Your winning business model agenda: four questions to shape growth
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 Defines clear steps for growth planning that support answers to the crucial question: How and where are you planning to scale up the business and what talent do you need to implement this? Design/methodology/approach As the “Business model value matrix” shows, having ‘happy customers’ is only one determinant of a business model’s success. The other essential block of diagnostic questions deals with the current state and prospects of the firm’s growth. Findings We found that companies that have found ways to keep their business models in a winner’s state can provide clear, evidence-based answers to questions about growth opportunities and risks, while their less successful peers have difficulty addressing the issues. Continuous collecting and analyzing of this information allows successful companies to embrace the strategy-as-learning model of development, built around active learning and proactive adjustment to evolving environment. Practical implications To develop a strategy for moving to and sustaining the Winner state, managers must clearly articulate and test a set of hypotheses about the mechanisms of their company’s growth. The first step on this path is related to obtaining a clear view on the factors that underpin the current financial performance. Originality/value High-performance cultures make sure that each manager has the clear answers to the questions of value, growth and digitization in order to learn, experiment and implement the company business model agenda. The unproductive cultures, on the other hand, are sustained by managerial teams that usually do not have the answers to these crucial questions, but are very good at political games.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle