Why Apple’s product magic continues to amaze – skills of the world’s #1 value chain integrator
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Apple’s amazing run of blockbusters – iPhone, iPad, iPod, iTunes, multiple iterations of the Mac computer, and going all the way back to the Apple II – has created a fan base of consumers willing to pay premium prices and produced enormous corporate value. This case aims to look at the strategies, value chain integration skills and management practices that underlie Apple’s ability to bring its designs to commercial stardom and propel shareholder value. Design/methodology/approach – The case examines two related skills that the company has developed since the late 1990s that are critical complements to Apple’s design talents: its ability to combine “build, borrow and buy” strategies and its world-leading abilities as a value chain integrator. Findings – Apple has uniquely sophisticated “build, borrow and buy” (BBB) expertise throughout its management, going all the way up to its CEO Tim Cook. The company’s lengthy success record proves it knows when and how to develop products and components internally, when to ally with other firms and when and how to acquire and integrate other companies. Research limitations/implications – This case is based on publically available sources. Practical implications – Despite working with such a large and powerful set of vendors and partners, Apple harvests much of the value in the relationships. Originality/value – The case shows how corporate leaders and personnel throughout the company maintain a systematic view of customer value, the value chain that delivers that value and the competitive and social contexts that shape value demands, so that they can communicate and coordinate activities of multiple vendors throughout the ecosystem rather than simply manage a series of one-to-one relationships.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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