Supplier capacity and key account management performance: a stochastic frontier analysis

Abstract

[EN] Taking the influences of operational, organizational and relational factors on key account management performance into account, present research examines the antecedent variables of key account management performance. Using a questionnaire, data from 112 ready-made garments companies in Bangladesh were used to evaluate Capacity Oriented Key Account Management Performance through Stochastic Frontier Model. Results show that in the case of medium key account serving capacity, log-likelihood estimation of Maximum Likelihood Estimation (MLE) is found same as the Ordinary Least Square (OLS) estimation whereas for both high and low key account serving capacity, MLE is found better than OLS estimation. It is observed that perceived risks of serving key account, supplier relational investment, and relational intimacy are significant in case of both MLE and OLS estimation methods while in case of MLE team effort and supplier relational investment are recorded significant for the high, medium and low key account serving capacity oriented performance of Bangladeshi ready-made garments companies. Again, most of the companies with high key account serving capacity are found showing above average performance, the performance of the companies with medium key account serving capacity is homogeneous. On the other hand, the performance of low key account serving capacity garments companies are more volatile than garments companies with medium and high key account serving capacity. Implications, limitations, and further research options are suggested.

[ES] Teniendo en cuenta la influencia de los factores operativos, organizativos y relacionales sobre el rendimiento de la gestión de grandes cuentas; la presente investigación examina las variables antecedentes del rendimiento de grandes cuentas. Tomando como base los resultados de una encuesta entre 112 empresas de Bangladesh dedicadas a la confección de prendas de vestir, se evalúa el desempeño de la gestión de grandes cuentas orientada a la capacidad a través del modelo de frontera estocástico. Los resultados muestran que en el caso de grandes cuentas con capacidad media de entrega, la estimación de máxima verosimilitud (MLE) vía logaritmo de la verosimilitud es igual que la estimación de mínimos cuadrados ordinarios (OLS). Para grandes cuentas con capacidades de entrega altas o bajas, la estimación de MLE es mejor que la estimación de OLS. Se observa que los riesgos percibidos de entrega a grandes cuentas, la inversión relacional de los proveedores y la intimidad relacional son significativos en el caso de los métodos de estimación MLE y OLS; mientras que en el caso de MLE el esfuerzo del equipo y la inversión relacional de los proveedores se muestran significativos para las empresas con alta, media y baja capacidad. Una vez más, la mayoría de las empresas con una alta capacidad de entrega a grandes cuentas muestran un rendimiento por encima del promedio, mientras que el rendimiento de las empresas con una capacidad media es homogéneo. Por otro lado, el desempeño de las empresas de baja capacidad de entrega es más volátil que el de las empresas con capacidad media y alta. Se sugieren las implicaciones, limitaciones y las líneas futuras de investigación.