Using signals to introduce innovations to the market- a historical method
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 721733
- Danışmanlar: PROF. DR. NEZAKET ÜLKÜ BAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin (Berlin School of Economics and Law)
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Radical and incremental service innovations are launched by both startups and established companies. Radical innovations are particularly considered as critical when launched to potential customers. Both incremental and radical innovations are associated with a high level of uncertainty by customers. On the basis of the signaling theory, companies should have welldesigned go-to-market strategies for the target market to reduce information asymmetry. The go-to-market strategy is required to contain persuasive signal information to convey customer perceptions. Using the historical approach, this study identifies the bundle of signal vehicles used by successful and failed companies, signaling their radical or incremental innovations. In addition to trust and usability, further signals such as holistic, beneficial, economic, and fair service were found, which comprise the content marketing strategy. With service-related features, radical and incremental innovations were launched successfully. In the present study, there were no differences between the signaling of radical and incremental innovations. This thesis advises managers to communicate as many signals as possible in regards to holistic, beneficial, economic, and fair service.
Benzer Tezler
- Otobüs kapak üretim prosesinin robotik otomasyonla optimizasyonu ve triz metodolojisine uygulanması
Optimisation bus lid production with robotics automation and triz implementation
ÖMER ZURNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- Maksimum olabilirlik yaklaşımı ile frekans domeninde lineer sistemlerin kimliklendirilmesi
Identification of linear systems in the frequency domain using the maximum likelihood estimation
AHMET BARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
- Non-linear recovery of sparse signal representations with applications to temporal and spatial localization
Başlık çevirisi yok
ZAFER DOĞAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)Prof. DIMITRI VAN DE VILLE
Prof. THIERRY BLU
- Machine learning approaches for internet of things based vehicle type classification and network anomaly detection
Nesnelerin interneti tabanlı araç tipi sınıflandırma ve ağ anomalisi tespiti için makine öğrenmesi yaklaşımları
BURAK KOLUKISA
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR
- Design of a soil texture analysis device based on ultrasound sensors and machine learning methods
Ultrases sensörleri ve makine öğrenmesi tabanlı toprak doku analiz cihazı tasarımı
EMRE KILINÇ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ORHAN