The Analysis of Airline Business Models in the Development of Possible Future Business Options

Innovations in the current interconnected world of organizations have lead to a focus on business models as a fundamental statement of direction and identity. Although industry transformations generally emanate from technological changes, recent examples suggest they may also be due to the introduction of new business models. In the past, different types of airline business models could be clearly separated from each other. However, this has changed in recent years partly due to the concentration process and partly to reaction caused by competitive pressure. At least it can be concluded that in future the distinction of different business models will remain less clear. To advance the use of business models as a concept, it is essential to be able to compare and perform analyses to identify the business models that may have the highest potential. This can essentially contribute to understanding the synergies and incompatibilities in the case of two airlines that are going in for a merger. This is illustrated by the example of Swiss Air-Lufthansa merger analysis. The idea is to develop quantitative methods and tools for comparing and analyzing Aeronautical/Airline business models. The paper identifies available methods of comparing airline business models and lays the ground work for a quantitative model of comparing airline business models. This can be a useful tool for business model analysis when two airlines are merged

Identifying the core competence as a key requirement for business model innovation. The case of Airlines as a service industry

Core competencies form the basis of an organization’s skills and the basic element of a successful strategic execution. Identifying and strengthening the core competencies enhances flexibility thereby strategically positioning a firm for responding to competition in the dynamic marketplace and can be the difference in quality among firms that follow the same business model. A correct understanding of the concept of business models, employing the right core competencies, organizing them effectively and building the business model around the competencies that are constantly gained and assimilated can result in enhanced business performance and thus having implications for firms that want to innovate their business models. Flexibility can be the firm’s agility to shift focus in response to external factors such as changing markets, new technologies or competition and a firm’s success can be gauged by the ability it displays in this transition. Although industry transformations generally emanate from technological changes, recent examples suggests they may also be due to the introduction of new business models and nowhere is it more relevant than in the airline industry. An analysis of the business model flexibility of 17 Airlines from Asia, Europe and Oceania, that is done with core competence as the indicator reveals a picture of inconsistencies in the core competence strategy of certain airlines and the corresponding reduction in business performance. The performance variations are explained from a service oriented core competence strategy employed by airlines that ultimately enables them in having a flexible business model that not only increases business performance but also helps in reducing the uncertainties in the internal and external operating environments. This is more relevant in the case of airline industry, as the product (the air transportation of passengers) minus the service competence is all the same.

Influencia de la Ciencia Ficción en las TIC y las Telecomunicaciones

Desde el comienzo de la Historia, el ser humano ha pensado en su futuro, ya fuera por el hecho de preocuparse por su supervivencia o por razones más filosóficas, como el porvenir como especie. Pensar en el futuro es anticipación. El género de la ciencia ficción es el que más se basa en la anticipación. En muchos subgéneros de la ciencia ficción se tratan temas futuristas, viajes espaciales a otros planetas, inteligencia artificial, etc. Por otra parte, en la actualidad vivimos un período donde los cambios en las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación) son prácticamente diarios, aunque podría llegar a decirse que los cambios se producen hora a hora. A veces, muchos de estos avances nos parecen producto de la fantasía o la ciencia ficción, o salidos de alguna película futurista. Sin embargo, dichos avances son perfectamente posibles y explicables a través de la ciencia actual. A través de este proyecto se pretenden analizar estos avances, relacionándolos con distintas obras de ciencia ficción. Una gran cantidad de los avances tecnológicos tienen su origen en alguna obra de la ciencia ficción, ya sea literatura o cine. Otro objetivo es realizar un estudio de diferentes propuestas tecnológicas de diferentes obras de esta rama que no se hayan realizado todavía, y analizar su viabilidad, su utilidad y los posibles cambios sociológicos que produciría en el mundo en el que vivimos. El tercer objetivo es evaluar la aptitud y actitud de los ingenieros de telecomunicación en cuanto a la innovación y la proyección hacia el futuro de los estos posibles cambios tecnológicos. Abstract Since the beginning of History, humans have thought about their future, either concerned about survival or by philosophical reasons like the future as species. Thinking about the future is speculation. The science fiction genre is the one that is based on speculation. Sub-genres of science fiction covers futuristic themes like space travel to other planets, artificial intelligence, etc. Today we live in a period where changes in ICT (Information and Communication Technologies) are almost daily, although we should say that changes occur in a matter of hours. Sometimes, many of these advances seem a product of fantasy or science fiction, or coming out of a futuristic movie. However, these advances are perfectly possible and explainable by current science. Through this project the intention is to analyze these developments, relating them to various works of science fiction. A great number of this technological advancements have their origin in a work of science fiction, either literature or film. Another objective is to study different technological proposals of this genre that have not been done yet, and analyze their feasibility, usefulness and potential sociological changes that occur in the world we live in. The third objective is to evaluate the ability and attitude of telecommunication engineers in terms of innovation and future projection of these potential technological changes.

