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dc.contributor.advisorCosta, Carlos Alberto
dc.contributor.authorCecconello, Ivandro
dc.contributor.otherFrank, Alejandro Germán
dc.contributor.otherDe Toni, Deonir
dc.contributor.otherLarentis, Fabiano
dc.contributor.otherEspartel, Lélis Balestrin
dc.date.accessioned2019-12-18T17:10:25Z
dc.date.available2019-12-18T17:10:25Z
dc.date.issued2019-12-18
dc.date.submitted2019-10-31
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/11338/5243
dc.descriptionA transformação digital tem atraído considerável interesse da comunidade acadêmica e empresarial, devido ao seu enorme impacto sobre produtos e serviços. Neste sentido, a importância da pesquisa teórica e empírica nos campos da Prontidão para Tecnologia, Inteligência de Produto, Customização em Massa e Valor de Uso motiva novos estudos e aprofundamento das relações entre estas áreas. Sob a ótica de análise destes fenômenos, está inserido o contexto dos Smart Products, que representa uma fatia considerável dos produtos embarcados com tecnologia da informação e comunicação. Deste modo, maior compreensão dos preditores do Valor de Uso configura-se uma oportunidade de pesquisa. O objetivo desta tese foi propor e testar um Modelo Teórico que permita analisar as relações entre os construtos Prontidão para Tecnologia, Inteligência de Produto, Customização em Massa como preditores do Valor de Uso, no contexto dos Smart Products. Esta pesquisa envolveu uma survey de corte transversal com usuários de smartphone, objeto de estudo que melhor caracteriza as dimensões de análise, bu scando analisar as relações entre os construtos do modelo. Os dados foram analisados estatisticamente utilizando técnicas de análise multivariadas, mais especificamente pela técnica da Modelagem de Equações Estruturais, para a explicação do fenômeno estudado. Como resultados obtidos, este trabalho verificou o comportamento destes construtos, demonstrando que o modelo teórico proposto apresenta índices de ajuste satisfatórios. A constribuição de maior destaque é a validação das relações entre os construtos testados, evidenciando que a Prontidão para Tecnologia influencia positivamente a Inteligência de Produto, a Customização em Massa e o Valor de Uso no contexto de Smart Products; que a Inteligêcia de Produto influencia positivamente a Customização em Massa; e que a Customização em Massa influencia positivamente o Valor de Uso. Adicionalmente, ficou evidenciado que a Inteligência de Produto não afeta o Valor de Uso dos usuários de Smart Products. Em termos de poder preditivo, o modelo evidenciou que 61,2% do Valor de Uso é explicado pelos construtos antecedentes, mostrando, por conseguinte, porque alguns produtos possuem maior percepção de Valor de Uso que outros , Dessa forma, o estudo contribui para a evolução da compreensão dos construtos testados, ampliando o entendimento de cada construto individual e fornecendo evidências empíricas de sua relação como determinantes do Valor de Uso, permitindo contribuir, teórica e gerencialmente, com temáticas emergentes como Inteligência de Produto e Valor de Uso.pt_BR
dc.description.abstractDigital transformation has attracted considerable interest from the academic and business community because of its huge impact on products and services. In this sense, the importance of theoretical and empirical research in the fields of Technology Readiness, Product Intelligence, Mass Customization and Value in Use motivates further studies and deepening the relationships between these areas. From the perspective of analyzing these phenomena, is inserted the context of Smart Products, which represents a considerable marketshare of products embedded with information and communication technology. Thus, a better understanding of the Value in Use predictors is a research opportunity. The purpose of this thesis was to propose and test a Theoretical Model that allows to analyze the relations between the Technology Readiness, Product Intelligence, Mass Customization constructs as predictors of Value in Use in the context of Smart Products. This research involved a crosssectional survey with smartphone users, the object of study that best characterizes the dimensions of analysis, seeking to analyze the relationships between the model constructs. Data were statistically analyzed using multivariate analysis techniques, more pecifically by the Structural Equation Modeling technique, to explain the studied phenomenon. As results, this work verified the behavior of these constructs, demonstrating that the proposed theoretical model presents satisfactory fit indices. The most prominent contribution is the validation of the relationships between the tested constructs, showing that Technology Readiness positively influences Product Intelligence, Mass Customization and Value in Use; Product Intelligence positively influences Mass Customization; and that Mass Customization positively influences Value in Use in the context of Smart Products. Additionally, it was evidenced that Product Intelligence does not affect the Use Value of Smart Products users. In terms of predictive power, the model showed that 61.2% of Value in Use is explained by theantecedent constructs, thus showing why some products have a higher perception of Value in Use than others. Thus, the study contributes to the evolution of the understanding of the tested constructs, enhancing the understanding of each individual construct and providing empirical evidence of its relationship as determinants of Value in Use, allowing to contribute theoretically and managerially to emerging themes such as Product Intelligence and Value in Use.en
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectComportamento do consumidorpt_BR
dc.subjectAdministração de produtospt_BR
dc.subjectTecnologiapt_BR
dc.subjectConsumer behavioren
dc.subjectProduct managementen
dc.subjectTechnologyen
dc.titleProntidão para tecnologia, inteligência de produto e customização em massa como preditores do valor de uso no contexto dos smart productspt_BR
dc.typeTesept_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/0131539511476831pt_BR
mtd2-br.author.lattesCECCONELLO, I.pt_BR
mtd2-br.program.namePrograma de Pós-Graduação em Administraçãopt_BR


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