Developing customer analytics capability in firms of different ages: Examining the complementarity of outside-in and inside-out resources
Notice bibliographique
Résumé
Customer analytics capability remains underdeveloped among firms despite its potential for enhancing competitiveness. Previous research has predominantly focused on inside-out organizational factors as drivers of customer analytics capability. This paper examines the role of outside-in resource, the complementarity between outside-in and inside-out resources, and their boundary conditions. Specifically, we study how customer orientation culture (an outside-in resource) complements data-driven culture (an inside-out resource) in firms of different ages to drive customer analytics capability and subsequently, firm performance. Using survey data obtained from Canadian firms, we find that customer orientation is not only positively related to customer analytics capability but also reinforces the effect of data-driven culture. We further find that the conditional effect of customer orientation becomes stronger as firm age increases. In particular, among older firms, the impact of data-driven culture is greatest when customer orientation is high, but it becomes nonsignificant when customer orientation is low. We also link these relationships to firm performance using mediation and moderated mediation analyses. Overall, the results suggest that achieving customer analytics excellence and resultant competitive performance requires marketing to continuously act as customer champions and advocate data analytics efforts to ensure the firm embraces an outside-in orientation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».