Experiential value of the augmented reality experience in business-to-business marketing: a stakeholder approach
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
Purpose This study aims to offer a better understanding of the experiential value of augmented reality (AR) experiences in business-to-business (B2B) marketing and its context-specific dimensions. Design/methodology/approach The present research uses a stakeholder approach to offer a holistic vision of the experiential value of AR in B2B. Semi-structured interviews were conducted with 15 stakeholders (buyers, sellers with AR and AR providers) coming from various sectors. Findings The results suggest eight different dimensions of the experiential value of AR in B2B marketing. The research highlights the importance of considering the various components of the AR experiential value in B2B, by going beyond the cognitive dimension of the experience to design an experience that fosters affective, social and even sensorial responses. Practical implications This study provides key insights to help companies develop more efficient AR experiences by considering the comprehensive value of these experiences and aligning them with diverse goals. Additionally, it emphasizes how these experiences can be leveraged to foster deeper relationships between sellers and buyers through shared interactions, and highlights the key role of affective and sensorial responses. Originality/value This study is one of the first to empirically examine AR experiences on their own in a B2B setting. It contributes to the existing literature on the use of AR in B2B interactions by emphasizing its specific experiential values.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle