Strategic Alliance Success Factors: A Literature Review on Alliance Lifecycle
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The research aims to investigate how firms can achieve alliance success. In global markets, the alliance failure rate is very high. This study will try to understand why, facing with such a high failure rate, more and more firms decide to enter or form strategic alliances. It appears necessary to identify key factors and show how firms can successfully manage them in each phase of alliance lifecycle.Methodology. For this study, a qualitative approach was adopted, in order to explore and understand the research problem. The issues of alliance success factors is investigated through the analysis of the existing literature, focusing in particular on the last two decades.Findings. By reviewing several theoretical perspectives, we identified alliance success factors and showed what kind of relevance they have in each phase of alliance lifecycle. It was found that strategic alliances develop through three phases. Alliance success lies on successful management of key factors, involved in each phase.Research Limits. Research deals with the issues of alliance success factors at the level of a single alliance and not at the level of an alliance portfolio. Further research should extend the analysis perspective.Managerial Implications. Firms involved in a strategic alliance should consider several critical aspects. For the entire alliance lifecycle, they have to look for a high degree of fit with their own partners. Another important aspect is related to the risk of opportunistic behavior, which could be reduced through the choice of an appropriate governance form and the development of social capital.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».