Image
Incredibili amor amore pro in
Hae duae provinciae bello quondam piratico catervis mixtae praedonum a Servilio pro consule missae sub iugum factae sunt vectigales. et hae quidem regiones velut in prominenti terrarum lingua positae
Image
Vinculum penitus quae ad vinculum
Post quorum necem nihilo lenius ferociens Gallus ut leo cadaveribus pastus multa huius modi scrutabatur. quae singula narrare non refert, me professione modum, quod evitandum est, excedamus.
Image
Welcome to our new website
All the information about the research unit: its teams, its activities and its latest news.

Soutenance de thèse Ludivine RAVAT- 17 octobre 2024

Image

Résumé de la thèse


L'innovation pilotée par les données (IPD) devient cruciale pour obtenir un avantage concurrentiel sur les marchés industriels, soulignant le rôle stratégique de la capacité d'innovation pilotée par les données (CIPD) du marketing dans la création de propositions de valeur. Bien que le marketing soit essentiel à l’innovation, la recherche sur la CIPD et son influence sur les propositions de valeur reste limitée, nécessitant une clarification. Cette thèse inclue quatre articles fondés sur trois approches méthodologiques complémentaires. Les articles 1 et 2 adoptent une approche conceptuelle pour développer des cadres théoriques et mieux appréhender: (1) les capacités d'innovation marketing via une analyse bibliométrique, et (2) la CIPD du marketing via une revue systématique de littérature. L'article 3 adopte une approche exploratoire qualitative et abductive, pour élucider le processus de construction de la CIPD du marketing. L'article 4 adopte une approche confirmatoire avec une analyse comparative qualitative par ensembles flous (fsQCA) pour examiner comment les interactions entre les ressources de la CIPD du marketing et celles de l'entreprise façonnent les propositions de valeur pour l’IPD. Cette recherche offre une base théorique et empirique sur le concept de la CIPD du marketing pour les chercheurs en marketing stratégique et les gestionnaires. Elle identifie les ressources critiques, routines et mécanismes d'apprentissage nécessaires pour s'engager dans l’IPD. En outre, elle enrichit la littérature sur le marketing stratégique B2B en décryptant le construit de la proposition de valeur dans le contexte de l’IPD, révélant le rôle clé de la CIPD du marketing.


Thesis resume


Data-driven innovation (DDI) is increasingly vital for gaining a competitive advantage in business markets, underscoring the strategic role of data-driven innovation capability (DDIC) of marketing for crafting effective value propositions. Despite the marketing function's importance in developing new products and services, research on the DDIC of marketing and its influence on value propositions for DDI remains limited, highlighting the need to elucidate this concept in business markets. This doctoral work employs three complementary methodological approaches and presents four articles. Articles 1 and 2 use a conceptual approach to develop theoretical frameworks for: (1) marketing innovation capabilities through bibliometric analysis, and (2) DDIC of marketing through a systematic literature review. Article 3 adopts an exploratory approach, conducting a qualitative study using an abductive method to unravel the construction process of DDIC of marketing. Article 4 presents a confirmatory approach using fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) to examine interactions between the resources encompassing DDIC of marketing and firm resources that architect value propositions for driving identified DDI types. This research provides a theoretical and empirical foundation for the concept of DDIC of marketing, offering valuable guidance to strategic marketing scholars and managers. It identifies critical resources, routines, and learning mechanisms necessary for marketers to engage in DDI. Furthermore, it enriches B2B strategic marketing literature by elaborating on the value proposition construct within the DDI context, focusing on the pivotal role of DDIC of marketing.
 

Plus d'infos