Retour au 2005, - était déjà devenu un énorme succès. Un site Web, transformé en librairie avec une large sélection de livres, avait démarré en juillet 1994.
En 1995, il avait déjà vendu pour un demi-million de inventaire. Elle enlève était exponentielle et en 1997, les ventes ont grimpé en flèche à plus de cent quarante-sept millions de dollars !
L'escalade s'est poursuivie et, en 2005, Amazon.com était devenu un magasin proposant une large gamme de produits, des livres à la musique.
Amazon était parti d'un créneau qui avait dominé et s'était rapidement développé. En effet, en 2005, l'entreprise avait vendu pour près de huit milliards et demi de marchandises !
Amazon a été rentable en 2021. La société a généré plus de 33 milliards de dollars de revenus nets, principalement grâce à l'activité Amazon AWS, qui a contribué à plus de 55 % de ses marges d'exploitation et à d'autres parties rentables comme Amazon Prime et Ads. Le commerce électronique d'Amazon plateforme fonctionne avec des marges d'exploitation serrées car il est conçu pour l'échelle.
Une entreprise qui avait commencé comme une librairie, défiant les géants existants (comme Barnes & Noble) était devenu un récemment conçus non seulement aux États-Unis mais aussi en Europe.
Pourquoi ne pas s'arrêter là ? Pourtant, en 2005, Amazon a continué à faire des choix difficiles. Par exemple, la société a lancé un programme appelé Amazon Prime.
Table des matières
Pourquoi Amazon Prime était un appel au jugement controversé plutôt qu'une analyse quantitative
As Jeff Bezos a raconté en 2006, "de nombreuses décisions importantes que nous prenons sur Amazon.com peuvent être prises avec des données. Il y a une bonne réponse ou une mauvaise réponse, une meilleure réponse ou une moins bonne réponse, et les mathématiques nous disent laquelle est laquelle. Ce sont nos types de décisions préférés.
En effet, Amazon a toujours été plus une entreprise de technologie et de logiciels qu'un magasin de détail. Si tout Amazon avait transformé le magasin de détail modèle d'affaires à l'envers.
Où les magasins de détail se concentreraient soit sur la baisse des prix, soit sur l'expérience client. Amazon est obsédé par les deux.
Amazon s'est tourné vers le quantitatif analyse chaque fois, il devait prendre des décisions opérationnelles critiques liées à l'entreprise.
Par exemple, comme indiqué en 2006, lorsqu'il s'agissait de décider d'ouvrir un nouveau centre de distribution, Amazon a utilisé des données historiques pour estimer les pics saisonniers et modéliser des alternatives pour une nouvelle capacité.
Elle a également examiné les formes et les dimensions des produits pour optimiser leur capacité de réalisation. Soit calculé et raccourci avec un maximum de précision, les frais de transport aller, en fonction de la proximité des clients.
Bref, en prenant des décisions, Amazon est plus un laboratoire composé de scientifiques qui s'appuient sur des données et des mathématiques qu'une entreprise qui s'appuie sur le jugement humain.
Cependant, comme Jeff Bezos admis à l'époque, il y avait certains types de décisions qui ne peuvent pas être modélisées et prises par les mathématiques et les données.
Néanmoins, massif , par exemple, en 2005, Amazon a lancé Amazon Prime. Et il n'y avait aucun moyen d'évaluer quantitativement si cette initiative aurait été couronnée de succès.
Amazon a un modèle économique diversifié. En 2021, Amazon a enregistré plus de 469 milliards de dollars de revenus et plus de 33 milliards de dollars de bénéfices nets. Les magasins en ligne ont contribué à plus de 47 % des revenus d'Amazon, des services de vendeurs tiers, d'Amazon AWS, des services d'abonnement, des revenus publicitaires et des magasins physiques.
Amazon Prime est un ingrédient clé du succès global d'Amazon.
Avec Prime, Amazon peut amener les clients à acheter plus de choses dans la boutique en ligne. Bien qu'ils paient également des frais d'abonnement qui rendent les revenus d'Amazon plus prévisibles et avec des marges plus élevées, par rapport à la boutique en ligne.
