交互记忆系统视角下顾客参与共同设计对定制企业价值共创效果的影响

周鑫雪 郭林林 王天梅

(1. 广西大学工商管理学院; 2. 广西高校统计与管理交叉科学重点实验室; 3. 中国科学院文献情报中心; 4. 中央财经大学信息学院)

1 研究背景

随着顾客对个性化产品追求的增强,企业新产品的研发成功与顾客需求的精准匹配越来越紧密,定制已经成为有效满足顾客需求和偏好、拓展企业价值创造方式的重要战略途径。传统定制是一种有限定制模式,由企业提供产品属性的菜单列表以支持顾客个性化需求配置[1]。以顾客为中心理念的发展,促使了开放定制模式的出现。开放定制模式通过邀请顾客在线参与产品的共同设计,为企业提供多元化的信息,促进企业在产品创新过程中更好地捕获顾客同质化和异质化需求,设计匹配顾客需求的定制产品,较为典型的案例有海尔众创汇定制、尚品宅配。然而,定制企业如何通过顾客参与共同设计有效获取顾客需求和创意应用于产品开发,仍是企业面临的现实问题。

价值共创是近年来关注的重要话题,现有研究多采用顾客满意度[2]、企业绩效[3]对价值共创效果进行衡量,尚未体现出价值是由企业和顾客共同创造的思想。利用顾客与企业共同设计中贡献的知识来设计产品,实现快速感知和响应顾客需求,体现为企业的协同型顾客敏捷性[4]。更进一步,顾客需求不是一成不变的,产品不再是静态结构,产品随需而变的能力成为数字经济时代的重要特征[5]。企业需要增进对顾客需求偏好的预测,设计具有灵活性、快速适应性特征的产品,表现为产品适应性创新[6]。因此,协同型顾客敏捷性和产品适应性创新更好地突出了顾客参与共创的思想。

共同设计是一种顾客与企业人员之间基于共享和学习的交互行为。现有研究探索了顾客参与对价值共创的直接影响,以及对顾客的体验价值和口碑宣传的影响[7]。然而,在共同设计背景下,企业如何基于顾客的参与提升企业对顾客需求的响应能力和产品适应性创新,鲜有研究结论。顾客参与共同设计与企业人员具有共同的目标,即设计顾客满意的定制产品,因此,顾客与企业人员形成了具有一定意义的虚拟团队合作,可以称之为“顾客参与的虚拟团队”。这种新型的协作团队跨越了时间、空间以及组织边界,通过团队成员间知识资源的交换和共享,提升了顾客与企业人员的合作开发能力。虽然已有研究讨论了虚拟团队交互能力对团队合作绩效的作用[8],但是关于定制社区中“顾客参与的虚拟团队”成员的交互在顾客参与价值共创过程发挥的作用仍缺乏研究。

鉴于实践领域的现实问题和现有研究的理论缺口,在共同设计背景下,本研究基于服务主导逻辑中顾客共创的思想,将协同型顾客敏捷性和产品适应性创新作为价值共创效果的衡量;基于交互记忆系统理论,刻画“顾客参与的虚拟团队”中交互记忆系统的行为特征,进而探讨顾客参与如何通过影响团队的交互记忆系统行为特征最终影响价值共创效果。企业的产品创新还取决于企业的吸收能力[9],企业吸收能力对产品创新的作用机制研究得到了广泛的重视,然而,企业吸收能力在团队交互过程中如何发挥作用尚缺乏深入讨论。因此,本研究还将探索企业吸收能力在交互记忆系统对价值共创效果影响路径中发挥的调节作用。

2 理论基础与文献回顾

2.1 顾客参与共同设计及其对价值共创的影响研究

顾客参与指顾客关于品牌的对话讨论、对企业的反馈和建议、提供的推荐等,包括顾客与企业的所有活动[10]。MOLLEN等[11]将顾客参与解释为顾客与品牌建立积极关系的认知和情感维度。顾客参与的特点是动态和持续的认知加工以及情感体验价值的满足。顾客参与共同设计作为近年来定制背景下受到关注的特定顾客参与行为,具备明确目标性,即价值一致性和独特性[12]。在定制背景下,顾客参与行为可以划分为认知参与和情感参与两个维度。其中,认知参与是指顾客积极将个人的价值和目标投入到产品,参与设计反映其价值或目标的产品;情感参与是指顾客参与定制过程产生的积极情绪。

