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Enregistrement W3088243228 · doi:10.1108/jeim-09-2019-0312

Study on free trial decision-making of IT products and services from an IT company's perspective

2020· article· en· W3088243228 sur OpenAlex
Jiaqing Xu, Weiling Jiao, Hao Chen, Yufei Yuan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprise Information Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Product (mathematics)Decision qualityQuality (philosophy)Business decision mappingIncentiveR-CASTProcess managementDecision support systemComputer scienceMarketingKnowledge managementBusinessData miningEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Free trial is an effective strategy to gaining users’ data so as to strengthen and optimize product design. The purpose of this paper is to understand the IT companies' dynamic decision-making behavior in the free trial of IT products and services context based on a three-stage theoretical framework and users' decision-making behavior in the respective stage. Design/methodology/approach A three-stage methodology is proposed to clarify relevant decision problems and actions in each stage from IT companies' and users' perspectives, respectively. It then investigates relating variables on IT companies' decision-making based on extant research and users' decision-making. Findings In this study, the authors argue that the IT companies have to make the offering, implementation and retention decision in different stage during the whole free trial process. Each decision is determined by several variables from their own and users, namely the offering decision is determined by product characteristics, network effects, product life cycle and WOM (word of mouth); the implementation decision is determined by the quality of products and services, trial type, incentive measures on user's usage and communication strategy; and the retention decision is determined by the product and price strategy. Practical implications The results are practical and can be used by IT companies as a decision basis or reference to make reliable decisions so that IT companies can take target measures to ensure the effectiveness of their free trial strategy so as to meet their users' needs based on products designed by data driven. Thus, the ultimate goal of supply chain management is achieved. Originality/value In this study, the decision-making process in the free trial of IT products and services context is investigated as a whole for the first time. From the IT companies' perspective, the process includes offering, implementation and retention decision stages, which are continuous and inseparable. The variables that determine IT companies' decision-making are identified based on users' decision and action. Hence, it represents a brand-new whole process perception to clearly understand the dynamic of the IT companies' decision-making. Considering users' decision and action, the final decisions of the IT companies will be more practical in respect of motivating, retaining and upgrading users.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,303 · 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