The product life cycle revisited: an integrative review and research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to respond to calls in academia for an update of the product lifecycle (PLC). Through a systematic literature review, the authors provide an updated agenda, which aims to advance the PLC concept in research, teaching and practice. Design/methodology/approach The authors started by surveying 101 marketing academics globally to ascertain whether a PLC update was viewed necessary and beneficial in the marketing community and thereafter conducted citation analysis of marketing research papers and textbooks to ascertain PLC usage. The subsequent literature review methodology was split into two sections. First, 97 empirical articles were reviewed based on an evaluative framework. Second, research pertaining to the PLC determinants were assessed and discussed. Findings From the results of this review and primary data from marketing academics, the authors find that the method of predicting the PLC based on past sales has been largely unsuccessful and perceived as somewhat outdated. However, a new stream of PLC literature is emerging, which takes a consumer-centric perspective to the PLC and has seen more success at modeling lifecycles in various industries. Research limitations/implications First, the study outlines the most contemporary and successful methodological approaches to modeling the PLC. Namely, the use of artificial intelligence, big data, demand modeling and consumer psychological mechanisms. Second, it provides several future research avenues using modern market trends such as sustainability, globalization, digitization and Covid-19 to push the PLC into the 21st century. Originality/value The PLC has shown to be resolutely popular in management application and education. However, without a continued effort in academic PLC research to update the knowledge around the concept, its use as a productive management tool will likely become outdated. This study provides a necessary and comprehensive literature update resulting in actionable future research and teaching agendas intended to advance the PLC concept into the modern market context.
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 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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».