Strategi för framgång : Hur svenska storföretag arbetar för att hävda sig mot konkurrens och skapa nya marknader
Notice bibliographique
Résumé
Syfte: Med ”Blue Ocean Strategy” avses skapandet av nya marknader utan konkurrens. Denna studie vill belysa hur fem svenska storföretag aktivt arbetar med att skapa nya marknader, stå emot konkurrens på befintlig marknad och slutligen om miljöarbete ses som en konkurrensfördel, vilket leder till en stärkt marknadsposition. Metod: Studien angriper undersökningsproblemet med att anta en induktiv ansats med kvalitativa intervjuer. Arbetet baseras på djupintervjuer med företagsledare från fem svenska storföretag; Alfa Laval, Assa Abloy, Inwido, Lindab och Tetra Pak. Vidare antar studien ett hermeneutiskt förhållningssätt där tolkningen blir central. Resultat och konklusion: Resultatet av studien visar att få företag verkar för att inta en ny oetablerad marknad, så kallad ”blå ocean”. Fokus hos företagen i studien ligger på att bibehålla samt vinna nya marknadsandelar på befintliga marknader samt utöka till fler geografiska områden. Studien visar hur företagen arbetar både med kostnadsöverlägsenhet samtidigt som de arbetar med differentiering av sina produkter där samtliga företag idag arbetar med innovationsarbete vilket skapar möjligheter för att särskilja produkter från konkurrenters utbud. Detta till trots är företagen inte ”stuck in the middle” enligt Porters (1980) teori, utan stöder tesen om en hybridstrategi som visar på god konkurrenskraft om företaget är innovativt. Utöver det belyser studien digitaliseringens intåg på marknaden där både marknadsföring och handel i allt större utsträckning sker digitalt. Företagen i studien visar också på betydelsen av lokal närvaro, inträde på rätt geografiska marknader och värdet av goda kundrelationer. Slutligen belyses nödvändigheten att vara ledande avseende miljöfrågor och hållbara produkter.
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.
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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,017 |
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 ».