How does the digital innovation process unfold in practice? A novel third-generation and empirical-based need–solution pairing model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose There is a lack of empirical-based models derived from practice to explain the digital innovation process. The authors investigate how the digital innovation process unfolds in practice. Design/methodology/approach The authors undertake an exploratory and phenomenological study of 21 Malaysian small and medium enterprises (SMEs) in the information and communication technology (ICT) sector. Findings The findings show that the delineation between digital innovation process and outcome is blurred in practice, due to the process' iterative nature. Under this process, customers' role has changed from being passive receivers of innovative products to active reviewers, testers, influential decision-makers, initiators and co-creators at different review points in the innovation process. Enterprises' role has expanded from being the initiator of the innovation process to being a cogitative actor by seeking and absorbing knowledge from customer reviews into the digital innovation process. Market analysis is often the initiator of the digital innovation process, and the findings shed light on the underlying causative mechanisms of the initiation stage, which are understudied and not well understood in the existing literature. Originality/value The study contributes to academic knowledge by answering scholars' call for developing third-generation practice-based innovation models, which accounts for enterprises' context-specificities and internal and external environments, and for exploring the suitability of the need–solution fit approach for the digital innovation process. Such models have only been conceptually advocated in the literature. The study also informs practitioners on the organizational and operational activities involved in managing and strategizing for the digital innovation 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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».