Organizational Leadership Strategies for Growing Membership in a Start-Up Online Business
Notice bibliographique
Résumé
Leaders of small- and medium-sized enterprises (SMEs) play a critical role in driving the global economy; however, online start-ups often face high failure rates within their first year. Some start-up leaders fail to implement effective promotional strategies, hindering their ability to succeed in a competitive market. Grounded in the Baldrige performance excellence framework, the purpose of this qualitative single case study was to explore effective strategies business leaders use to grow membership in an online start-up business. The participants were two senior leaders in the Toronto region’s start-up sector. Data were collected using semistructured interviews as well as a review of internal organizational documentation and professional and academic literature to address the business problem. Through methodological triangulation, three themes were identified: (a) strategic planning, (b) consumer management, and (c) performance measurement and analysis. A key recommendation is for start-up leaders to use design thinking to enhance the user experience and leverage digital marketing to drive engagement. The implications for positive social change include the potential to equip leaders of SMEs with strategies to successfully launch online businesses, thus contributing to global economic stability and supporting the financial strength of local communities.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».