Teorie e concetti emergenti nella strategia delle imprese

Teorie e concetti emergenti nell'astrategia delle imprese: Open Innovation, Venture Capital e Social Capital

C. Scimeca – R. Scimeca

Università degli Studi di Palermo

Ingegneria Gestionale

Teorie e concetti emergenti nella strategia delle imprese

Prefazione

PREFAZIONE

Il seguente testo espone alcune teorie, tendenze, caratteristiche dei mercati e delle informazioni moderne fondamentali per la strategia delle imprese. Le principali fonti sono le slide e i paper scientifici citati in bibliografia, oltre a verifiche e approfondimenti sul web.

Quanto segue è strutturato in sette parti:

1. Open Innovation: la prima parte parla di Open Innovation, a partire dalla distinzione con il vecchio paradigma di closed innovation, passando per le principali caratteristiche e definizioni date dai diversi autori, e concludendo con meccanismi di commercializzazione e implicazioni del nuovo paradigma di innovazione.
2. Corporate Venture Capital: la parte seconda analizza, a partire dalla sua definizione, la nuova forma d’investimento chiamata VC. In particolare viene spiegato come le imprese si approcciano ai VC, ovvero come tentano di sfruttarle e di implementarle all’interno delle proprie organizzazioni.
3. Moderation e Mediation nelle regressioni statistiche: la parte terza è molto più tecnica ed utile a colui che vuole vestire i panni del ricercatore. In particolare viene esposto come introdurre variabili di tipo moderatore o mediatore all’interno delle regressioni statistiche, con un particolare focus sulla teorizzazione di relazioni ad U.
4. Social Network Analysis: questa parte è dedicata all’esposizione delle teorie di analisi delle reti sociali. In particolare vengono esposte le caratteristiche e proprietà misurabili di un network di relazioni, le tecniche le tecniche usate per misurarle ed, infine, viene spiegato come farlo sul software UCINET.
5. Alliance Social Capital: la parte quinta adatta le teorie di Social Network Analysis nell’ambito delle organizzazioni, analizzando l’influenza che il Social Capital di un’impresa può avere sulle sue performance, sia in termini di vantaggi che svantaggi.

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Teorie e concetti emergenti nella strategia delle imprese

Prefazione

6. New Ventures e Network Position: dopo aver parlato del ruolo del Social Capital nelle organizzazioni strutturate, nella parte sesta viene spostato il focus sulle New Ventures di cui si è parlato nella seconda parte.
7. Big Data e Big Data Analysis: l’ultima parte approfondisce il tema dei Big Data, chiarendone il significato e la portata, specificandone l’importanza per le nuove imprese. Più il business di un’azienda è legato alle informazioni che riceve e più, al giorno d’oggi, è costretta ad affacciarsi con una innumerevole mole di dati. Inevitabilmente, questo comporta differenti tecniche di analisi e ampiezza consistente dei database. Per questo motivo anche questo tema è considerato uno dei concetti più moderni e discussi nell’ambito della strategia delle imprese.

Si augura una buona lettura,

I Dottori,

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Indice

INDICE

• PARTE PRIMA – OPEN INNOVATION ...................................................................................... 2
• ........................................................................................................................................ 2
• Business model innovation ....................................................................................................................................... 2
• Open innovation paradigm ................................................................................................... 3
• Passaggio da closed a open innovation ed efficacia ................................................................................................... 4
• Commercializzazione e meccanismi di interazione ...................................................................................................................................... 4
• Search depth e search scope
• PARTE SECONDA – CORPORATE VENTURE CAPITAL ........................................................... 6
• 6
• Definizione di CVC ......................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6
• Il framework di Chesbrough ............................................................................... 7
• Performance degli investitori in caso di acquisto delle start-up .................................................................................................................. 9
• Corporate Venture Units e ambidestrità
• PARTE TERZA – MODERATION E MEDIATION NELLE REGRESSIONI STATISTICHE ...... 11
• .................................................................................................................................11
• Variabili moderator e mediator ..............................................13
• Teorizzazione e test di U-shaped e inverted U-shaped relationships con moderator
• PARTE QUARTA – SOCIAL NETWORK ANALYSIS ................................................................ 18
• .............................................................................................................................18
• Concetti fondamentali della SNA .....................................................................................................................................................19
• Misure della SNA ..........................................................................................................................................................20
• Data collection ....................................................................................................................................................21
• UCINET per SNA
• PARTE QUINTA – ALLIANCE SOCIAL CAPITAL .................................................................... 26
• ........................................................................................................................................................26
• Il Social Capital ..............................................................................................................................26
• Il framework di Koka e Prescott

