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大数据驱动的企业与用户互动创新:理论框架与前沿课题 被引量:9
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作者 谢康 胡杨颂 肖静华 《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心 2024年第1期147-161,共15页
大数据驱动的企业与用户互动创新已成为企业洞察市场和用户动态、提升创新敏捷性和适应性的重要模式,其关键因素和作用机制日益成为创新、营销和信息系统等领域的热点议题。结合系统性综述设计和关键词共现分析,梳理大数据情境下企业与... 大数据驱动的企业与用户互动创新已成为企业洞察市场和用户动态、提升创新敏捷性和适应性的重要模式,其关键因素和作用机制日益成为创新、营销和信息系统等领域的热点议题。结合系统性综述设计和关键词共现分析,梳理大数据情境下企业与用户互动创新的研究洞见。针对情境和工具如何影响领先用户与普通用户关系及二者的相互作用机制两个研究缺口,提出大数据驱动的企业与用户互动创新“条件—路径—绩效”理论框架。依据该理论框架,结合文献和案例证据,重点阐述在什么情境和工具条件下企业与领先用户、普通用户以何种互动创新路径影响创新产品和大数据合作资产,由此形成理论创新。分析结果表明,互动创新路径选择本质是在异质性情境和工具条件下,企业在创新新颖性—泛用性以及数据分析成本—收益之间的动态权衡;两类创新路径的动态变化由互动创新工具成熟度、创新主导权的变更所触发。最后,进一步提炼出大数据驱动的企业与用户互动创新理论研究的三类前沿课题,并讨论其理论和实践意义。 展开更多
关键词 产品创新 大数据驱动 企业与用户互动创新 大数据合作资产
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大数据驱动的企业与用户互动创新推荐系统及应用 被引量:6
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作者 罗婷予 谢康 刘意 《北京交通大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第1期33-45,共13页
大数据驱动的企业与用户互动创新构成企业与用户数据化互动创新的基本形式,企业与用户数据化互动创新构成数字经济创新模式之一。面向创新的推荐系统是企业与用户数据化互动创新的工具,区别于以用户为中心的推荐系统,本文聚焦探讨面向企... 大数据驱动的企业与用户互动创新构成企业与用户数据化互动创新的基本形式,企业与用户数据化互动创新构成数字经济创新模式之一。面向创新的推荐系统是企业与用户数据化互动创新的工具,区别于以用户为中心的推荐系统,本文聚焦探讨面向企业-用户互动创新的推荐系统,从数据、系统特征和应用评估三方面分析面向企业-用户互动创新推荐系统的需求,提出由应用场景、数据基础、推荐系统特征及系统评估四部分组成的推荐系统设计框架。该框架分析了产品创新任务对于创新场景、产品属性和应用模块对于营销场景下推荐系统设计的影响,为大数据驱动的企业与用户互动创新推荐系统设计提供指导。 展开更多
关键词 大数据 推荐系统 企业与用户互动创新 系统设计
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用户画像促进企业与用户互动创新的机制及构建方法 被引量:3
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作者 罗婷予 谢康 《财经问题研究》 CSSCI 北大核心 2023年第3期106-116,共11页
数字经济时代,大数据驱动的企业与用户互动创新为供给侧精准识别有效需求和企业融入开放创新生态提供了有效途径。互动数据不仅成为互联网环境下企业创新活动的一种基础创新资源,而且成为企业精准识别用户需求的战略资源,用户画像是企... 数字经济时代,大数据驱动的企业与用户互动创新为供给侧精准识别有效需求和企业融入开放创新生态提供了有效途径。互动数据不仅成为互联网环境下企业创新活动的一种基础创新资源,而且成为企业精准识别用户需求的战略资源,用户画像是企业使数据资源具有意义从而可以被应用的基础。据此,本文从微观视角探讨用户画像促进企业与用户互动创新的机制及构建方法。研究结果表明:用户画像促进企业与用户互动创新的机制是一种双循环机制,内部循环和外部循环共同作用于用户画像迭代,保证了画像的适时性和画像分析的精确度。在此基础上,笔者提出了由要素分析方法、互动数据构建方法和应用计算方法三部分组成的促进企业与用户互动创新的用户画像构建方法,为数据驱动的企业产品开发和创新管理提供了可供选择的管理工具。 展开更多
关键词 企业与用户互动创新 用户参与创新 用户画像 数字经济 大数据
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数据驱动企业-用户互动创新的情境价值研究——产品复杂性与竞争压力的调节作用
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作者 夏正豪 肖静华 《管理工程学报》 北大核心 2025年第3期13-27,共15页
为应对需求愈发易变、复杂且模糊的用户群体,企业与用户互动创新模式广受追捧,但该模式一直面临着价值两面性且其中负面价值不易查明的困境。尤其在数字时代,数据驱动在拓展互动创新使用场景的同时,也加剧了其情境敏感性。本文基于反映... 为应对需求愈发易变、复杂且模糊的用户群体,企业与用户互动创新模式广受追捧,但该模式一直面临着价值两面性且其中负面价值不易查明的困境。尤其在数字时代,数据驱动在拓展互动创新使用场景的同时,也加剧了其情境敏感性。本文基于反映产品认知含量的产品复杂性,以及体现产品认知更新紧迫性的产品竞争压力,构建了一组围绕互动创新模式的情境框架,通过对670家企业的实证研究发现:(1)企业与用户互动水平正向影响产品创新效率与效能。反映数据驱动程度的数据分析能力在总体上对效率与效能起到正向调节作用,但对效率路径的影响大于效能,这说明数据分析有利于压缩互动创新模式的准备时间并降低其使用成本;(2)互动创新模式在不同的“产品复杂性-产品竞争压力”情境下表现出明显差异。双高情境中,互动促进创新效率、效能的效应降低,还使得数据分析的调节效应降低,这说明当产品含有大量认知并承受时间压力时,即使互动能带来创新潜力,但其更受制于较高的创新分歧风险。而低高情境则被识别为最适合采用数据驱动互动创新模式的情境,因为互动双方针对产品的认知差异低,易于形成共识并达成可行的创新行为。研究结论拓展了数据驱动互动创新模式的情境价值分析,从而实现对前沿边界的探索。 展开更多
关键词 企业与用户互动创新 数据分析能力 产品创新效率与效能 产品复杂性 产品竞争压力
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