价值共创是参与主体通过资源整合来共同创造价值的动态过程。关于顾客参与对价值共创效果的影响研究,学者们主要从顾客体验、关系营销视角进行分析。例如,朱丽叶等[13]研究了顾客参与品牌共创对品牌承诺的影响,牛振邦等[14]探讨了顾企互动对顾客品牌体验及价值共创意愿的影响作用。也有学者开始探究顾客参与对平台企业创新绩效的影响作用[15]。这些研究为顾客参与对价值共创效果的影响研究奠定了良好的基础。随着数字化平台的深入应用,企业与顾客互动程度的加深,顾客作为关键的知识来源,对定制企业产品开发具有关键的意义。在顾客参与的基础上,企业如何有效进行顾客知识的吸收和转化,提升顾客参与价值共创的效果仍缺乏理论解释。在定制背景下,企业通过在线方式实现顾客参与共同设计,深化对顾客需求的精准响应。同时,面对高度动荡的市场环境,企业的产品需要具备适应性创新能力,即根据顾客需求变化进行产品的适应性拓展和迭代[16]。现有研究尚未揭示顾客参与共同设计对协同型顾客敏捷性和产品适应性创新的影响。

2.2 交互记忆系统及其应用研究

交互记忆系统(transactive memory system, TMS)是团队成员间形成的一种团队式分布认知,成员间通过交流互动了解自己及其他成员拥有的知识,逐渐形成了对团队中知识分布和成员专长的认知,在团队合作能够更高效地交换知识和解决问题[17]。LEWIS[18]提出交互记忆系统的3个行为特征,分别为专业性(团队成员具有完成任务的专业知识并且分布于不同的专业领域)、可信性(团队成员互相信任彼此的专业知识)、协调性(团队成员间的合作协调程度)。现有大量研究关注交互记忆系统的影响因素及其对团队工作绩效、创新绩效的影响[19]。随着信息技术的发展,逐渐有研究关注虚拟团队中的TMS,例如CAO等[20]构建了社交媒体使用在支持TMS及对团队创造力的影响模型。

顾客参与共同设计与企业人员形成“顾客参与的虚拟团队”,顾客的需求和创意知识为企业提供多样化的知识结构来源,是企业产品开发所不可缺少的重要知识。顾客的参与使得团队内知识结构更加多样化,从而有利于企业人员对顾客拥有知识的了解和获取,快速协调和整合相关知识。不同于传统团队稳定的成员结构,顾客作为团队成员的变化频率较高,可能存在顾客与企业人员交流不足、协调度和信任感较差等问题。因此,有必要探索“顾客参与的虚拟团队”的交互记忆系统行为特征及其带来的影响。

3 研究模型及假设

3.1 研究模型

交互记忆系统为“顾客参与的虚拟团队”中成员如何通过交互行为了解其他成员的知识,形成对成员知识的信任及协调合作,最终提高团队合作效果提供了解释。同时,企业吸收能力是企业搜寻、吸收和应用来自外部知识的能力[21]。在顾客参与共同设计的过程中,企业吸收能力在与顾客的团队协作中通过高效识别和应用有价值的顾客知识,从而快速响应顾客需求、实现产品的适应性创新发挥了重要作用。因此,本研究提炼了“顾客参与的虚拟团队”中交互记忆系统的行为特征,建立顾客参与对交互记忆系统及价值共创效果的影响模型(见图1),并考虑企业吸收能力产生的调节作用。

图1 研究模型

基于LEWIS[18]的研究,本研究定义“顾客参与的虚拟团队”形成的交互记忆系统3个行为特征:专业性体现在“顾客参与的虚拟团队”中团队成员感知彼此知识领域的专长度;可信性是在完成共同设计任务的过程中,“顾客参与的虚拟团队”中成员间对彼此知识的信任程度;协调性是企业与顾客在共同设计过程中互助合作的程度。

ZAHRA等[22]提出,吸收能力可以划分为潜在吸收能力和现实吸收能力,其中潜在吸收能力包含知识获取和消化,现实吸收能力包含知识转化和利用。曾萍等[21]提出,企业的创新活动与产生的绩效是知识转化和利用的过程,与现实吸收能力的内涵存在重叠之处。因此,在探索吸收能力对创新绩效的影响时考虑的是潜在吸收能力。本研究将分析潜在吸收能力对交互记忆系统行为特征与价值共创效果关系的调节作用。

