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Enregistrement W3138224606 · doi:10.1108/ijebr-12-2020-0871

The impact of the interaction between an entrepreneurial marketing orientation and coopetition on business performance

2021· article· en· W3138224606 sur OpenAlexaff
James M. Crick, Masoud Karami, Dave Crick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoopetitionMarketingCompetitor analysisBusinessMarket orientationStructural equation modelingEntrepreneurial orientationMarket intelligenceEntrepreneurshipEconomicsMicroeconomicsGame theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Certain small businesses do not possess the assets needed to implement a performance-enhancing entrepreneurial marketing orientation (opportunity-driven behaviours focussed on creating value for customers). Although some entrepreneurs cooperate with their competitors (coopetition) to achieve their day-to-day and long-term goals, it is unclear whether these partnerships are advantageous in this capacity. Thus, grounded in the resource-based view, the purpose of this investigation is to examine whether coopetition positively moderates the relationship between an entrepreneurial marketing orientation and financial performance. Design/methodology/approach Survey responses were obtained from 184 small tourism and hospitality organisations in New Zealand. Following a series of robustness checks, covariance-based structural equation modelling was used to test the elements of the conceptual model. Findings Unique insights illustrate an entrepreneurial marketing orientation yielding a negative and significant link with financial performance. Nevertheless, this result was potentially related to the entrepreneurial marketing-oriented opportunities that owner-managers pursued within the context of their sector; in particular, situations when employing an individualistic business model constrained certain decision-makers' ability to pursue “growth-oriented” objectives. However, coopetition produced a positive and significant moderating effect, enabling owner-managers to pursue opportunities via collaborative business models facilitating mutually beneficial performance outcomes. Practical implications Owner-managers of under-resourced small firms should be careful when implementing entrepreneurial marketing strategies utilising an individualistic business model. For example, they might pursue opportunities that are not viable and/or become over-loaded with market intelligence that they cannot handle. By collaborating with competitors, owner-managers can learn improved ways to operate within their industries, alongside being equipped with new resources and capabilities. In doing so, coopetition can help overcome some of the potential performance-limiting issues owner-managers face by being under-resourced, namely, via employing a collaborative business model. Originality/value This current study contributes to the extant literature by evaluating the complexities of entrepreneurial marketing practices. That is, although earlier research has focussed on the performance-driving outcomes of an entrepreneurial marketing orientation, prior studies typically overlook certain moderating factors that could influence this association. By examining the interaction between an entrepreneurial marketing orientation and coopetition on financial performance, new evidence has emerged on how owner-managers of small firms can utilise interfirm collaboration to succeed within their markets, as opposed to struggling to cope with the challenges of an individualistic business model. Specifically, an entrepreneurial marketing orientation is likely to enhance financial performance when under-resourced companies effectively collaborate with their competitors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,309 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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