Developing a strategy map for environmental consulting firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to identify key performance indicators (KPIs) for environmental consulting firms, explore their causal linkages and develop a strategy map around the balanced scorecard (BSC) perspectives. Design/methodology/approach Relevant KPIs are identified through interviews and secondary data. Causal relationships between KPIs are explored by using the decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) method to analyze survey responses from senior partners and industry experts. Findings The results suggest that the learning and growth perspective plays a pivotal role for consulting firms. In addition, and contrary to views held by some, internal process perspective can play a significant cause factor role for service businesses. Among the KPIs which were identified as important, acquiring new skills/techniques, increased customer value proposition, personnel utilization, new product solutions and start to end solutions as KPIs exhibited both cause and effect characteristics. Practical implications The results isolate core KPIs which self-reinforce, complement each other and form a feedback loop. Active management and monitoring of these KPIs is likely to result aid a consulting firm in achieving strategic objectives. The strategy map developed in this study can also serve as a reference point for similar businesses. Originality/value This is the first known study to develop a strategy map for a consulting business by adopting a structured approach and identify causal link among BSC perspectives and their respective KPIs. The study provides further empirical evidence for usefulness of a structured approach such as the DEMATEL.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».