Competitive Dynamics as Performance Descriptors in the U.S. Foodservice Industry

Rivalry has been defined in the economic literature as a pattern of competitive attacks and responses undertaken by incumbents within an industry as they strive to improve their relative position. Indeed, the central aim of this thesis is the relationship between market initiatives and firm performance indicators in the U.S. foodservice industry over a two-year period, from January 2019 to December 2020. The first part discusses the building of the dataset. Our secondary source of data is NRN, a trusted sector publication. We created a repertoire of competitive actions performed by 56 U.S. restaurant chains through the selection and classification of article sentences. The identified moves are sorted into eight categories and three variables. The second part of our research work is centered on hypothesis testing. Results from linear regression analyses suggest that the level of firm activity in terms of implemented moves is positively correlated to performance interpreted as systemwide sales, unit number, and also market share gain, although to a lesser degree. The same calculations are performed without the presence of influential points, yielding similar significant results, although with a higher adjuster R-squared score. In addition, we found a strong, positive relationship between delivery and IT-dependent variables, supporting the assumption that delivery initiatives depend on the introduction of new technology. The thesis ends with a discussion of the limitations we encountered over the course of the study, with a specific reference to how the COVID-19 pandemic impacted the interpretation of results.

Il termine ‘competizione’ è stato definito nella letteratura economica come una serie di azioni e contrattacchi attuati da imprese operanti sul medesimo mercato con l’obiettivo di migliorare il proprio posizionamento strategico. Il presente lavoro di tesi si propone di studiare il modo in cui tali mosse competitive influiscono sugli indicatori di performance, analizzando il comportamento di 56 aziende appartenenti all’industria alimentare statunitense nel periodo compreso tra gennaio 2019 e dicembre 2020. La prima parte illustra la creazione del dataset. I dati sono stati attinti da NRN, rinomato sito specializzato nel settore, e poi rielaborati come repertorio di azioni competitive tramite la selezione e la classificazione di frasi estratte da articoli. Sono state infatti individuate otto possibili categorie di mosse e tre variabili correlate. La seconda parte si focalizza sulla verifica delle ipotesi. I risultati delle regressioni lineari suggeriscono che il livello di attività delle aziende, inteso come numero di azioni effettuate, è positivamente associato alla performance delle stesse in termini di ricavi totali, unità operative e quota di mercato, seppure quest’ultima in misura minore. Le stesse analisi, eseguite escludendo gli outlier, riportano i medesimi risultati, anche se con indici di R-quadrato aggiustato dal valore più alto. Inoltre, esiste una correlazione positiva tra le iniziative di consegna e le innovazioni basate sull’IT, a supporto dell’ipotesi che le prime dipendono dall’introduzione di nuove tecnologie o dall’adattamento delle stesse. Conclude la tesi una discussione sulle limitazioni incontrate durante la ricerca, con particolare riferimento a come la situazione pandemica ha impattato sull’interpretazione dei risultati.