Change Management in Small Business Digital Transformation: A Systematic Review and Lean Change Adoption Framework
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation has become a critical imperative for small businesses seeking to remain competitive in increasingly dynamic and technology-driven markets. However, the success of such transformation initiatives is heavily dependent on effective change management practices, which are often underdeveloped in small enterprises due to limited resources, informal structures, and resistance to organizational change. This study presents a systematic review of existing literature on change management in the context of small business digital transformation, with the aim of identifying key challenges, success factors, and practical strategies for effective implementation. Drawing on peer-reviewed journal articles, industry reports, and case studies, the review synthesizes evidence on how small businesses navigate technological adoption while managing human, cultural, and operational transitions. The findings reveal that common barriers include lack of strategic vision, insufficient leadership commitment, limited digital skills, employee resistance, and inadequate communication mechanisms. Conversely, critical success factors include strong leadership engagement, clear communication of change objectives, employee involvement, continuous training, and adaptive organizational cultures. Based on these insights, the study proposes a Lean Change Adoption Framework tailored to the needs of small businesses. This framework integrates principles of agility, iterative implementation, stakeholder feedback, and continuous learning to support flexible and sustainable transformation processes. It emphasizes small-scale experimentation, rapid feedback loops, and incremental change as opposed to large-scale, resource-intensive transformation efforts. The proposed framework also highlights the importance of aligning digital initiatives with business goals, fostering a culture of innovation, and leveraging low-cost digital tools to enhance operational efficiency. By simplifying traditional change management models and incorporating lean principles, the framework provides a practical roadmap for small businesses to successfully navigate digital transformation despite resource limitations. This study contributes to the growing body of knowledge on digital transformation and change management by offering a context-specific approach that bridges the gap between theory and practice. Future research should focus on empirical validation of the framework across different sectors and regions, as well as the integration of emerging technologies to further enhance adaptability and resilience in small business environments globally.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».