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Indice

• ......................................................................................................................28
• Network position e firm performance
• PARTE SESTA – NEW VENTURES E NETWORK POSITION ................................................. 30
• .................................................................................................................................................30
• La teoria del segnale .........................................................................................................................30
• Venture capital e Alliance Network .................................................................................................32
• Influenza della network position sulle acquisizioni
• PARTE SETTIMA – BIG DATA E BIG DATA ANALYSIS ......................................................... 34
• Definizione di Big Data .............................................................................................................................................34
• ........................................................................................................................................34
• Volume, varietà e velocità ......................................................................................................................................................35
• Database NoSQL .........................................................................................35
• Big Data Analysis come fonte di competitive advantage 38
• BIBLIOGRAFIA ......................................................................................................................... 1

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Parte prima – Open Innovation

Parte prima – Open Innovation

Business model innovation

Un modello di business è un modello organizzativo che mira a rispondere a quattro domande fondamentali:

1. Cosa vuoi offrire ai tuoi consumatori? (What)
2. Qual è il tuo target di mercato? (Who)
3. Come crei valore? (Value)
4. Come fai soldi? (How)

Un’innovazione del modello di business richiede che siano modificati almeno due tra i 4 punti di cui sopra [14]. Solitamente si segue una procedura a 4 step (Initiation, Ideation, Integration, Implementation). Si tenga presente che solamente il 10% dei nuovi business model nascono da idee totalmente innovative: il restante 90% è di natura adattativa. Le aziende si chiedono come alcuni business model di successo possono essere implementati efficacemente nel proprio business, seguendo i 4 suddetti step. Questo vale in generale per qualsiasi innovazione. Per questo motivo negli anni più recenti il paradigma di closed innovation è stato sostituito dall’open innovation.

Open innovation paradigm

Si può definire open innovation come un paradigma che suggerisce di adottare un approccio “aperto” sul tema dell’innovazione: le aziende scambiano idee e tecnologie e talvolta cooperano per portare insieme prodotti nel mercato. Questo tipo di approccio funziona a causa dei recenti cambiamenti nel panorama dell’innovazione (cicli più corti, costi sempre più elevati di R&D, tecnologie informative più potenti) [14].

Il precedente paradigma dell’innovazione (closed innovation) si fondava sulla sindrome del “not invented here”: il processo innovativo era interamente controllato e internalizzato, e università, governi e altre azienda non erano in alcun modo coinvolte. La figura seguente descrive la situazione.

L’open innovation è stata così definita: “the use of purposive inflows and outflows of knowledge to accelerate internal innovation, and expand the markets for external use of innovation” (Chesbrough, 2006). Sulla falsa riga della precedente, la figura successiva illustra invece come funziona questo nuovo, quasi obbligatorio, paradigma.

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Parte prima – Open Innovation

In questo caso si hanno processi inbound (inglobamento di informazioni e conoscenze provenienti dall’esterno attraverso integrazioni con consumatori, fornitori e altre fonti di conoscenza), outbound (fare profitti attraverso esternalizzazioni di conoscenza, informazioni e tecnologia, i.e. attraverso il licensing) e coupled (alleanze, condivisione di risorse con partner complementari).

Passaggio da closed a open innovation ed efficacia

Il passaggio da innovazione closed a open, ovviamente, è un passaggio sfumato. Possiamo infatti distinguere diversi gradi di openness, in quanto vi sono diversi modi di “aprirsi” e per differenti motivi. Inoltre sia il processo innovativo che il risultato dell’innovazione possono essere closed o open. Le due figure a fianco chiariscono quanto detto fin ora.

Anche se il passaggio a questo nuovo paradigma è spesso dipinto come “obbligatorio”, bisogna valutarne l’efficacia, in termini di innovative performance (i.e. numero di brevetti, brevetti per lavoratore, etc.) o in termini economici. Questo perché, a seconda del contesto industriale (nel senso più generale possibile), il modo e il grado di openess più efficaci possono differire.

