Opportunity-based growth management: enabling a company-wide effort to proactively take advantage of new business prospects
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The growth imperative dominating in today’s market economy implies that shareholder value creation can happen only through constant, profitable growth of the business. The article offers a process for increasing the effectiveness of a firm’s strategy by improving the quality and number of growth opportunities it enables managers to take advantage of. Design/methodology/approach To address the problem of bridging the strategizing process with emerging opportunity landscapes, the current paper offers a practical approach for establishing opportunity-based growth management (OGM) system, comprising six basic components: Understanding, Scanning, Articulating, Testing, Choosing, and Organizing. Findings The presented approach allows the management to notice and exploit the emerging market opportunities before competitors, to leverage the full information available within the company (particularly among front-line employees), and to assess the current company’s business model and make the necessary adjustments. Practical implications A case study of the process in action is presented. Originality/value The proposed OGM framework enables higher-level linking of the “strategy-as-learning” with “strategy-as-planning” paradigms.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».