Digital Technology Skills Learning for Sales Employees: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The rapid digital transformation of the global economy has reshaped the competencies required of sales employees, shifting their roles from transactional intermediaries to digitally informed advisors. While extensive research has examined digital marketing strategies and organizational-level transformations, limited attention has been given to the operational-level digital skills essential for frontline sales employees, particularly within small and medium-sized enterprises (SMEs) and emerging economies. This study employed a scoping review methodology, following Arksey and O’Malley’s (2005) framework and PRISMA 2020 guidelines, to systematically map the extent and nature of the literature on digital technology skills for sales employees. A comprehensive search across Scopus, Web of Science, EBSCOhost, ProQuest, and Google Scholar yielded 1,250 records, of which 45 met the inclusion criteria. Data were extracted and thematically synthesized to identify core competency clusters and research gaps. The analysis revealed five thematic clusters of digital skills: (1) digital communication and social media, (2) CRM and customer data management, (3) e-commerce and digital platforms, (4) AI and data analytics, and (5) cybersecurity and data privacy. While strategic-level competencies such as AI adoption and social CRM integration are well documented, evidence on operational skills—including POS system use, e-payment security, and routine data hygiene—remains underexplored. Furthermore, the majority of studies originate from large corporations in developed economies, leaving SMEs and developing contexts underrepresented. This review contributes by synthesizing a sales-specific competency framework that integrates both strategic and operational dimensions. The findings have direct implications for organizations, SMEs, and policymakers, underscoring the need for task-embedded training pathways, sector-specific competency standards, and policy support for digital workforce development. Future research should validate these frameworks empirically, prioritize underrepresented contexts, and adopt longitudinal designs to track workforce adaptation in an evolving digital landscape.
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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».