How accessories add value to a platform: the role of innovativeness and nonalignability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to distinguish between the indispensable (software) versus discretionary (accessories) complementary products to a platform. It investigates the impact of accessories on increasing the perceived value and sales of a base platform. In particular, the role of two distinct characteristics of accessories – innovativeness and structural nonalignability – in driving the sales of the base platform. Design/methodology/approach Combining sales data from the US video gaming industry with primary data on the above two aspects of accessories, this study quantifies the effect of accessories portfolio on the sales of three brands of video gaming platforms. Findings A distinct network externality arises from accessories for video gaming platforms, above and beyond the effects of game titles. Importantly, the average level of innovativeness and nonalignability of the accessories portfolio, as well as the frequency of introduction of highly innovative and/or nonalignable accessories positively impact the sales of the platform. Research limitations/implications This research seeks to address the gap in the innovation literature on the role of discretionary complementary products (i.e. accessories) on platform sales. Future research should examine this in other platform contexts as well. Practical implications Managers of platform-mediated products should give due consideration to accessories, as an important driver of the sales of the platforms. Product managers can leverage the advantage of innovative and nonalignable accessories to enhance consumer demand for the platform. Originality/value This study is the first to conceptualize and empirically verify the network externality arising from accessories, a heretofore much neglected component of platform-based markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».