Data-driven Business Models in the automotive supply chain : development of a framework and case studies

The phenomenon of “Big Data” have spread across multiple sectors and started to attract companies’ interest in the last decade, representing one of the main sources through which companies can improve their current Business Model or even create a new one, thus constituting a huge differentiation opportunity. The main goal of this work is to understand how data are applied throughout the automotive supply chain, an evolving sector which is facing new challenges and competition, to develop Data-driven Business Models, focusing specifically on their infusion within value proposition, value creation, and value capturing. To better explore and develop this topic, the approach used is both theoretical, based on the analysis of existing literature to date, and practical, through the exploitation of information obtained by interviewing experts of the sector. The results were summarized within a framework describing the value proposition, value creation, and value capturing of the different actors involved along the value chain. Integrating and comparing the theoretical framework with information from the real world makes it possible to identify similarities between the literature and what companies actually accomplish in practice, but more importantly, it provides supplementary details that therefore allow the expansion of the obtained framework. From the analysis of the schema it becomes noticeable that exploiting data is necessary to comply with the increasing complexity and competition of automotive supply chain and that players must seize this new opportunity to differentiate themselves within an increasingly challenging industry.

Il fenomeno dei "Big Data" si è diffuso in molteplici settori e ha iniziato ad attirare l'interesse delle aziende nell'ultimo decennio, rappresentando una delle principali fonti attraverso cui le aziende possono migliorare il loro attuale Modello di Business o addirittura crearne uno nuovo, costituendo così un'enorme opportunità di differenziazione. L'obiettivo principale di questo lavoro è capire come i dati vengono applicati lungo la catena di fornitura automobilistica, un settore in evoluzione che sta affrontando nuove sfide e concorrenza, per sviluppare modelli di business guidati dai dati, concentrandosi in particolare sulla loro infusione all'interno della proposta di valore, della creazione di valore e della cattura di valore. Per meglio esplorare e sviluppare questo tema, l'approccio utilizzato è sia teorico, basato sull'analisi della letteratura esistente ad oggi, sia pratico, attraverso lo sfruttamento delle informazioni ottenute intervistando esperti del settore. I risultati sono stati riassunti in un quadro che descrive la proposta di valore, la creazione di valore e la cattura di valore dei diversi attori coinvolti lungo la catena del valore. L'integrazione e il confronto del quadro teorico con le informazioni provenienti dal mondo reale permette di individuare le somiglianze tra la letteratura e ciò che le aziende realizzano nella pratica, ma soprattutto fornisce dettagli aggiuntivi che consentono di ampliare il quadro ottenuto. Dall'analisi dello schema emerge che lo sfruttamento dei dati è necessario per far fronte alla crescente complessità e alla concorrenza della catena di fornitura automobilistica e che gli attori devono cogliere questa nuova opportunità per differenziarsi all'interno di un settore sempre più impegnativo.