Laursen e Salter (2006), per spiegare il modo in cui le aziende investono nella ricerca di opportunità esterne per aumentare la propria abilità di creare, usare e ricombinare conoscenze nuove ed esistenti, distinguono i concetti di breadth search (numero di canali di ricerca) e depth search (intensità dei canali) di una azienda individuale (in questo caso ci si riferisce principalmente alla fase di ricerca del processo innovativo). Scrivono gli autori:

“[…] the advantages that firms gain from internal R&D expenditure have declined. Accordingly, many innovative firms now spend little on R&D and yet they are able to successfully innovate by drawing in knowledge and expertise from a wide range of external sources. The erosion in the strategic advantage of internal R&D is related to the increased mobility of knowledge workers, making it difficult for firms to appropriate and control their R&D investments. […] At the center of the open innovation model […] is how firms use ideas and knowledge of external actors in their innovation processes”.

Questo mette in evidenza l’importanza di una ricerca aperta. Ma gli autori mettono in evidenza come è possibile che le aziende “sovracerchino”, ovvero dedichino troppa attenzione manageriale (“the attention allocating problem”) e risorse alla ricerca, pur non avendo i mezzi per dedicare ad ognuna un livello di attenzione adeguato o integrarle e gestirle correttamente (absorptive capacity). Questo è il motivo per cui la relazione empirica trovata tra innovative performance ed open innovation è una inverted-U shape (“troppa apertura fa male”). Tale ricerca suggerisce infatti come l’entusiasmo per l’openness necessita di essere frenato dalla consapevolezza dei costi di tale sforzo; le fonti esterne devono essere gestite con attenzione e pertanto bisogna evitare di non dissipare sforzi in troppi canali di ricerca.

Non a caso è spesso enfatizzata l’importanza di “facilitare” il processo di ricerca attraverso canali meno costosi (online communities, crowdsourcing) e “filtrare” le informazioni provenienti dall’esterno [2].

Concludiamo citando West and Bogers (2006), i quali asseriscono: “[…] a different culture is required for successful utilization of such innovations […] (si riferiscono ad esempio, all’abbandono della sindrome not-invented-here) However, there is more to integration than just culture. Firms have explicit processes and systems which may encourage or discourage the use of external sources of innovation, as […] alignment of a firm’s innovation sourcing to the motivations of internal stakeholders”.

Commercializzazione e meccanismi di interazione

Il modo in cui le imprese ottengono profitti da innovazioni esterne è stato modellizzato molto bene da West e Bogers (2014) attraverso lo schema in figura, che prevede i seguenti passaggi (non lineari):

• Ottenere informazioni.
• Integrare innovazioni e conoscenza, includendo fattori abilitanti e cercando di abbattere quelli che fungono da barriere per l’internalizzazione.
• Commercializzazione (vedi il business model innovation).
• Si ha inoltre una interazione tra l’azienda e tutte le altre fonti di ricerca che può avvenire in qualsiasi fase del processo di innovazione.

Poiché la fase di commercializzazione è strettamente legata al concetto di business model, il cui obiettivo finale è creare e catturare valore, spesso, per misurare l’impatto dell’open innovation, in letteratura, si utilizzano misure di value creation (i.e. tasso di nuovi prodotti, crescita delle vendite, frazione di vendite attribuibile a nuovi prodotti, etc.) e value capture (vedi [2]). Quando si parla di interazione [2], si parla di meccanismi quali: reciprocal innovation processes (scambio reciproco e reiterato tra due imprese), dyadic cocreation (co-creazione tra due partner) e networks.

Search depth e search scope

Lo scopo ultimo dell’innovazione è quello di mettere sul mercato nuovi prodotti. Citando Katila et al. (2002): “New products are a central mechanism whereby organizations diversify, adapt, and reinvent themselves in changing market and technical conditions”. La capacità di un’impresa di creare nuovi prodotti può essere espressa in funzione del suo comportamento, in termini di come questa fa attività di ricerca. Un’impresa può utilizzare e riutilizzare la conoscenza di cui dispone, o sforzarsi di esplorare nuove tecnologie: queste due diverse attitudini di ricerca sono state definite exploitation e exploration [3] e rispettivamente rappresentate dalle variabili search depth e search scope. La tabella seguente riassume pregi e difetti delle due diverse attitudini di ricerca innovativa.