The architecture of marketing leadership: how different structures of marketing presence in the top management team drive new product performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Prior research seldom explores the different structures of marketing presence in the top management team (MPTMT) and their impact on new product performance. In this paper, we distinguish among three structures of MPTMT: (1) a dedicated MPTMT; (2) a joint marketing and sales MPTMT; and (3) a joint marketing and other operations MPTMT. We then examine how these three structures of MPTMT are related to cross-functional integration in NPD and, subsequently, new product performance. Design/methodology/approach Path analysis is used to test the model using data collected from 139 U.S. manufacturing firms. We conducted two rounds of survey data collection (with a one-year gap) to assess the potential effect of common method variance. Findings The results show that, compared with no MPTMT, all MPTMT structures positively affect cross-functional integration in NPD, which, in turn, enhances new product performance. However, joint MPTMT structures have a greater impact than a dedicated MPTMT. Our moderation analysis also reveals that as TMT heterogeneity increases, the effect of dedicated MPTMT diminishes, but the effects of the other two joint structures remain positive and stable. Research limitations/implications The model could include alternative mediating organizational processes and performance outcomes. Practical implications The findings provide managers with insight on how to configure and leverage marketing influence in the upper echelons in both SMEs and large firms. Originality/value The findings of this study highlight the importance of delineating MPTMT structures, understanding how they create value, and specifying their boundary conditions.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».