Целью данной работы является исследование применимости бизнес-моделей инновационных фреймворков в стартапах. Бизнес-модели и инновации бизнес-моделей (ИМТ) - это развивающаяся тема в литературе, которая всё ещё является достаточно новой. Между учеными и практиками до сих пор не достигнуто согласие об определении "бизнес-модель". Отсутствие четких определений этого понятия привело к отсутствию кумулятивных и конвергентных исследований в этой области. Исследования по бизнес-моделям демонстрируют устойчивую тенденцию к росту. Методология: с учётом того, что в данной работе исследуется, как используются инновационные структуры бизнес-моделей в стартапах, поисковое исследование было сочтено адекватным для достижения этой цели. Чтобы собрать первичные данные для ответа на вопрос(ы) научного исследования, были проведены полуструктурированные интервью с несколькими кейсами с использованием методологии проектирования многократного предметного исследования. Собранные данные затем анализировались с помощью инструмента качественного анализа данных, известного как Atlas.ti. В ходе анализа сбора данных была применена смесь дедуктивного и индуктивного подходов. Кейсы были отобраны с использованием методологии отбора "Снежный ком". Актуальность: в прошлом было проведено не так уж много исследований, которые контекстуализируют инновационные структуры бизнес-моделей для стартапов. Эта работа пытается заполнить этот пробел. Эта работа пытается внести ценность в дискуссию об идеальной бизнес-модели и BMI должны быть модифицированы для разных контекстов или следует придерживаться подхода «один размер для всех». Эта работа даёт рекомендации о том, как следует использовать модель в стартапах, тем самым помогая менеджерам стартапов получить больше пользы от этих инструментов, чтобы ускорить их шансы на успех в своих предприятиях. Будущие исследования: для того чтобы улучшить надежность результатов, нужен больший размер выборки. Чтобы повысить достоверность исследования, следует в будущем исследовании попытаться углубиться в каждый случай, чтобы получить более детальные и богатые данные.

The aim of this work is to investigate the applicability of Business Model Innovation frameworks in Startups. Business models and Business Model Innovation (BMI) is an emerging topic in literature that this is still relatively new. An agreement about the definition of business model is yet to be reached among scholars and practitioners alike. The lack of clear definitions about this concept has led to a lack of cumulative and converging research in this field. Notwithstanding, research on business models and business model innovation has seen a consistent upward trend. Methodology: Given that this work investigates how business model innovation frameworks are used in startups, an exploratory research was deemed adequate to fulfill this objective. To gather the primary data to answer the research question(s) of this study, semi-structured interviews were conducted from multiple cases using a multiple case study design methodology. The collected data was then analyzed using a qualitative data analysis tool known as Atlas.ti. A mixture of deductive and inductive approach was deployed during the analysis of the data collected. Cases were selected using a Snowball sampling methodology. Implications: This research contributes the academic discussion about the applicability of business model innovation tools in various contexts and with a specific focus to the context of startups. Not a lot of studies have been done in the past that contextualizes business model innovation frameworks to startups. This work attempts to fill that gap. Moreover, this work also attempts add value in the discussion about the ideal business model framework and whether BMI frameworks should be modified for different contexts or whether a “one size fits all” approach should be followed. Lastly, this work gives recommendations about how the business model frameworks should be used in startups thereby helping startups managers to get more value out these tools to boosts their chances of success in their ventures. Future research: In order to improve the reliability of the results, a larger sample size should be selected in future work. To improve the validity of the study, future work should attempt to go deeper on each case to unearth more detailed and richer data.