From strong ties to no ties: Configurations for first-customer acquisition in tech startups
Notice bibliographique
Résumé
Attracting customers is one of the most important milestones for technology ventures. Ties are generally considered as beneficial when attracting start-up resources, such as first customers, because they can mitigate information asymmetry to overcome liabilities of newness and smallness. Despite this, when and how entrepreneurs use different network approaches to attract their ventures' first paying customers remains understudied. We rely on the concept of tie strength to distinguish between ventures acquiring customers via pre-existing strong ties, weak ties, or no ties (i.e., through market-based mechanisms). Using fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis on 72 entrepreneurs from 72 Flemish technology ventures, complemented by extensive qualitative data, we identify distinct, equifinal configurations of founder, firm, and environmental attributes that are associated with acquiring customers through strong, weak, or no ties. Our post-hoc performance analyses further reveal performance differences: while attracting customers through no ties is associated with higher revenues, only using strong ties to attract first paying customers is associated with higher survival at scale. Our findings have important practical implications for entrepreneurs and technology commercialization policies. Overall, our study contributes a network-based perspective to customer acquisition to the literatures on entrepreneurial resource acquisition, entrepreneurial marketing and technology entrepreneurship.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».