Décisions opérationnelles à court terme, basées sur des analyses quantitatives, et décisions stratégiques à long terme, basées sur l'opinion et le jugement
En effet, l'opinion et le jugement, dans ce cas, comptaient beaucoup plus. Comme Jeff Bezos a raconté dans 2006:
Comme nos actionnaires le savent, nous avons pris la décision de baisser continuellement et considérablement les prix pour les clients année après année, car notre efficacité et notre échelle le permettent. Ceci est un exemple d'une décision très importante qui ne peut pas être prise d'une manière mathématique. En fait, lorsque nous baissons les prix, nous allons à l'encontre des calculs que nous pouvons faire, qui disent toujours que la meilleure décision consiste à augmenter les prix. Nous disposons de données importantes sur l'élasticité-prix. Avec une précision raisonnable, nous pouvons prédire qu'une réduction de prix d'un certain pourcentage entraînera une augmentation des unités vendues d'un certain pourcentage. À de rares exceptions près, l'augmentation du volume à court terme n'est jamais suffisante pour payer la baisse des prix. Cependant, notre compréhension quantitative de l'élasticité est à court terme. Nous pouvons estimer ce qu'une réduction de prix fera cette semaine et ce trimestre. Mais nous ne pouvons pas estimer numériquement l'effet qu'une baisse constante des prix aura sur notre entreprise sur cinq ans ou dix ans ou plus. Notre jugement est que le retour sans relâche des améliorations d'efficacité et des économies d'échelle aux clients sous la forme de prix plus bas crée un cycle vertueux qui conduit à long terme à un montant en dollars de flux de trésorerie disponible beaucoup plus important, et donc à un Amazon.com beaucoup plus précieux. . Nous avons porté des jugements similaires concernant la livraison gratuite Super Saver et Amazon Prime, qui sont tous deux coûteux à court terme et, selon nous, importants et précieux à long terme.
Plus, en particulier, l'article a souligné comment, lorsqu'une institution prenait des décisions, principalement basées sur des données et des mathématiques, cela lui faisait prendre des décisions opérationnelles efficaces.
Pourtant, en tant que décisions à long terme, stratégiques et «non structurées» (basées sur des processus qui n'ont pas été rencontrés sous une forme tout à fait identique et pour lesquels aucun ensemble prédéterminé et explicite de réponses ordonnées dans l'organisation), pourraient ne pas s'appuyer sur le quantitatif. compréhension, sera sous-estimé.
Cela arrive, parce que les décisions qui peuvent être prises sur une base quantitative peuvent être mesurées, ainsi les institutions mais aussi les entreprises et les gestionnaires sur le terrain se concentrent trop sur des analyses mesurables.
Pourtant, ces décisions pourraient être bonnes à court terme. Ils peuvent empêcher une organisation de se concentrer sur des décisions à long terme, difficiles et stratégiques.
Amazon, est une entreprise qui s'est appuyée à maintes reprises sur des analyse de choses qui pourraient être mesurées, optimisées et maximisées.
S'appuyait également beaucoup sur le jugement, l'opinion et la prise de décision humaine lorsqu'il s'agissait de décisions stratégiques à long terme, qui ne pouvaient pas être basées sur des expériences ou des scénarios antérieurs, mais devaient être abordées.
Ce point est très important. Dans un monde du management qui se focalise de plus en plus sur le quantifiable, et le mesurable. Être axé sur les données peut signifier perdre l'orientation stratégique.
Comment avez Jeff Bezos en tant que manager et cadre et Amazon en tant qu'entreprise s'en occupent-ils ?
Vous avez juste besoin d'un cadre simple, composé de quelques principes de base pour vos décisions stratégiques, et vous devez vous y tenir !
Les principes fondamentaux d'Amazon qui ont guidé et animent l'entreprise sont :
Obsession du client
La propriété
Inventer et simplifier
Ont raison, beaucoup
Apprenez et soyez curieux
Recrutez et développez les meilleurs
Insistez sur les normes les plus élevées
Voir grand
Biais pour l'action
Frugalité
Gagnez la confiance
Plonge profondement
Avoir une épine dorsale; Pas d'accord et s'engager
Nous continuerons à nous concentrer sans relâche sur nos clients.
L'obsession du client va au-delà des données quantitatives et qualitatives sur les clients, et elle se déplace autour des commentaires des clients pour recueillir des informations précieuses. Ces idées commencent par le processus d'errance de l'entrepreneur, guidé par l'intuition, l'instinct, l'intuition, la curiosité et un état d'esprit de constructeur. La découverte du produit se déplace autour d'une boucle de construction, de remaniement, d'expérimentation et d'itération.
Nous continuerons à prendre des décisions d'investissement à la lumière de considérations de leadership à long terme plutôt que de considérations de rentabilité à court terme ou de réactions à court terme de Wall Street.