3.2 研究假设

3.2.1顾客参与共同设计对交互记忆系统的影响效应

顾客的认知参与是为了获得反映个人价值和目标的产品而进行持续认知加工的过程[12]。因此,顾客积极表达对产品功能的需求及想要实现的自我价值。顾客的认知参与通过在线渠道为企业的产品开发提供了需求知识及创新知识,增强了“顾客参与的虚拟团队”中成员知识结构的多样化。成员间的认知互动提高了成员对彼此专业知识的了解程度[17],有利于企业识别顾客所拥有的知识。信任是通过团队成员间不断了解其他成员拥有的知识而逐渐增强的。顾客与企业进行关于产品需求、个人价值等相关内容的认知交互,有助于建立双方之间的了解,增强对彼此知识的信任感。此外,通过顾客参与的一系列活动,顾客与企业之间建立更紧密和深入的联系,所以对信任感的提升有积极影响。同时,在知识的交流和学习过程中,由于对彼此的了解程度加深,合作过程中流畅程度和效率会得到提高[23]。

顾客参与定制产品的共同开发过程中与企业建立情感交流,有助于增强团队成员间的信任度[23]。顾客与企业间的关系强度对可信性和协调性的形成具有正向影响[24]。崔立新等[25]研究发现,顾客参与服务创新可帮助企业获得更多的沟通交流,因此促进了可信性和协调性。在线定制社区中,企业通过与顾客的联系和沟通,能够建立更好的情感联系,增强企业人员对顾客的信任感。顾客获得积极的情感体验对团队合作有积极影响。由此,提出以下假设:

假设1a认知参与对“顾客参与的虚拟团队”的专业性具有积极影响。

假设1b认知参与对“顾客参与的虚拟团队”的可信性具有积极影响。

假设1c认知参与对“顾客参与的虚拟团队”的协调性具有积极影响。

假设2a情感参与对“顾客参与的虚拟团队”的可信性具有积极影响。

假设2b情感参与对“顾客参与的虚拟团队”的协调性具有积极影响。

3.2.2交互记忆系统对价值共创效果的影响效应

顾客作为推动创新的关键知识来源,从产品的被动接受者转变成主动贡献者,其具备的产品使用体验和创新知识为企业内部员工带来了新的知识结构。在产品研发的过程中,以顾客需求为导向能够有效提升产品与顾客需求的契合程度。顾客知识作为企业获取产品需求的重要来源,可帮助企业快速收集顾客的需求信息并积极响应[4]。企业为了应对产品生命周期缩短的挑战,需要利用更多样化、细粒度的知识,从而开发能够进行适应性调整的产品[26]。团队成员间知识结构的多样化程度帮助企业更好地评估潜在顾客的需求,将更多的动态信息整合到产品开发中,提高产品的适应性创新能力。

信任是影响团队中成员行为的一个重要因素。可信性促进了企业与顾客合作过程中的知识交换,增加知识交流的深度[27]。顾客与企业的合作程度越深,越有助于企业获取更多顾客贡献的知识。同时,对顾客知识的信任有利于企业应用来自顾客的需求知识,从而快速实现对顾客需求的响应。成员间的深度合作还能促进企业对顾客知识进行更全面地学习,将来自顾客的知识动态整合到产品开发中,提高产品的灵活性[6]。

具有良好的协调性有利于双方更高效地理解和吸收彼此贡献的知识和创意。ZHU等[28]发现,协调性有利于用户的互动,从而推动创意成效。可见,成员间的有效协作能让企业更加快速地对顾客需求知识进行处理,实现协同型顾客敏捷性[4]。适应性创新需要企业及时捕获来自顾客的反馈信息,缩短学习周期,对产品进行不断拓展和迭代[5]。企业通过与顾客高频、高效地互动可以实现更高效地学习,将顾客动态信息应用于产品的开发[16]。由此,提出以下假设:

