No more Netflix and Chill? : the impact of value co-creation in video streaming business models on willingness to pay, loyalty and purchase intention : a qualitative and quantitative study on the Canadian market
Notice bibliographique
Résumé
Value co-creation (VCC) has been explored in several different settings but remains unexplored in the field of video streaming business models. This dissertation addresses the existing gap by employing the findings of VCC from other contexts to online video streaming services with the example of Netflix in the Canadian market. The purpose of this research is to understand the impact of VCC in video streaming business models on consumers’ willingness to pay (WTP), loyalty (expressed as repurchase intention) and purchase intention. A multi-stage and mixed method approach is used to overcome previous challenges of researching VCC empirically and overcoming an incomplete conceptualization of VCC. A qualitative study established the Net-flix movie Black Mirror: Bandersnatch as an appropriate example of VCC which can be dis-played as a scenario description with screenshots. A pilot study refined the scenario description as well as the statements used for the manipulation in the following main study. The experi-mental design allows comparing the impact of VCC on Netflix users and non-users presenting them randomly with a VCC and no VCC scenario. The main study also controls for the moder-ating effect of usage as well as the recent phenomenon of binge-watching. An impact of VCC on WTP and repurchase intention for users could be shown, as well as the impact on WTP and purchase intention for non-users, whereas a moderating effect of usage could not be found. However, given the size of the sample and its nature, further research should explore VCC in video streaming services.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».