Nous continuerons à mesurer analytiquement nos programmes et l'efficacité de nos investissements, à écarter ceux qui n'offrent pas de rendements acceptables et à accroître nos investissements dans ceux qui fonctionnent le mieux. Nous continuerons à apprendre de nos succès comme de nos échecs.
Nous prendrons des décisions d'investissement audacieuses plutôt que timides là où nous voyons une probabilité suffisante d'acquérir des avantages de leadership sur le marché. Certains de ces investissements seront payants, d'autres non, et nous aurons appris une autre leçon précieuse dans les deux cas.
Ces décisions audacieuses qui ont fait d'Amazon l'entreprise que nous connaissons aujourd'hui n'étaient pas fondées sur des analyses quantitatives, mais plutôt sur un jugement humain controversé.
La boussole pour Amazon était basé sur orientation client, jeu à long terme, lancer des programmes rapidement et les tuer encore plus vite, investir massivement dans des domaines où l'entreprise voit une probabilité suffisante de gagner le leadership du marché !
À retenir
Là où les gestionnaires et les praticiens s'enlisent dans des problèmes complexes et quantitatifs analyse pour prendre des décisions à court terme.
En réalité, des entreprises comme Amazon se sont appuyés sur ces analyses quantitatives pour prendre des décisions à court terme afin de maximiser leurs centres de distribution, les formes de leurs produits, le temps d'expédition, etc.
Cependant, un tout nouvel ensemble de décisions stratégiques et non structurées qui ne pouvaient pas s'appuyer sur les mathématiques et les données (comme le lancement d'Amazon Prime) ont été prises sur la base d'un jugement humain.
Pour prendre ces décisions, Amazon a défini dès le départ un cadre clair, basé sur quelques principes directeurs.
Si vous voulez avoir un impact sur votre organisation, vous devez avoir ce cadre prêt chaque fois que les mathématiques et les données ne peuvent pas vous aider !
Points saillants:
L'évolution d'Amazon : Amazon.com a débuté en tant que librairie en ligne en 1994 et a rapidement élargi son offre de produits. En 2005, l’entreprise était devenue un important détaillant en ligne avec un chiffre d’affaires de plusieurs milliards.
La décision controversée d'Amazon Prime : En 2005, Amazon a lancé Amazon Prime, un programme offrant aux abonnés des avantages tels qu'une livraison gratuite en deux jours. Cette décision stratégique ne reposait pas sur des critères quantitatifs analyse mais sur le jugement humain.
Prise de décision quantitative ou qualitative : Amazon a été construit sur des données quantitatives analyse pour optimiser les décisions opérationnelles. Cependant, certaines décisions stratégiques, comme le lancement d'Amazon Prime, reposaient sur des facteurs qualitatifs et du jugement en raison de leur complexité.
Décisions à long terme ou à court terme : Les décisions à court terme étaient fondées sur des données et visaient l’efficacité opérationnelle. Les décisions stratégiques à long terme nécessitaient le jugement et l'opinion humaine, car leurs résultats ne pouvaient pas être prédits avec précision à l'aide des seules données.
Principes décisionnels d'Amazon : Les principes fondamentaux d'Amazon, définis dans sa lettre aux actionnaires de 1997, ont guidé la prise de décision. Ces principes comprenaient l'obsession du client, la propriété, l'invention et la simplification, la réflexion grande, la préférence pour l'action et d'autres.
Équilibrer les données et le jugement humain : Le succès d'Amazon est dû à la combinaison des données quantitatives analyse avec un jugement qualitatif. Même si les approches basées sur les données étaient cruciales, les décisions stratégiques qui ne pouvaient pas être quantifiées étaient guidées par des principes et la perspicacité humaine.
Orientation client et stratégie à long terme : L'importance accordée par Amazon aux clients et son engagement en faveur d'un leadership à long terme sur le marché plutôt que d'une rentabilité à court terme ont façonné son processus décisionnel.
Décisions d’investissement audacieuses : Amazon était prêt à faire des investissements audacieux pour acquérir des avantages de leader sur le marché, même si certaines de ces décisions n'ont pas porté leurs fruits. Apprendre des réussites et des échecs faisait partie de son approche.
Cadre pour des décisions efficaces : Pour avoir un impact, les organisations doivent établir un cadre décisionnel qui intègre à la fois des aspects quantitatifs analyse pour les décisions à court terme et les principes directeurs pour les choix stratégiques à long terme.
