Organizational Challenges of Online Customer Co-Creation for Innovation: A Middle-Managers’ Perspective in the Italian Food Context
Notice bibliographique
Résumé
In a nutshell, co-creation is described as a way to open up a company to the outside world, helping to generate product innovations and to update brand meanings. Drawing on the online community and co-creation literature, this paper aims at contributing to exploring the main intra-organizational challenges of online customer co-creation for innovation, from the viewpoint of middle managers. The intent is to broaden the existing conceptual understanding of the main internal factors hindering customer co-creation but also of the practices that could be adopted to best manage the related challenges. The study adopts a qualitative approach and is based on the results of eight in-depth, semi-structured interviews with digital and marketing managers, working closely with co-creation initiatives in the Italian food industry, with the aim of exploring intra-organizational challenges perceived by those who are directly involved in co-creation implementation. The results complement existing literature by 1) offering a more longitudinal vision of the implementation process—and the related internal hurdles, 2) identifying the most appropriate coping strategies and 3) formulating some hypothesis that could support an interpretative model of the capabilities needed to start the process and managing it in a strategic perspective.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».