Exploring the Impact of Customer Organizational Culture on Project Agility in ERP Implementation Projects
Notice bibliographique
Résumé
Enterprise Resource Planning (ERP) projects have been the focus of extensive research in recent years. To overcome the challenges associated with these types of projects, one emerging and relatively unexplored stream of research has examined the application of agile project management (APM) in ERP implementation contexts. Despite its growing popularity, APM adoption remains complex, risky, and not yet fully understood. This study focuses on the critical role played by the customer in such projects, as it can either foster or hinder agility. A lack of customer collaboration can often be linked to the customer’s organizational culture (OC). Thus, this study aims to investigate the specific relationship between the customer’s OC and project agility in ERP implementation projects within small- and medium-sized enterprises (SMEs). To conceptualize OC, we adopted the Competing Values Framework (CVF), which distinguishes four cultural types: Clan, adhocracy, hierarchy, and market. Data were collected through an online questionnaire administered to 172 ERP end-users from Canadian SMEs who had participated in their organizations’ ERP implementation projects. The analysis was performed using SmartPLS version 4.1.0.9. The results confirm that customers characterized by a clan, adhocracy, or market culture positively influence project agility, while there was no significant effect of hierarchy culture on project agility. This study addresses several gaps in the literature and offers practical implications. The findings support the idea that vendors should better frame and justify introducing APM in ways that align with each customer’s cultural characteristics within ERP vendor–customer relationships.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».