Amazon a un modèle économique diversifié. En 2021, Amazon a enregistré plus de 469 milliards de dollars de revenus et plus de 33 milliards de dollars de bénéfices nets. Les magasins en ligne ont contribué à plus de 47 % des revenus d'Amazon, des services de vendeurs tiers, d'Amazon AWS, des services d'abonnement, des revenus publicitaires et des magasins physiques.
Amazon's énoncé de mission est de "servir les consommateurs via des magasins en ligne et physiques et de se concentrer sur la sélection, le prix et la commodité". L'énoncé de vision d'Amazon est "d'être l'entreprise la plus centrée sur le client au monde, où les clients peuvent trouver et découvrir tout ce qu'ils pourraient vouloir acheter en ligne, et s'efforce d'offrir à ses clients les prix les plus bas possibles".
Dans la lettre aux actionnaires d'Amazon pour 2018, Jeff Bezos a analysé la Le modèle économique d'Amazon, et il s'est également concentré sur quelques leçons clés qu'Amazon en tant qu'entreprise a apprises au fil des ans. Ces leçons sont fondamentales pour tout entrepreneur, de petite ou grande organisation pour comprendre les pièges à éviter pour diriger une entreprise prospère !
Amazon a un modèle d'affaires avec de nombreuses pièces mobiles. Avec le commerce électronique plateforme qui a généré plus de 222 milliards de dollars en 2021, suivi par les services de magasins tiers qui ont généré plus de 103 milliards de dollars, Amazon AWS, qui a généré plus de 62 milliards de dollars, la publicité Amazon qui a généré plus de 31 milliards de dollars et Amazon Prime qui a également généré plus de 31 milliards de dollars, et les magasins physiques qui a généré plus de 17 milliards de dollars.
La méthode Amazon Working Backwards est une méthodologie de développement de produits qui préconise la création d'un produit en fonction des besoins des clients. La méthode Amazon Working Backwards a gagné du terrain après que le célèbre employé d'Amazon, Ian McAllister, a partagé l'approche de développement de produits de l'entreprise sur Quora. McAllister a noté que la méthode cherche "à travailler à rebours à partir du client, plutôt que de commencer par une idée de produit et d'essayer d'attirer les clients dessus".
L'Amazon Flywheel ou Amazon Virtuous Cycle est un qui s'appuie sur l'expérience client pour générer du trafic vers le plateforme et les vendeurs tiers. Cela améliore les sélections de produits et Amazon améliore encore sa structure de coûts afin de pouvoir réduire les prix, ce qui fait tourner le volant.
Dans la lettre aux actionnaires de 2016, Jeff Bezos a abordé un sujet auquel il avait profondément réfléchi au cours des dernières décennies alors qu'il dirigeait Amazon : le jour 1. Comme l'a dit Jeff Bezos, « le jour 2 est la stase. Suivi par l'insignifiance. Suivi d'un déclin atroce et douloureux. Suivie de la mort. Et c'est pourquoi c'est toujours le jour 1.
Un mode de défaillance et ses effets analyse (FMEA) est une approche structurée pour identifier les défauts de conception dans un produit ou un processus. Développé dans les années 1950, le mode de défaillance et ses effets analyse est l'une des premières méthodologies de ce type. Il permet aux organisations d'anticiper une gamme de défaillances potentielles au cours de la phase de conception.
Agile Business Analysis (AgileBA) est une certification sous forme d'orientation et de formation pour les analystes commerciaux qui souhaitent travailler dans des environnements agiles. Pour soutenir ce changement, AgileBA aide également l'analyste métier à relier les projets Agile à une organisation plus large. mission or . Pour s'assurer que les analystes disposent des compétences et de l'expertise nécessaires, la certification AgileBA a été développée.
Les évaluations d'entreprises impliquent une analyse des principaux aspects opérationnels d'une entreprise. Une évaluation d'entreprise est une analyse utilisé pour déterminer la valeur économique d'une entreprise ou d'une unité de l'entreprise. Il est important de noter que les évaluations sont à la fois scientifiques et artistiques. Les analystes utilisent leur jugement professionnel pour évaluer la performance financière d'une entreprise par rapport aux conditions économiques locales, nationales ou mondiales. Ils tiendront également compte de la valeur totale des actifs et des passifs, en plus de la technologie brevetée ou exclusive.
Une comparaison par paire analyse est utilisé pour évaluer ou classer les options lorsque les critères d'évaluation sont subjectifs par nature. Le analyse est particulièrement utile lorsqu'il y a un manque de priorités claires ou de données objectives sur lesquelles fonder les décisions. Une comparaison par paire analyse évalue une gamme d'options en les comparant les unes aux autres.
