Practice

Co-Creating Service Value from Data in a Public Administration Context

Authors:

Abstract

Data are of increasing importance in the digital transformation of the public sector, but their potential has not yet been fully exploited.

Service-dominant logic (S-D logic) is a principle according to which data creates value only when it is utilized, leading, for example, to better-informed decisions and planning results. Public administration practitioners can make use of this by consistently tailoring data-based services to the needs of users. As a result, services are developed jointly with potential users in a co-creation process. Providers and users test and improve the services together in a collaborative, iterative process. Such an approach offers considerable potential in the public administration sector.

In this article, the S-D logic perspective and its operationalization by service design methods are applied to the public sector. It is examined how, in the context of public administration, S-D logic can be used to design data-based value propositions. An application case is presented in which a value proposition for the statistical office of a Swiss canton is designed. The results show that service design methods can be helpful in the context of public administration and that they also lend themselves to shaping innovation.

 

Zusammenfassung

In der digitalen Transformation der öffentlichen Verwaltung spielen Daten eine immer wichtigere Rolle. Das Potential dieser Daten wird heute allerdings oft noch zu wenig ausgeschöpft.

Gemäss der Service-dominant logic (S-D logic) wird mit Daten erst dann Wert geschaffen, wenn sie genutzt werden, wenn sie also beispielsweise zu einer fundierteren Entscheidung oder einer besseren Planung führen. Für die öffentliche Verwaltung bietet dies die Chance, datenbasierte Services konsequent auf die Bedürfnisse der Nutzerschaft auszurichten. Service wird in einem kollaborativen, iterativen Prozess mit den potenziellen Nutzniessenden entwickelt, getestet und verbessert. In der öffentlichen Verwaltung bieten diese Ansätze ein grosses Potential.

Im vorliegenden Artikel werden die Sichtweise der S-D logic und die Methoden des Service Design – mit denen diese Sichtweise operationalisiert wird – auf die öffentliche Verwaltung übertragen. Ein Anwendungsbeispiel illustriert, wie mit Methoden des Service Design ein Wertangebot für das Statistische Amt eines Schweizer Kantons entworfen wurde. Die Arbeit zeigt, dass Methoden des Service Design auch im Kontext der öffentlichen Verwaltung gut handhabbar sind und damit Innovation gestaltet werden kann.

 

Résumé

Les données jouent un rôle de plus en plus important dans la transformation digitale de l’administration publique. Cependant, le potentiel de ces données est souvent sous-utilisé aujourd’hui.

Selon la Service-dominant logic (S-D logic), la valeur n’est créée avec les données que lorsqu’elles sont utilisées, par exemple lorsqu’elles conduisent à une décision plus éclairée ou à une meilleure planification. Pour l’administration publique, cela offre la possibilité d’aligner de manière cohérente les services basés sur les données avec les besoins des utilisateurs. Les fournisseurs et les utilisateurs développent, testent et améliorent les services ensemble dans un processus collaboratif et itératif. Dans l’administration publique, ces approches offrent un grand potentiel.

Dans cet article, la perspective de la S-D logic et les méthodes de Service Design – avec lesquelles cette perspective est opérationnalisée – sont transférées à l’administration publique. Un exemple d’application illustre comment les méthodes de Service Design ont permis de concevoir une proposition de valeur pour l’office statistique d’un canton suisse. Ce travail montre que les méthodes de Service Design sont bien applicables dans le contexte de l’administration publique et peuvent servir à façonner l’innovation.

Keywords:

Service designservice-dominant logicpublic administrationeGovernmentdigital transformationofficial statistics
  • Volume: 13
  • Page/Article: 35–50
  • DOI: 10.5334/ssas.163
  • Submitted on 2 Oct 2021
  • Accepted on 29 Apr 2022
  • Published on 10 Jun 2022
  • Peer Reviewed