Mitigating the liability of foreignness in factory-direct e-commerce business : Artificial intelligence capabilities as shaping factors of business

Abstract

This thesis examines how liability of foreignness (LOF) and artificial intelligence (AI) capabilities jointly shape early-stage direct-to-customer (D2C) e-commerce businesses. The thesis is motivated by the growing number of manufacturers and entrepreneurs adopting e-commerce-based D2C models that bypass traditional intermediaries and warehousing. While such approaches enable fast, low-commitment internationalization, they also expose firms to external frictions related to foreignness, distance, and operational reliability.

The thesis analyses how the mechanisms of LOF emerge in cross-border D2C operations and how these institutional and cultural distances affect essential economic outcomes. In this context, LOF appears as higher marketing and customer-acquisition costs, weaker sales conversion, and thinner early profit margins due to limited local legitimacy and operational reliability. The thesis then explores how AI-based capabilities, already integrated into marketing, payment, and logistics platforms, can mitigate these disadvantages. Such tools support localization, detect and prevent fraudulent transactions, personalize communication for unfamiliar audiences, and predict delivery performance, which helps to rebuild trust and improve efficiency in early-stage international e-commerce business.

Methodologically, the thesis is conceptual, and literature driven. It combines classical international business theories, including the liability of foreignness, institutional and cultural distance, and dynamic capabilities. With recent empirical research on e-commerce and AI applications in factors like marketing, fraud analytics, and logistics optimization. This integration leads to an analytical framework that links LOF-related frictions to digital interventions, illustrating how firms can use AI to reduce uncertainty, strengthen legitimacy, and enhance early business performance when expanding abroad.

The findings suggest that although factory-direct D2C models offer scalability and data-driven learning advantages, their success in international markets depends on the firm’s ability to manage the disadvantages of foreignness through AI-supported adaptation and control. Predictive and generative AI systems can help firms spend early-stage budgets more efficiently, increase the share of website visitors who complete purchases, reduce losses from fraud and product returns, and improve delivery accuracy. By demonstrating these mechanisms, the thesis contributes to both international business and digital commerce research and provides practical guidance for manufacturers and entrepreneurs aiming to build globally viable, AI-enabled D2C businesses.

Tämä tutkielma tarkastelee, miten ulkomaalaisuusrasite ja tekoälykyvykkyydet yhdessä muokkaavat varhaisen vaiheen suoraan kuluttajalle -verkkokauppaliiketoimintaa. Tutkimuksen taustalla on valmistajien ja yrittäjien kasvava kiinnostus hyödyntää kyseisiä verkkokauppaliiketoimintamalleja, jotka mahdollistavat tuotteiden myynnin suoraan verkossa ilman perinteisiä välikäsiä tai varastointia. Vaikka tällainen tarjoaa nopean ja kevyen tavan kansainvälistyä, se altistaa yritykset samanaikaisesti ulkomaalaisuudesta, etäisyydestä ja operatiivisesta luotettavuudesta johtuvalle kitkalle ja lisäkustannuksille.

Tutkielmassa analysoidaan, miten ulkomaalaisuusrasitteen mekanismit ilmenevät rajat ylittävässä suoratoimite liiketoiminnassa, sekä miten institutionaaliset ja kulttuuriset etäisyydet vaikuttavat keskeisiin taloudellisiin tekijöihin. Ulkomaalaisuusrasite näkyy erityisesti esimerkiksi kasvaneina markkinointi- ja asiakashankintakustannuksina, heikompana myynnin konversiona sekä kapeampina katteina, johtuen rajallisesta paikallisesta legitimiteetistä ja toiminnan luotettavuudesta. Tutkielmassa tarkastellaan lisäksi, miten tekoälypohjaiset kyvykkyydet, joita on jo sisällytetty markkinointi-, maksuliikenne- ja logistiikkajärjestelmiin, voivat lieventää näitä haittoja. Tällaiset kyvykkyydet tukevat tuotteiden ja palveluiden lokalisointia, havaitsevat ja estävät petoksia, personoivat viestintää uusille kohdemarkkinoille ja ennustavat toimitusten onnistumista. Auttaen näin rakentamaan luottamusta ja parantamaan tehokkuutta kansainvälisen verkkokaupan alkuvaiheessa.

Menetelmällisesti tutkielma yhdistää klassisia kansainvälisen liiketoiminnan teorioita, kuten ulkomaalaisuusrasitteen, institutionaalisen ja kulttuurisen etäisyyden sekä dynaamisten kyvykkyyksien teoriat, ajankohtaiseen tutkimukseen verkkokaupasta ja tekoälyn soveltamisesta markkinoinnin, petosriskien ja logistiikan optimoinnin alueilla. Tämän pohjalta muodostetaan analyyttinen viitekehys, joka yhdistää rasitteisiin liittyvät kitkatekijät digitaalisiin interventioihin havainnollistaen, miten tekoälyn avulla yritykset voivat vähentää epävarmuutta, vahvistaa legitimiteettiä ja parantaa liiketoiminnan alkuvaiheen suorituskykyä kansainvälistyessään.

Tutkimustulokset osoittavat, että vaikka tehdassuorat liiketoimintamallit tarjoavat skaalautuvuutta ja datalähtöistä oppimiskykyä, niiden kansainvälinen menestys riippuu yrityksen kyvystä hallita ulkomaalaisuusrasitteen haittavaikutuksia tekoälyn tukemien prosessien avulla. Ennustavat ja generatiiviset tekoälyratkaisut auttavat yrityksiä hyödyntämään budjettiaan tehokkaammin ja lisäämään ostotapahtuman suorittavien asiakkaiden osuutta verkkokaupassa. Tämän lisäksi ne auttavat vähentämään petoksista ja palautuksista aiheutuvia tappioita sekä parantaa toimitusten täsmällisyyttä. Näiden mekanismien esittämisen kautta tutkielma yhdistää kansainvälisen liiketoiminnan teorian ja digitaalisen liiketoiminnan käytännöt, tarjoten sekä teoreettista että käytännönläheistä ohjausta valmistajille ja yrittäjille, jotka tavoittelevat globaalisti kilpailukykyistä ja tekoälyn mahdollistamaa verkkokauppaliiketoimintaa.