Investigating the procurement department : a profiling model based on a case study approach

Purpose, originality and value - The aim of this thesis is to create an exhaustive model that outlines the procurement department profile, highlights its strengths and weaknesses and constitutes a benchmarking tool. In particular, with the creation of a Profiling Model, the goal of the author is to overcome the univocal concept of maturity, to fill the gaps of the currently available models in literature and to go beyond the constraint of their inapplicability. Design, methodology and approach - The design of the model first required a careful literature review, that highlighted gaps and limits of the current knowledge and allowed the elaboration of the Preliminary Research Framework. The latter was then subjected, by means of semi-structured interviews, to experts who confirmed its completeness of content. Subsequently, the First Version of the Model was defined, which was validated, through structured interviews, by a second different sample of experts. This phase led to the reworking of some constructs and consequently to the final form of the Model. Results - The result of this thesis is a Procurement Profiling Model, provided with nine analysis dimensions, twenty-two constructs and sixty-two items. Practical and managerial implications - The designed model is a tool suitable for capturing the complexity involved in mapping the profile of the procurement department in relation to the relevant analysis dimensions. The managerial perspective was in fact adopted from the first moment, as the author's goal was to overcome the limit of inapplicability of models belonging to the academic world. Limits and future research - The current model, in order to grasp context peculiarities more effectively, should be integrated with the definition of specific constructs in addition to the expansion of the performance dimension. Furthermore, by increasing the sample size, it will be possible to perform correlation analysis between the profile obtained and the contingent variables.

Scopo, originalità e valore - L’obiettivo di questa tesi è quello di creare un esaustivo modello che delinei il profilo della funzione acquisti, mettendone in luce punti di forza e di debolezza e che costituisca per le compagnie uno strumento di comparazione con i concorrenti. In particolare, l’intento dell’autore è quello di superare il concetto univoco di maturità, colmare le lacune a livello di contenuto dei modelli disponibili in letteratura ed oltrepassarne il vincolo di inapplicabilità. Design, metodologia e approccio – La costruzione del modello ha dapprima richiesto un’accurata revisione della letteratura, che ha messo in luce lacune e limiti del sapere attuale e ha consentito di elaborare il Preliminary Research Framework. Esso è poi stato sottoposto, per mezzo di interviste semi-strutturate, ad esperti che ne hanno confermato la completezza di contenuto. In seguito, è stata definita la prima versione del Modello, che è stata validata, attraverso interviste strutturate, da un secondo differente campione di esperti. Questa fase ha portato alla rielaborazione di alcuni costrutti e, successivamente, alla forma finale del modello. Risultati – Il risultato di questa tesi è un modello di profilatura della funzione Acquisti, provvisto di sette dimensioni di analisi, ventidue costrutti e sessantadue voci. Implicazioni pratiche e manageriali – Il modello elaborato risulta uno strumento adatto a cogliere la complessità in gioco nella delineazione del profilo della funzione Acquisti, in relazione alle dimensioni di analisi rilevanti. La prospettiva manageriale è stata infatti adottata fin dal primo momento, in quanto obiettivo dell’autore era quello di superare il limite di inapplicabilità dei modelli appartenenti al mondo accademico. Limiti e ricerche future – Il modello attuale, al fine di cogliere peculiarità di contesto in maniera più efficace, andrebbe integrato con la definizione di specifici costrutti in aggiunta all’ampliamento della dimensione prestazionale. Inoltre, aumentando la numerosità del campione, risulterà possibile eseguire analisi di correlazione tra profilo ottenuto e variabili contingenti.