An ecosystems analysis of how sales managers develop salespeople
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to identify and explain how leadership behaviors of sales managers can enhance the development of salespeople within the context of those interpersonal connections and interactions that is the sales ecosystem. Design/methodology/approach The authors collected and analyzed qualitative data from in-depth interviews with a sample of 36 sales professionals. Over 47 hours of interviews were transcribed and analyzed via NVivo. The statements were labeled as particular leader behaviors using the Miles and Huberman (1994) coding system. Findings The study identifies coaching, customer engaging, collaborating and championing as the four key leader behaviors that are relevant to the sales ecosystem. Specifically, coaching and customer engaging enhance the individual microsystems of salespeople; and collaborating and championing enhance the corresponding mesosystems. Analysis of the interview statements further revealed that trust, confidence, optimism and resilience are four relational elements that tend to coexist with these leader behaviors in the sales ecosystem. Practical implications This study provides a structure for sales organizations to strengthen their sales ecosystem through targeted interventions and training for those that manage salespeople. Past research finds that sales organizations too often neglect this type of managerial training. Originality/value This is the first study to examine sales leadership through the lens of Bronfenbrenner’s (1979) ecological systems theory. Further, the qualitative methodology, which is relatively unique in sales research, provides rich data that is particularly useful for exploring how and why things have happened.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».