假设3a“顾客参与的虚拟团队”的专业性对协同型顾客敏捷性具有积极影响。

假设3b“顾客参与的虚拟团队”的专业性对产品适应性创新具有积极影响。

假设4a“顾客参与的虚拟团队”的可信性对协同型顾客敏捷性具有积极影响。

假设4b“顾客参与的虚拟团队”的可信性对产品适应性创新具有积极影响。

假设5a“顾客参与的虚拟团队”的协调性对协同型顾客敏捷性具有积极影响。

假设5b“顾客参与的虚拟团队”的协调性对产品适应性创新具有积极影响。

3.2.3企业吸收能力的调节作用

吸收能力体现了企业获取有价值信息的能力,以及对知识的分析和解释能力。MORGAN等[9]发现,企业的吸收能力对顾客参与与产品创新、企业开发绩效的关系具有正向调节作用。较高的吸收能力帮助企业能够更好地识别和分析动态变化的顾客需求和市场环境。面对大量的顾客知识,具有高水平吸收能力的企业通常能够更好地利用信息技术,识别出有价值的信息,抓住其中蕴含的市场机会[22]。同时,团队学习能力还依赖于成员的知识消化能力,企业对知识的消化能力越强,越能对信息做出正确的解释和评估,促进企业对知识的有效整合。吸收能力促进了知识可用量到创新效果的转变[29],所以在形成相同水平的交互记忆系统条件下,高水平吸收能力的企业在与顾客的共同设计过程中会获得更好的价值共创效果。由此,提出以下假设:

假设6企业的吸收能力强化了交互记忆系统的特征对价值共创效果的促进作用。

4 研究设计与数据分析

4.1 测量工具开发与预测试

为了验证假设,本研究采用问卷调研的方式收集数据。顾客参与维度、交互记忆系统、吸收能力具有成熟的量表,但是协同型顾客敏捷性及产品适应性创新是学者们提出的新概念[4,5],目前尚未有成熟的量表。因此,对于已具有成熟量表的变量,本研究结合研究背景对量表进行调整。对于协调型顾客敏捷性,本研究通过对顾客敏捷性和协同型顾客敏捷性相关文献的梳理和概念的理解,借鉴顾客敏捷性量表进行调整;对于产品适应性创新,本研究搜集了产品适应性创新的相关文献,根据其中概念的定义及研究情境设计了初步的量表。在内容效度检验过程中,邀请了3位在高校从事组织行为、价值共创领域研究的专家和2位企业管理者,对本研究开发的题项进行评价。在介绍了变量的定义后,请专家验证题项与定义的相关性,进而确保题项的语义清晰,并对题项进行润色。然后,本研究邀请了 3名博士研究生将各题项归入8类。结果显示,题项被归入对应类别的正确率达到90%,说明问卷具有较高的内容效度。

本研究通过线上调研的方式进行预测试,向为顾客提供产品定制服务并与顾客进行共同设计的企业基础或中层管理者发放调查问卷。预测试阶段共收取了95份有效问卷进行探索性因子分析。其中,KMO值为0.84,Bartlett检验的显著性为0.000,说明数据适合作因子分析。在主成分分析中,采用最大方差法提取特征值大于1的有8个成分,对应本研究的8个变量。随后,检验本研究设计的量表在度量相应的潜变量时是否具有稳定性和一致性。本研究利用SPSS软件的可靠性分析,根据样本的数据计算出整体信度为0.86,其他各因子的信度值均高于0.7。结果表明,各测度项能够很好地归属于特定的因子,因此证明了测量工具的有效性。

4.2 变量测量

本研究采用7级Likert量表的测量方式,具体的测量项如下。

(1)顾客参与认知参与和情感参与的量表借鉴KWON等[12]及HARRIGAN等[30]的研究,认知参与由4个题项组成,典型的题项如 “顾客积极表达想要定制产品实现的功能”;情感参与由3个题项组成,典型的题项如“参与共同设计让顾客对产品开发充满热情”。

(2)交互记忆系统交互记忆系统的3个行为特征均具有成熟的开发量表,借鉴LEWIS[18]的研究,专业性由3个题项组成,典型题项如“顾客拥有与定制产品设计相关的知识”;可信性由4个题项组成,典型题项如“我们相信顾客在共同设计中提供的知识”;协调性由3个题项组成,典型题项如“我们与顾客能够以良好协调的方式一起工作”。

(3)吸收能力借鉴杨慧军等[29]的研究,采用6个题项测量企业的吸收能力,典型的题项如“为获取新知识,我们经常与其他企业进行交流”“我们能够快速分析和理解变化的市场需求”。

(4)协同型顾客敏捷性基于HUANG等[4]提出的协同型顾客敏捷性及早期关于顾客敏捷性的量表,设计了4个题项,典型的题项如“我们能够快速响应顾客提出的需求”。

(5)产品适应性创新根据肖静华等[5]对产品适应性创新的定义,设计了3个题项,典型的题项如“我们的产品在应对顾客快速变化的需求时具有灵活性”。

4.3 数据结果

4.3.1问卷信度与效度检验

正式数据收集阶段,本研究通过Credamo调研平台的高级账户服务向特定的人群发放问卷,于2022年2～4月开展问卷调研。由于提供定制服务的主要集中在服装、旅游、零售、建筑装修等行业,本研究在Credamo平台中设定了行业类别及符合企业基层或中层管理者特征两个基本条件后,还需要管理者回答企业是否满足以下两个条件:①企业为顾客提供产品定制服务;②顾客在产品开发阶段与企业人员共同设计产品。不满足这两个条件的问卷将不作为研究样本。最终本研究回收了342份问卷,有效样本共304份,有效率为89%。

