Product innovativeness from the firm's perspective: Its dimensions and their relation with project selection and performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There has recently been tremendous interest in product innovativeness. However, it seems that we need a better understanding of exactly what product innovativeness means. This article presents a conceptual framework to clarify its meaning. The framework first distinguishes customer and firm perspectives on product innovativeness. From the customer's perspective, innovation attributes, adoption risks, and levels of change in established behavior patterns are regarded as forms of product newness. Within the firm's perspective, environmental familiarity and project‐firm fit, and technological and marketing aspects are proposed as dimensions of product innovativeness. Next, the article offers a tentative empirical test of the proposed dimensions of product innovativeness from the firm's perspective. A well‐known dataset of 262 industrial new product projects is used to: I) clarify the product innovativeness construct and examine its underlying dimensions, 2) examine the relation of product innovativeness with the decision to pursue or kill the project, and 3) examine the relationship between product innovativeness and product performance. Five dimensions of product innovativeness are found which have distinct relations with the Go/No Go decision and product performance: market familiarity, technological familiarity, marketing fit, technological fit, and new marketing activities. Most strikingly, measures of fit are related to product performance, whereas measures of familiarity are not. The article concludes that researchers need to be careful about which definitions and measures of product innovativeness they employ, because depending on their choice they may arrive at different findings. New product practitioners are encouraged to evaluate new product opportunities primarily in terms of their fit with their firm's resources and skills rather than the extent to which they are “close to home”.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle