Data-analytiikan hyödyntäminen palkitsemisjärjestelmien ja yhteistyöneuvotteluiden tehostamisessa
Palmroos, Joel (2025)
Kandidaatintutkielma
2025
School of Business and Management, Kauppatieteet
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025051442636
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025051442636
Tiivistelmä
Tämän kandidaatintutkielman tarkoituksena on kuvata data-analytiikan tarjoamia hyötyjä palkitsemisjärjestelmiin liittyvien yhteistyöneuvotteluiden tehostamisessa ja päätöksenteon tukena. Tutkielman teoriatausta pohjautuu data-analytiikkaa, digitaalista transformaatiota ja palkitsemisjärjestelmiä käsittelevään tutkimukseen sekä aiempiin havaintoihin datan hyödyntämisestä liiketoiminnan eri osa-alueilla. Tavoitteena on hahmottaa, kuinka data ja sen analysointi voivat tukea neuvotteluprosessia ja edistää sen onnistumista.
Tutkielman empiirinen osuus on toteutettu laadullisena tapaustutkimuksena. Tutkimusaineisto kerättiin puolistrukturoitujen haastattelujen avulla neljältä kohdeyrityksen edustajalta. Tämän jälkeen analyysi toteutettiin laadullisen sisällönanalyysin menetelmin. Analyysi rakentui prosessille, jossa litteroidusta haastatteluaineistosta tunnistettiin ensin merkitysyksiköitä, jotka liittyivät tutkimuskysymyksiin. Näitä yksiköitä ryhmiteltiin samankaltaisuuden perusteella teemoiksi, joita edelleen yhdisteltiin ja tarkennettiin laajemmiksi kokonaisuuksiksi.
Tutkimuksen tuloksena tunnistettiin datalähtöisiä toimintatapoja, joita voidaan hyödyntää yhteistyöneuvotteluissa, sekä lisäksi keskeisiä haasteita, joihin data-analytiikalla voidaan tarjota ratkaisuja. Tuloksia voidaan hyödyntää kohdeyrityksessä arvioitaessa ja kehitettäessä palkitsemisjärjestelmiä sekä neuvottelukäytäntöjä dataan perustuvalla tavalla. The purpose of this bachelor's thesis is to describe the benefits that data analytics can offer in enhancing cooperation negotiations related to compensation systems and supporting decision-making. The theoretical background of the thesis is based on research concerning data analytics, digital transformation, and compensation systems, as well as previous observations on the use of data across various areas of business. The aim is to outline how data and its analysis can support the negotiation process and contribute to its success.
The empirical part of the thesis was conducted as a qualitative case study. The research material was collected through semi-structured interviews with four representatives from the target company. The analysis was then carried out using qualitative content analysis methods. The analysis followed a process in which meaning units related to the research questions were first identified from the transcribed interview data. These units were then grouped into themes based on similarity, which were further combined and refined into broader categories.
As a result of the study, data-driven practices were identified that can be utilized in cooperation negotiations, as well as key challenges that data analytics can help address. The results can be used by the target company in evaluating and developing compensation systems and negotiation practices in a data-driven manner.
Tutkielman empiirinen osuus on toteutettu laadullisena tapaustutkimuksena. Tutkimusaineisto kerättiin puolistrukturoitujen haastattelujen avulla neljältä kohdeyrityksen edustajalta. Tämän jälkeen analyysi toteutettiin laadullisen sisällönanalyysin menetelmin. Analyysi rakentui prosessille, jossa litteroidusta haastatteluaineistosta tunnistettiin ensin merkitysyksiköitä, jotka liittyivät tutkimuskysymyksiin. Näitä yksiköitä ryhmiteltiin samankaltaisuuden perusteella teemoiksi, joita edelleen yhdisteltiin ja tarkennettiin laajemmiksi kokonaisuuksiksi.
Tutkimuksen tuloksena tunnistettiin datalähtöisiä toimintatapoja, joita voidaan hyödyntää yhteistyöneuvotteluissa, sekä lisäksi keskeisiä haasteita, joihin data-analytiikalla voidaan tarjota ratkaisuja. Tuloksia voidaan hyödyntää kohdeyrityksessä arvioitaessa ja kehitettäessä palkitsemisjärjestelmiä sekä neuvottelukäytäntöjä dataan perustuvalla tavalla.
The empirical part of the thesis was conducted as a qualitative case study. The research material was collected through semi-structured interviews with four representatives from the target company. The analysis was then carried out using qualitative content analysis methods. The analysis followed a process in which meaning units related to the research questions were first identified from the transcribed interview data. These units were then grouped into themes based on similarity, which were further combined and refined into broader categories.
As a result of the study, data-driven practices were identified that can be utilized in cooperation negotiations, as well as key challenges that data analytics can help address. The results can be used by the target company in evaluating and developing compensation systems and negotiation practices in a data-driven manner.