Le Monte-Carlo analyse est une technique quantitative de gestion des risques. Le Monte-Carlo analyse a été développé par le scientifique nucléaire Stanislaw Ulam en 1940 alors que les travaux progressaient sur la bombe atomique. Le analyse considère d'abord l'impact de certains risques sur la gestion de projet tels que les contraintes de temps ou budgétaires. Ensuite, une sortie mathématique informatisée donne aux entreprises une gamme de résultats possibles et leur probabilité d'occurrence.
Un rapport coût-bénéfice analyse est un processus qu'une entreprise peut utiliser pour analyser les décisions en fonction des coûts associés à la prise de cette décision. Pour un coût analyse pour être efficace, il est important d'articuler le projet dans les termes les plus simples possibles, d'identifier les coûts, de déterminer les avantages de la mise en œuvre du projet, d'évaluer les alternatives.
Le CATWOE analyse est une résolution de problèmes qui demande aux entreprises d'examiner un problème sous six perspectives différentes. Le CATWOE analyse est une approche approfondie et holistique de la résolution de problèmes car elle permet aux entreprises de considérer toutes les perspectives. Cela oblige souvent la direction à sortir de ses modes de pensée habituels qui, autrement, entraveraient et la rentabilité. Plus important encore, le CATWOE analyse permet aux entreprises de combiner plusieurs perspectives en une seule solution unificatrice.
Il est possible d'identifier les acteurs clés qui chevauchent les activités d'une entreprise modèle d'affaires avec un concurrent analyse. Cette imbrication peut être analysée en termes de clients clés, de technologies, distributionet les modèles financiers. Lorsque tous ces éléments sont analysés, il est possible de cartographier toutes les facettes de la concurrence pour une technologie modèle d'affaires pour mieux comprendre où se situe une entreprise sur le marché et ses développements futurs possibles.
L'analyse de Pareto est une statistique analyse utilisé dans la prise de décision des entreprises qui identifie un certain nombre de facteurs d'entrée qui ont le plus d'impact sur le revenu. Il est basé sur le principe de Pareto du même nom, qui stipule que 80% de l'effet de quelque chose peut être attribué à seulement 20% des conducteurs.
Une entreprise comparable analyse est un processus qui permet l'identification d'organisations similaires à utiliser comme comparaison pour comprendre les performances commerciales et financières de l'entreprise cible. Pour trouver des comparables, vous pouvez consulter deux profils clés : le profil commercial et le profil financier. De la société comparable analyse il est possible de comprendre le paysage concurrentiel de l'organisation cible.
Une analyse SWOT est un cadre utilisé pour évaluer les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces de l'entreprise. Cela peut aider à identifier les domaines problématiques de votre entreprise afin que vous puissiez maximiser vos opportunités. Il vous alertera également des défis auxquels votre organisation pourrait être confrontée à l'avenir.
Le PESTEL analyse est un cadre qui peut aider les spécialistes du marketing à évaluer si des facteurs macroéconomiques affectent une organisation. Il s'agit d'une étape critique qui aide les organisations à identifier les menaces et les faiblesses potentielles qui peuvent être utilisées dans d'autres cadres tels que SWOT ou à acquérir une compréhension plus large et meilleure de l'ensemble. marketing environnement.
Businesss analyse est une discipline de recherche qui aide à conduire le changement au sein d'une organisation en identifiant les éléments et processus clés qui génèrent de la valeur. Affaires analyse peut également être utilisé pour identifier de nouvelles opportunités commerciales ou comment tirer parti des opportunités commerciales existantes pour développer votre entreprise sur le marché.
En finance d'entreprise, la structure financière est la façon dont les entreprises financent leurs actifs (généralement par emprunt ou par capitaux propres). Dans l'intérêt des entreprises d'ingénierie inverse, nous voulons examiner trois éléments critiques pour déterminer le modèle pérenniser ses actifs : structure de coûts, rentabilité et génération de cash-flow.
La modélisation financière implique la analyse de données comptables, financières et commerciales pour prédire les performances financières futures. La modélisation financière est souvent utilisée en valorisation, qui consiste à estimer la Plus-value en dollars d'une entreprise en fonction de plusieurs paramètres. Certains des modèles financiers les plus courants comprennent l'actualisation des flux de trésorerie, le M&A modèle, et le CAC modèle.