El nuevo reto de relación con los clientes: Social CRM

La evolución de Internet al modelo Web 2.0, ha creado el nuevo sistema denominado Social Media, donde han proliferado un número ingente de redes sociales, que han cambiado las formas de relación y colaboración entre los usuarios, así como la relaciones de éstos y las empresas. En respuesta a estos dramáticos cambios sociales y tecnológicos, que actualmente están dando forma a las relaciones negocio-empresa, las empresas están descubriendo que es necesario modificar la estrategia de utilización del CRM (Customer Relationship Management) con sus clientes y desarrollar nuevas capacidades que permitan la creación de valor con los clientes. Y es aquí donde aparece el concepto de Social CRM, entendido como una estrategia centrada en entender, anticiparse y responder mejor a las necesidades de los clientes existentes o potenciales, aprovechando los datos sociales, para crear unas fuertes relaciones beneficiosas para ambas partes. En este trabajo se describe un modelo de adopción de Social CRM, aplicando un método de análisis “Top-Down”, y basado en el modelo de Gartner denominado “The Eight Building Blocks of CRM” [1]. El presente trabajo descompone el modelo de adopción descrito por Gartner, en los siguientes puntos. - Una decisión estratégica de la compañía - Asomarse a la realidad social - Analizar las redes sociales. - Metodología de adopción. - Despliegue y extensión en todos los departamentos de la compañía y la adaptación de los recursos humanos. - Selección e integración con las plataformas tradicionales de CRM - Análisis de herramientas de monitorización de Social CRM El modelo propuesto tiene dos objetivos, por un lado pretende proporcionar la visión de cómo CRM puede influir en los resultados empresariales en la era del cliente social, y por otro, proporcionar a los administradores cómo las inversiones y los recursos existentes de CRM puede ser integrados con las nuevas tecnologías y procesos para formar capacidades que pueden mejorar el rendimiento del negocio. ABSTRACT. “The Internet evolution to Web 2.0 model has created a new system called Social Media, where have proliferated a huge number of social networks which have changed the relationship and collaboration forms user-to-user and user-to-company. In response to these dramatic social and technological changes that are currently shaping the business-business relationships, companies are finding it necessary to modify the strategy for use of CRM (Customer Relationship Management) with customers and develop new capabilities to creating value with customers. And here is where the concept of Social CRM appears, understood as a focus on understanding, anticipating and responding to the needs of existing and potential customers strategy, leveraging social data to create a strong mutually beneficial relationships. In this paper describes an adoption model of Social CRM, using a "Top-Down" analysis method and based on the model of Gartner called "The Eight Building Blocks of CRM" [1]. This paper decomposes the adoption model described by Gartner in the following points. - A company strategic decision. - Look at social reality. - Analyze social networks. - Methodology adoption. - Deployment and extension in all departments of the company and the adaptation of human resources. - Selection and integration with traditional CRM platforms. - Analysis of monitoring tools for Social CRM. The proposed model has two objectives, firstly aims to provide insight into how CRM can influence business outcomes in the era of the social customer, and secondly, to provide administrators how investments and existing resources can be integrated CRM with new technologies and processes for developing capabilities that can increase business performance”.

