Strategic Planning in Small and Medium Enterprises (SMEs): A Case Study of Botswana SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Although small and medium enterprises contribute immensely to the economy of a country, they are characterised by low performance and high failure rate which is often blamed on lack of resources such as funds, land and skilled labour. Many business management specialists argue that even on the availability of such resources, some SMEs still fail due to lack of strategic planning. Extent literature indicates that formal strategic planning improves business performance as it involves deriving a game plan that enables SMEs to anticipate and respond to the turbulent market by arranging their resources and capabilities accordingly. As such, this research investigates the status of strategic planning by SMEs in Botswana. The study also investigates the perceived value of Strategic Planning by SME owner managers, and the extent of planning as well as identifying the barriers that prevent effective strategic planning. Using semi-structured interviews of 36 Small and Medium firms selected across several sectors, the study finds that strategic planning efforts do exist within SMEs but most of these firms engage in strategic planning activities to a limited extent. The study also finds several barriers, which contribute to lack of strategic planning. For instance, the study finds that most SME owner/managers have limited knowledge in the area of strategic planning. Some indicated that they do not plan because of the size of the business. Whereas some admitted that they still possess the traditional based thinking where most business decisions are based on intuition. The findings of this study have implications for policy decision makers and SME owner managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».