve engagement with customers through expansion of scope of relationship and reach, and (3) enlarge customer portfolio and profitability.Unexpectedly, the results show that one of the reasons firms not adopt O2O is because they believe that their existing engagement with customers is mature and stable, changes to which could be determinantal.Managerial inertia is another roadblock.Theoretically, the findings build new knowledge on the adoption/non-adoption decision of O2O and reasons thereof.The results equip managers with insights from industry and provide them an understanding of the challenges as well as reasons for adoption/non-adoption of O2O.
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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 | 0,009 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».