Diseño de una estrategia para la definición de proyectos a partir de la vigilancia tecnológica: aplicación a las interfaces naturales

A la hora de afrontar un proyecto de investigación, no basta con una vigilancia tradicional del entorno. Ya que debido a lo cambiante del mundo, a la globalización, a lo rápido que se desarrollan nuevas tecnologías y productos es preciso realizar un proceso sistemático que permita a las organizaciones o empresas anticiparse a los cambios tecnológicos. En este contexto, el diseño de metodologías basadas en la Vigilancia Tecnológica (VT) permite gestionar la actividad innovadora de organizaciones o empresas facilitando el proceso de generación de ideas para el desarrollo de productos o servicios. Es por ello que en este Proyecto de Fin de Grado se ha diseñado una estrategia para aplicar metodologías de Vigilancia Tecnológica aplicadas a un proyecto de I+D que estudia las Interfaces Naturales de Usuario (NUI). Para ello se ha partido de la metodología de trabajo basada en el proceso de Vigilancia Tecnológica e Inteligencia Competitiva del proyecto CETISME, identificando claramente cada una de las fases que lo componen: identificación de objetivos, selección de las fuentes de información, búsqueda y almacenamiento de la información, análisis de la información y por último validación de la información que concluye con la creación de informes de Vigilancia Tecnológica. Por lo tanto, para cada una de las fases que componen lo que comúnmente se llama el ciclo de la vigilancia, se ha explicado en primer lugar en qué consisten, que estrategias a seguir son las más adecuadas así como la manera de llevarlas a cabo, y por último, si fuera necesario, qué herramientas (desde bases de datos a software) son necesarias o son de utilidad para llevar a cabo el proceso y optimizarlo. De esta manera, como se verá a lo largo de este documento, la aplicación de dicha metodología permitirá a las organizaciones o empresas obtener situaciones ventajosas a la hora de innovar, captar oportunidades o detectar amenazas, identificar competidores o alianzas potenciales, entre otros. ABSTRACT. When taking over a research project, a traditional surveillance of the environment is not enough. Mainly due to the changing the world, to the globalization, to how fast new technologies and products are developed, is necessary to make a systematic process that enables organizations or companies anticipate to technological changes. In this context, the design of methodologies based on the Technology Watch (TW) allows managing the innovative activity of organizations or companies facilitating the process of generating ideas for products or services development. For this reason, in this Thesis a strategy for applying Technological Watch methodologies applied to a R&D project studying Natural User Interfaces (NUI) has been designed. To achieve this goal, the starting point was the CETISME project methodologies, which are based on the Technology Watch and the Competitive Intelligence process, clearly identifying each of the phases that compose it: identification of objectives, selection of the information sources, storage, search and analysis of the information, and finally validating the information that concludes with the creation of Technological Watch reports. Therefore, for each of the phases composing what is commonly known as the monitoring cycle, it has been explained in first place what they consist of, what strategies are more adequate as well as how they should be implemented, and finally, if necessary, what tools (from databases to software) are needed or are useful for managing the process and optimize it. Thus, as discussed throughout this document, the application of said methodology will allow organizations or companies to obtain advantageous situations when it comes to innovate, catch opportunities or detect threats, to identify competitors or potential alliances, among others.

A cybernetic theory about computer interfaces and human factors within a framework of technological innovation

This paper is based on the following postulates taken from a book recently published by this author (Sáez-Vacas, 1990(1)): a) technological innovation in a company is understood to be the process and set of changes that the company undergoes as a result of a specific type of technology; b) the incorporation of technology in the company does not necessarily result in innovation, modernization and progress; c) the very words "modernization" and "progress" are completely bereft of any meaning if isolated from the concept of complexity in its broadest sense, including the human factor. Turning to office technology in specific, the problem of managing office technology for business innovation purposes can be likened to the problem of managing third level complexity, following the guidelines of a three-level complexity model proposed by the author some years ago

A technological framework based on automatic messaging for improving adherence of diabetic patients

