Contemporary Practices of Intelligence Support for Competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the practices, assessment approaches, procedures, and applied aspects of competitive intelligence (CI). The study relies upon a survey of CI practitioners conducted in 2019 and a comparison of its results with a similar survey in 2006. It was found that companies spend the time devoted to this activity mainly on processes that go beyond collecting information, including planning, analysis, communications, and management. Most enterprises have official divisions and profile managers. The results are used to perform a variety of strategic and tactical tasks.The main sources of information are the Internet, company employees, customers, and industry experts. Compared to 2006, a new key resource has emerged — social networks. Of the analytical methods, SWOT analysis and the study of competitors are most often used. Several channels of communication are used simultaneously to disseminate the received information, mainly email and presentations are used. Key performance criteria are customer satisfaction and the number of decisions made based on the information gathered.A comparative analysis revealed that over the period separating the surveys of 2006 and 2019, the function of the CR has become more formalized. The share of companies with centralized divisions and CI managers has grown. Currently, this activity more often goes beyond the simple profiling and evaluation of competitors. Technology assessment, economic, and political analysis are more actively practiced.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».