Is this real? Cocreation of value through authentic experiential augmented reality: the mediating effect of perceived ethics and customer engagement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Rapid advancements in augmented reality (AR) technology have created new opportunities for service providers and customers to cocreate value. Using AR as a platform for generating authentic experiences, the purpose of this study is to explore the impact of authentic experiences on customers' intention to cocreate value while considering the mediating influence of perceived ethics and customer engagement on this relationship. Design/methodology/approach An online survey was used to collect data. Participants were asked to download and try the “IKEA PLACE” AR application. The responses were used as inputs into a structural equation model. Findings The findings reveal that AR generates perceptions of authentic experiences but no direct relationship between authentic experiences and intention to cocreate value was found. On the other hand, the authentic experiences generated through AR increases customer perceptions of ethics and customer engagement, both of which lead to an increased intention to cocreate value. Originality/value The findings from this study highlight the importance of authentic experiences within the cocreation process. The results provide a unique understanding of the relationship between authentic experiences generated through AR technology on the intention to cocreate with the service provider, which is fully mediated by perceived ethics and customer engagement. The findings of this study extend the understanding of the cocreation process and the role of technology within this process.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».