The effect of marketing capabilities on marketing agility and perceived performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study utilizes the principles of dynamic capabilities to examine the interrelationships among marketing agility, marketing capabilities and perceived market and financial performance. It further investigates the mediating effect of marketing agility on perceived performance through marketing capabilities. It offers a novel perspective on how organisations derive value from implementing big data marketing analytics (BDMA) programmes. Design/methodology/approach A cross-sectional online survey of 236 marketing professionals in the United States and Canada was conducted using SurveyMonkey. The data were analysed with SPSS, and the structural model was examined using partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM). Findings The results indicated that marketing agility positively predicted marketing capabilities, which subsequently had a favourable effect on organisational performance. Therefore, marketing agility allows marketers to execute their roles more effectively, ultimately contributing to firm success. The results showed that the marketing capabilities construct mediated the relationship between marketing agility and performance. Originality/value The findings confirm the critical and joint importance of dynamic marketing agility and ordinary marketing capabilities for excellence in market and financial performance within the dynamic market context of BDMA. By employing a structural equation model, this research demonstrates the relationships among all three variables, thereby enhancing our understanding of mediation and effect sizes and how these constructs work together to improve firm performance.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».