TEORIE E CONCETTI EMERGENTI NELLA
STRATEGIA 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.
Social Network Analysis: questa parte è dedicata all’esposizione delle teorie di analisi
4. 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.
1
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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.
Big Data e Big Data Analysis: l’ultima parte
7. approfondisce il tema dei Big Data,
chiarendone il significato e la portata, specificandone l’importanza per le nuove
di un’azienda è legato alle informazioni che riceve e più, al
imprese. Più il business
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, 2
TEORIE E CONCETTI EMERGENTI NELLA STRATEGIA DELLE IMPRESE
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 C. Scimeca – R. Scimeca
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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
è stato sostituito dall’open
anni più recenti il paradigma di closed innovation innovation.
Open innovation paradigm
come un paradigma che suggerisce di adottare un approccio “aperto”
Si può definire open innovation
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 si fondava sulla sindrome del “not
innovation)
il processo innovativo
invented here”: 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 “the
innovation è stata così definita: use of purposive inflows and outflows of knowledge to
(Chesbrough,
accelerate internal innovation, and expand the markets for external use of innovation”
2006). Sulla falsa riga della precedente, la figura successiva illustra invece come funziona questo
nuovo, quasi obbligatorio, paradigma. 2
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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).
Inbound mechanisms Outbound mechanisms Coupled mechanisms
In–licensing, crowdsourcing, tornei e Licensing, donazione di proprietà Alleanze strategiche, Join ventures,
competizioni, communities, intellettuali e tecnologie, Corporate consorzi, piattaforme di innovazione,
pubblicazioni. Venture Capital networks
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
dell’innovazione
innovativo che il risultato
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
quali componenti dell’openess
canali) di una azienda individuale (in questo caso ci si riferisce
Scrivono gli autori:“[…]
principalmente alla fase di ricerca del processo innovativo). 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
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Parte prima – Open Innovation
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
e risorse alla ricerca, pur non avendo i mezzi per dedicare ad ognuna un livello
allocating problem”)
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
(“troppa apertura fa male”). Tale ricerca suggerisce infatti come l’entusiasmo per l’openness
shape
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 “facilitare”
di il processo di ricerca attraverso canali
e “filtrare” le
meno costosi (online communities, crowdsourcing) informazioni provenienti
dall’esterno [2].
Concludiamo citando West and Bogers (2006), i quali asseriscono: “[…] a different culture is
(si riferiscono ad esempio, all’abbandono della
required for successful utilization of such innovations
[…]
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
[…] alignment of a firm’s innovation sourcing to the motivations
innovation, as 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):
o Ottenere informazioni
o Integrare innovazioni e conoscenza, includendo
fattori abilitanti e cercando di abbattere quelli
che fungono da barriere per l’internalizzazione.
o Commercializzazione (vedi il business model
innovation)
inoltre una interazione tra l’azienda e tutte le altre fonti di ricerca che può avvenire in
o Si ha
qualsiasi fase del processo di innovazione.
Poiché la fase di commercializzazione è strettamente legata al concetto di business model, il cui
e catturare valore, spesso, per misurare l’impatto dell’open innovation, in
obiettivo finale è creare
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
scopo ultimo dell’innovazione è quello di mettere sul mercato nuovi prodotti.
Lo Citando Katila et
(2002): “New
al. products are a central mechanism whereby organizations diversify, adapt, and
La capacità di un’impresa di
reinvent themselves in changing market and technical conditions”.
creare nuovi prodotti può essere espressa in funzione del suo comportamento, in termini di come
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Parte prima – Open Innovation
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.
Vantaggi Svantaggi
- Riduzione delle possibilità di - Investimenti con ritorno
Search Depth errore e di false partenze, decrescente al crescere
incremento di affidabilità della profondità di analisi
- Aumento delle capacità - Investimenti sempre più
predittive, maggiore familiarità costosi, con possibili
con la conoscenza ritorni negativi
- Conoscenza più approfondita
dei punti di miglioramento e
aumento della capacità di
identificazione della
conoscenza spendibile sul
mercato
- Incremento delle opportunità e - Aumento dei costi di
Search Scope vastità delle possibili soluzioni integrazione
- Rafforzamento della ricerca - Decremento di affidabilità
ricombinatoria e aumento del a causa della scarsa
numero massimo di possibilità esper
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