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Enregistrement W1012064973

Organizing Marketing in Matrix Structured Companies, a Case Study of Alfa Laval

2015· article· en· W1012064973 sur OpenAlexaboutno aff
Mim Sarner, Emma Alvedahl

Notice bibliographique

RevueLund University Publications Student Papers (Lund University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatrix (chemical analysis)MarketingBusinessMaterials scienceComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To find out how marketing should be organized in a matrix structured organization in order to increase the company's overall efficiency Methodology: A qualitative single case study with in-depth interviews as the main source for empirical data.The use of a theoretical framework guided the research Empirical Foundation: 25 interviews were conducted with employees at diverse positions at Alfa Laval.A conducted survey also collected complementary answers by 263 respondents. Conclusions:The complexity of a large global matrix structured company will be apparent also in the marketing work.For this complexity to be manageable it is important to have a clear division of responsibilities, and managers whose role is to take responsibility for the marketing.The matrix structure needs to be continuously updated along with external and internal changes in order to stay efficient and agile.A company with a heritage of being innovation driven and product focused might increase its overall performance by working with a customer focus.We would like to take the opportunity to thank Alfa Laval and all of the respondents participating in our research, both in the interviews and in the survey.The knowledge they have shared with us has been necessary for conducting this study.But most of all we would like to thank Robert Barnes (Marketing Planning Manager, Marketing Processes at Alfa Laval) for believing in us and giving us the opportunity to do our master thesis at Alfa Laval.We are grateful that you gave us access to the empirical material and most of all for giving us, and our research study, so much of your time.Furthermore we want to thank our supervisor Christian Koch for constructive and helpful feedback throughout this semester, for time and patience, and Lund University and course coordinator Jens Hultman for helpful guidance and encouragement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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