Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/26275
Autoria: Gonçalves, Marta Parreira Villaverde
Orientação: Ferreira, Fernando Alberto Freitas
Data: 6-Out-2022
Título próprio: “Navigating in the Digital Swamp”: Avaliação da propensão de PMEs para online marketplaces
Referência bibliográfica: Gonçalves, M. P. V. (2022). “Navigating in the Digital Swamp”: Avaliação da propensão de PMEs para online marketplaces [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/26275
Palavras-chave: Best Worst Method (BWM)
Mapeamento cognitivo
Online marketplaces
PME Pequenas e Médias Empresas -- SME Small and Medium Enterprises
Performance empresarial
Transformação digital - Digital transformation
Cognitive mapping
Firm performance
Resumo: A evolução das tecnologias digitais levou a profundas mudanças no mundo empresarial. O e-commerce passou a fazer parte da realidade de muitas marcas, muito devido à comodidade e à simplicidade que este modelo de negócio trouxe, numa Era caracterizada pela falta de tempo e pelo excesso de informação. Entender que as necessidades do consumidor mudaram e que, com isso, os padrões de consumo já não são os mesmos, não é fácil para a generalidade das empresas, em especial para as pequenas e médias empresas (PMEs) que, atualmente, enfrentam ainda mais desafios. Assim, torna-se essencial procurar novos mecanismos que não só mantenham os negócios competitivos em ambiente digital, mas que o façam de forma sustentável e inovadora. A presente dissertação pretende colmatar esta problemática através do desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à tomada de decisão, direcionada para PMEs que ponderem aderir a online marketplaces, que as ajude a perceber se estão aptas ou se devem atuar em áreas específicas do seu negócio. Este modelo será construído com base na abordagem Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA), que combinará técnicas de mapeamento cognitivo com o Best Worst Method (BWM), recorrendo a um painel de especialistas que contribuirá com o seu know-how para identificar os fatores preponderantes à adesão destas empresas a online marketplaces. Por último, o modelo será aplicado a um conjunto de PMEs, a fim de avaliar a respetiva propensão à adesão. A aplicabilidade do modelo será analisada numa sessão de consolidação com um membro da Agência Nacional de Inovação (ANI).
Digital technology evolution has led to deep changes in the business world. E-commerce has become part of the reality of many brands, much due to the convenience and simplicity brought by this business model in an Era characterized by lack of time and information overload. Understanding that consumer needs have changed, and that consumption patterns are no longer the same, is not easy for most companies, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs) that currently face even more challenges. Thus, it becomes essential to seek new mechanisms that not only keep businesses competitive in digital environments, but can do so in innovative and sustainable ways. This study sought to address this issue through the development of a decision support tool for SMEs that consider joining online marketplaces. This model will allow these companies understand if they are able to take advantage of these digital platforms or if they must act in specific areas of their businesses. The model building process adopts the Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) approach and combines cognitive mapping techniques and the Best Worst Method (BWM). A panel of experts was recruited to contribute with know-how and identify relevant factors for these companies to join online marketplaces. Finally, the model was applied to a set of SMEs to assess their propensity for online marketplaces. Its practical applicability was then analyzed in a consolidation session with a member of the National Innovation Agency.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Restrito
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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