Note ABES Proactive inferior member participation management in innovation communities Gestion proactive de la participation inférieure des membres dans les communautés innovantes Communautés d’innovation en ligne Customer relationship 658.812 Réseaux sociaux (Internet) Relations avec la clientèle -- Gestion Marketing relationnel Études de motivation Données massives Exploration de données Analyse du discours -- Informatique Participation sociale Créativité Aujourd’hui, des entreprises reconnaissent de plus en plus les avantages des communautés d'innovation en ligne (IC) pour injecter des connaissances externes dans des procédures d'innovation. Malgré les avantages des ICs, garantir la viabilité pose deux défis importants. Premièrement, les ICs sont des environnements de données volumineux qui peuvent rapidement submerger les gestionnaires de communauté lorsque les membres communiquent par messages, créant ainsi des données substantielles (volumiques), rapidement extensibles (vélocité) et non structurées pouvant contenir des combinaisons linguistiques, vidéo, image et audio (variété). Deuxièmement, la plupart des communautés en ligne ne parviennent pas à générer de bons résultats car elles sont souvent incapables de tirer de la valeur des membres individuels de l'IC en raison de la participation inférieure des membres. Cette thèse doctorale s'appuie sur des stratégies de gestion de la relation client pour relever ces défis et ajoute de la valeur en introduisant un cadre proactif de gestion de la participation inférieure des membres pour réduire de manière proactive la participation inférieure des membres tout en gérant efficacement l'environnement IC. Cela prouve que la participation inférieure des membres peut être identifiée de manière proactive en analysant le style d'écriture des acteurs de la communauté. Il montre que les dépendances entre les comportements de participation des membres peuvent être exploitées pour améliorer les performances de prédiction. À l'aide d'une expérience sur le terrain, il démontre qu'une campagne d'email ciblée proactive permet de réduire efficacement la participation inférieure des membres. Nowadays, companies increasingly recognize the benefits of innovation communities (ICs) to inject external consumer knowledge into innovation processes. Despite the advantages of ICs, guaranteeing the viability poses two important challenges. First, ICs are big data environments that can quickly overwhelm community managers as members communicate through posts, thereby creating substantial (volume), rapidly expanding (velocity), and unstructured data that might encompass combinations of linguistic, video, image, and audio cues (variety). Second, most online communities fail to generate successful outcomes as they are often unable to derive value from individual IC members owing to members’ inferior participation. This doctoral dissertation leverages customer relationship management strategies to tackle these challenges and adds value by introducing a proactive inferior member participation management framework for community managers to proactively reduce inferior member participation, while effectively dealing with the data-rich IC environment. It proves that inferior member participation can be identified proactively by analyzing community actors’ writing style. It shows that dependencies between members’ participation behaviour can be exploited to improve prediction performance. Using a field experiment, it demonstrates that a proactive targeted email campaign allows to effectively reduce inferior member participation. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 7843423 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSESAM/2018/50374-2018-Debaere.pdf https://theses.hal.science/tel-03957107 https://theses.hal.science/tel-03957107 https://theses.fr/2018LILUA012/abes https://theses.hal.science/tel-03957107 https://theses.hal.science/tel-03957107 https://theses.hal.science/tel-03957107 Debaere Steven Debaere 1990-04-12 BE 233782621 https://theses.fr/2018LILUA012 2018LILUA012 https://doi.org/10.70675/1bcdbf57z04e2z4fd1zbd53zad4116b9c1e3 2018-05-17 Science de gestion Université de Lille (2018-2021) 223446556 Doctorat Docteur es non oui Coussement Kristof MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 156277670 École doctorale Sciences économiques, sociales, de l'aménagement et du management (Lille ; 1992-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 14893823X LEM - Lille Économie Management MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 413157 161571565 ddc:650 Coussement Kristof École doctorale Sciences économiques, sociales, de l'aménagement et du management (Villeneuve d'Ascq) LEM - Lille Économie Management PDF 7843423