对正式收集的数据进行验证性因子分析,通过信度与效度检验评估测量模型的有效性,结果见表1。当所有因子的Cronbach’sα系数大于0.7,表明测量模型具有良好的信度。因子的组合信度(CR)大于0.8,平均抽取方差(AVE)值大于0.5时,说明测量模型具有良好的收敛效度。由表1可知,Cronbach’sα系数、CR和AVE指标均达到理想标准,验证了测量模型具有较高的稳定性及收敛效度。因子间的相关分析结果见表2,斜对角线上为因子的AVE值平方根。结果表明,因子的AVE值平方根大于其与其他因子的相关系数,区别效度通过了检验。

表1 信效度分析(N=304)

表2 变量均值、标准差及相关分析(N=304)

4.3.2共同方法偏差

本研究采用Harman单因素法来进行共同方法偏差检验。通过SPSS 25.0进行主成分分析,采用最大方差法提取特征值大于1的因子,共提取了8个因子,其中第一个主成分占比为30.68%,小于40%临界值,因此,数据不存在共同方法偏差。

4.3.3假设检验

为了检验假设,本研究采用结构方程模型进行主效应分析,并采用多层线性回归的方法进行中介效应及调节效应的检验。

(1)主效应检验本研究利用Lisrel 8.80进行结构方程模型分析,来检验顾客参与对交互记忆系统行为特征,进而对协同型顾客敏捷性、产品适应性创新的影响。测量模型拟合指标为χ2/df=1.67,RMSEA=0.05,GFI=0.88,NFI=0.98,NNFI=0.98,IFI=0.98,CFI=0.98。拟合优度指标均满足要求,模型具有较强的数据拟合能力。回归结果见图2。由图2可知,认知参与(β=0.51,p<0.01)对专业性具有积极影响;认知参与(β=0.36,p<0.01)和情感参与(β=0.14,p<0.1)对可信性具有积极影响;认知参与(β=0.36,p<0.01)和情感参与(β=0.31,p<0.01)对协调性具有积极影响。因此,支持假设1和假设2。专业性(β=0.29,p<0.01)、可信性(β=0.18,p<0.01)、协调性(β=0.41,p<0.01)对协同型顾客敏捷性具有显著的正向影响;同时,专业性(β=0.26,p<0.01)、可信性(β=0.15,p<0.05)、协调性(β=0.36,p<0.01)也对产品适应性创新具有显著的正向影响。因此,支持假设3～假设5。

注:*、**分别表示p<0.1, p<0.05,下同。

(2)中介效应及调节效应检验本研究采用多层线性回归的方式,因变量分别为协同型顾客敏捷性和产品适应性创新,逐步将控制变量、自变量、中介变量、调节变量及其交乘项放入回归模型中。在结构方程模型的分析中,验证了顾客参与对交互记忆系统具有积极影响,交互记忆系统对价值共创效果具有积极影响。在多层线性回归中,本研究首先检验顾客参与对价值共创效果的直接影响,然后检验顾客参与、交互记忆系统对价值共创效果的影响,从而验证交互记忆系统带来的中介效应。中介效应和调节效应的回归分析结果见表3。表3中M3的结果显示,在包含交互记忆系统行为特征的模型中,认知参与对协同型顾客敏捷性的影响仍然显著(β=0.19,p<0.01),因此,交互记忆系统的3个行为特征在认知参与与协同型顾客敏捷性的关系中起部分中介作用;情感参与对协同型顾客敏捷性的影响不再显著(β=-0.01,p>0.1),因此,可信性、协调性在情感参与与协同型顾客敏捷性的关系中起完全中介作用。同样,M8的结果显示,在包含交互记忆系统行为特征的模型中,认知参与对产品适应性创新仍具有显著影响(β=0.15,p<0.05),因此,交互记忆系统的3个行为特征在认知参与与产品适应性创新的关系中起部分中介作用。情感参与对产品适应性创新的影响不显著(β=0.02,p>0.1),因此,可信性、协调性在情感参与与协同型顾客敏捷性的关系中起完全中介作用。本研究采用Bootstrapping来再次验证中介效应。通过SPSS 25.0中Process插件,设定5 000样本量,在 95% 置信度下进行随机重复抽样,结果显示,Bootstrapping的中介效应与多层线性回归分析是一致的。

