Marketing Plans for Technological Innovation Centers: 05 Success Cases
Notice bibliographique
Résumé
Marketing theory since developed by Prof. Jerome McCArthy (1960) fixing the 4Ps mode and later systemized by Prof. Philip Kotler (1962), has been studied and applied almost by default in private companies and particularly in mass consumer products. The functionality and application of marketing theory to technological innovation processes have several publications, articles and contributions based on specific experiences and field cases in different parts of the world, but we realize that we are still far from a structured body of knowledge and universally applicable methodologies.In Perú, the first Technological Innovation Centers (CITEs in Spanish) was created in 1988, focused in supporting leather and footwear sub-sector; now in 2025, there exists 45 CITEs, installed all over the country serving variety of production chains, including agroindustry, fishing and aquaculture, leather and footwear, forestry timber, camelid textiles, and others.Part of the strategy for creating CITEs is their articulation with specific production chains to improve its competitiviness, which is why most of them are CITEs that promote hard technologies, industrial processing or transformation technologies.However, the very nature of their condition and their actions means that these organisations have a strong bias towards the product rather than the market, towards supply rather than demand, which opens up an important space for marketing, with the necessary adaptations to reflect the complexity of technological innovation, to contribute.The biggest challenge of this proposal is the adaptation of the theoretical frameworks of marketing whose universal reference are brands such as Coca-Cola, McDonald's, Xerox, Burger King, Starbucks (B2C approaches) to the market of technological innovation processes (B2B).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».