L'investissement axé sur la valeur est une philosophie d'investissement qui examine les fondamentaux des entreprises, afin de découvrir celles dont les valeurs intrinsèques Plus-value est supérieur à ce que le marché évalue actuellement, en bref Plus-value l'investissement essaie d'évaluer une entreprise en commençant par ses fondamentaux.
L'indicateur Buffet est une mesure du total Plus-value de toutes les actions cotées en bourse dans un pays divisé par le PIB de ce pays. C'est une mesure et un ratio pour évaluer si un marché est sous-évalué ou surévalué. C'est l'une des mesures préférées de Warren Buffet comme avertissement que les marchés financiers pourraient être surévalués et plus risqués.
La comptabilité financière est une sous-discipline de la comptabilité qui aide les organisations à fournir des rapports liés à trois domaines critiques d'une entreprise : ses actifs et ses passifs (bilan), ses revenus et ses dépenses (état des résultats) et ses flux de trésorerie (état des flux de trésorerie). Ensemble, ces zones peuvent être utilisées à des fins internes et externes.
Les analyses post-mortem examinent les projets du début à la fin pour déterminer les améliorations de processus et s'assurer que les inefficacités ne se reproduisent pas à l'avenir. Dans le Project Management Book of Knowledge (PMBOK), ce processus est appelé « leçons apprises ».
Des analyses rétrospectives ont lieu après un projet pour déterminer ce qui a bien fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné. Ils sont également menés à l'issue d'une itération en gestion de projet Agile. Les praticiens agiles appellent ces réunions des rétrospectives ou des rétrospectives. Ils sont un moyen efficace de prendre le pouls d'une équipe de projet, de réfléchir au travail effectué à ce jour et de parvenir à un consensus sur la manière d'aborder le prochain cycle de sprint.
Essentiellement, une analyse des causes profondes implique l'identification des causes profondes du problème afin de concevoir les solutions les plus efficaces. Notez que la cause profonde est un facteur sous-jacent qui déclenche le problème ou provoque une situation particulière telle qu'une non-conformité.
Une analyse du seuil de rentabilité est couramment utilisée pour déterminer le point auquel un nouveau produit ou service deviendra rentable. L'analyse est un calcul financier qui indique à l'entreprise combien de produits elle doit vendre pour couvrir ses coûts de production. Une analyse du seuil de rentabilité est un processus comptable de petite entreprise qui indique à l'entreprise ce qu'elle doit faire pour atteindre le seuil de rentabilité ou récupérer son investissement initial.
Le professeur de l'Université de Stanford, Ronald A. Howard, a défini pour la première fois l'analyse décisionnelle comme une profession en 1964. Au cours des décennies qui ont suivi, Howard a supervisé de nombreuses thèses de doctorat sur le sujet dans des domaines tels que l'élimination des déchets nucléaires, la planification des investissements, l'ensemencement des ouragans et la recherche. . L'analyse de décision (DA) est une approche de prise de décision systématique, visuelle et quantitative où tous les aspects d'une décision sont évalués avant de faire un choix optimal.
Une analyse DESTEP est un cadre utilisé par les entreprises pour comprendre leur environnement externe et les enjeux qui peuvent les impacter. L'analyse DESTEP est une extension de l'analyse PEST populaire créée par Francis J. Aguilar, professeur à la Harvard Business School. L'analyse DESTEP regroupe les facteurs externes en six catégories : démographique, économique, socioculturel, technologique, écologique et politique.
L'analyse STEEP est un outil utilisé pour cartographier les facteurs externes qui ont un impact sur une organisation. STEEP désigne les cinq domaines clés sur lesquels porte l'analyse : socioculturel, technologique, économique, environnemental/écologique et politique. Habituellement, l'analyse STEEP est complémentaire ou alternative à d'autres méthodes telles que les analyses SWOT ou PESTEL.
L'analyse STEEPLE est une variante de l'analyse STEEP. Où l'analyse par étapes comprend des facteurs socioculturels, technologiques, économiques, environnementaux/écologiques et politiques comme base de l'analyse. L'analyse STEEPLE ajoute deux autres facteurs tels que juridique et éthique.
Gennaro est le créateur de FourWeekMBA, qui a atteint environ quatre millions d'hommes d'affaires, comprenant des cadres de niveau C, des investisseurs, des analystes, des chefs de produit et des entrepreneurs numériques en herbe rien qu'en 2022 | Il est également directeur des ventes pour une mise à l'échelle de haute technologie dans l'industrie de l'IA | En 2012, Gennaro a obtenu un MBA international avec un accent sur la finance d'entreprise et la stratégie commerciale.