表3 中介效应和调节效应的回归分析(N=304)

在进行调节效应检验前,本研究对专业性、可信性、协调性及吸收能力进行中心化处理,然后分别生成专业性与吸收能力、可信性与吸收能力、协调性与吸收能力的交乘项。将交互记忆系统的3个行为特征、吸收能力、交乘项作为自变量放入模型中,因变量分别为协同型顾客敏捷性和产品适应性创新,从而验证吸收能力对交互记忆系统行为特征与价值共创效果关系的调节效应。由表3可知,吸收能力对可信性、协调性与协同型顾客敏捷性、产品适应性创新的关系具有显著的增强作用,而对专业性与协同型顾客敏捷性、产品适应性创新之间的关系没有显著影响。可能的原因是,专业性体现了“顾客参与的虚拟团队”中成员知识结构的多样化程度,当大量顾客参与企业的共同设计,顾客拥有的知识越多样化,为团队中贡献的知识越丰富,企业能够利用的知识越多。本研究关注的潜在吸收能力包含了企业对知识的获取和消化能力,当顾客带来的知识越多样化、专业化程度越高时,已经为企业贡献了丰富及有价值的知识,此时,企业主动获取和消化知识的能力对产品设计所产生的效果不再明显。因此,假设6部分得到支持。

5 结语

顾客参与共同设计作为价值共创的一种具体形式,为企业开发满足顾客个性化需求的产品及提高产品适应性创新能力提供了有效的途径。本研究探索了“顾客参与的虚拟团队”中交互记忆系统的行为特征如何在顾客参与和价值共创效果之间产生作用,并考虑了企业吸收能力的影响作用。研究发现:①顾客的认知参与对专业性、可信性及协调性具有积极影响,顾客的情感参与对可信性和协调性具有积极影响;②交互记忆系统的行为特征,即专业性、可信性、协调性都对协同型顾客敏捷性及产品适应性创新具有积极影响;③企业吸收能力对可信性、协调性与价值共创效果的关系具有显著的调节作用。在高水平吸收能力的企业中,“顾客参与的虚拟团队”中可信性和协调性对价值共创效果的积极影响得到增强;而低水平吸收能力的企业中,可信性和协调性对价值共创效果的积极影响较低。

本研究具有以下理论贡献:①拓展了价值共创效果及顾客参与的衡量,考虑协同型顾客敏捷性及产品适应性创新作为价值共创效果的衡量,开发相应的量表,丰富了现有研究中价值共创效果的测度;②从认知视角突出企业对顾客知识进行学习和应用的重要性,为企业与顾客如何进行交互协作,实现知识资源的整合和应用提供了理论解释,将交互记忆系统的研究对象拓展到了“顾客参与的虚拟团队”,研究顾客与企业人员间的知识共享过程如何提升价值共创效果;③探索顾客参与对价值共创效果影响的边界效应,揭示了在顾客与企业互动过程中企业吸收能力产生的调节作用。

本研究为企业提供关于加强顾客参与及团队合作的实践启示:①企业人员在与顾客互动的过程中,应该鼓励更多的认知参与,如引导顾客表达更多的功能需求,企业人员多分享自身拥有的产品专业知识来丰富顾客关于产品的知识。②企业可以通过与顾客建立更多的情感交流,如举办情感主题活动,还可以对于顾客的产品体验给予积极回复等。③鼓励更广泛的顾客参与产品共同设计,利用有效的管理工具及信息技术,精准识别和判断顾客擅长的领域;通过在线社区与顾客进行更多的交流,增加对彼此的了解;并建立及时的响应机制,提供个性化沟通。④企业有必要通过积极与其他企业交流,提升企业的信息技术水平,利用信息技术工具快速分析、理解顾客需求和市场的变化,以提升自身的吸收能力。

本研究存在一定的局限与不足之处:①仅对企业人员进行调研,未来研究考虑同时面向团队中的企业人员及顾客进行深入调研;②虽然考虑了顾客与企业形成的虚拟团队合作中交互记忆系统的3个行为特征,并考虑了顾客参与对3个行为特征的影响,但随着信息技术的发展,交互记忆系统会呈现出新的特征,未来应该更深入探索虚拟社区中交互记忆系统的其他行为特征及其影响因素。