En todo el mundo se ha observado un crecimiento exponencial en la incidencia de enfermedades crónicas como la hipertensión y enfermedades cardiovasculares y respiratorias, así como la diabetes mellitus, que causa un número de muertes cada vez mayor en todo el mundo (Beaglehole et al., 2008). En concreto, la prevalencia de diabetes mellitus (DM) está aumentando de manera considerable en todas las edades y representa un serio problema de salud mundial. La diabetes fue la responsable directa de 1,5 millones de muertes en 2012 y 89 millones de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) (OMS, 2014). Uno de los principales dilemas que suelen asociarse a la gestión de EC es la adherencia de los pacientes a los tratamientos, que representa un aspecto multifactorial que necesita asistencia en lo relativo a: educación, autogestión, interacción entre los pacientes y cuidadores y compromiso de los pacientes. Medir la adherencia del tratamiento es complicado y, aunque se ha hablado ampliamente de ello, aún no hay soluciones “de oro” (Reviews, 2002). El compromiso de los pacientes, a través de la participación, colaboración, negociación y a veces del compromiso firme, aumentan las oportunidades para una terapia óptima en la que los pacientes se responsabilizan de su parte en la ecuación de adherencia. Comprometer e involucrar a los pacientes diabéticos en las decisiones de su tratamiento, junto con expertos profesionales, puede ayudar a favorecer un enfoque centrado en el paciente hacia la atención a la diabetes (Martin et al., 2005). La motivación y atribución de poder de los pacientes son quizás los dos factores interventores más relevantes que afectan directamente a la autogestión de la atención a la diabetes. Se ha demostrado que estos dos factores desempeñan un papel fundamental en la adherencia a la prescripción, así como en el fomento exitoso de un estilo de vida sana y otros cambios de conducta (Heneghan et al., 2013). Un plan de educación personalizada es indispensable para proporcionarle al paciente las herramientas adecuadas que necesita para la autogestión efectiva de la enfermedad (El-Gayar et al. 2013). La comunicación efectiva es fundamental para proporcionar una atención centrada en el paciente puesto que influye en las conductas y actitudes hacia un problema de salud ((Frampton et al. 2008). En este sentido, la interactividad, la frecuencia, la temporalización y la adaptación de los mensajes de texto pueden promover la adherencia a un régimen de medicación. Como consecuencia, adaptar los mensajes de texto a los pacientes puede resultar ser una manera de hacer que las sugerencias y la información sean más relevantes y efectivas (Nundy et al. 2013). En este contexto, las tecnologías móviles en el ámbito de la salud (mHealth) están desempeñando un papel importante al conectar con pacientes para mejorar la adherencia a medicamentos recetados (Krishna et al., 2009). La adaptación de los mensajes de texto específicos de diabetes sigue siendo un área de oportunidad para mejorar la adherencia a la medicación y ofrecer motivación a adultos con diabetes. Sin embargo, se necesita más investigación para entender totalmente su eficacia. Los consejos de texto personalizados han demostrado causar un impacto positivo en la atribución de poder a los pacientes, su autogestión y su adherencia a la prescripción (Gatwood et al., 2014). mHealth se puede utilizar para ofrecer programas de asistencia de autogestión a los pacientes con diabetes y, al mismo tiempo, superar las dificultades técnicas y financieras que supone el tratamiento de la diabetes (Free at al., 2013). El objetivo principal de este trabajo de investigación es demostrar que un marco tecnológico basado en las teorías de cambios de conducta, aplicado al campo de la mHealth, permite una mejora de la adherencia al tratamiento en pacientes diabéticos. Como método de definición de una solución tecnológica, se han adoptado un conjunto de diferentes técnicas de conducta validadas denominado marco de compromiso de retroacción conductual (EBF, por sus siglas en inglés) para formular los mensajes, guiar el contenido y evaluar los resultados. Los estudios incorporan elementos del modelo transteórico (TTM, por sus siglas en inglés), la teoría de la fijación de objetivos (GST, por sus siglas en inglés) y los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz. Como concepto general, el modelo TTM ayuda a los pacientes a progresar a su próxima fase de conducta a través de mensajes de texto motivados específicos y permite que el médico identifique la fase actual y adapte sus estrategias individualmente. Además, se adoptan las directrices del TTM para fijar objetivos personalizados a un nivel apropiado a la fase de cambio del paciente. La GST encierra normas que van a ponerse en práctica para promover la intervención educativa y objetivos de pérdida de peso. Finalmente, los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz aplicados a la aparición de los mensajes se han puesto en marcha para aumentar la efectividad. El EBF tiene como objetivo ayudar a los pacientes a mejorar su adherencia a la prescripción y encaminarlos a una mejora general en la autogestión de la diabetes mediante mensajes de texto personalizados denominados mensajes de retroacción automáticos (AFM, por sus siglas en inglés). Después de una primera revisión del perfil, consistente en identificar características significativas del paciente basadas en las necesidades de tratamiento, actitudes y conductas de atención sanitaria, el sistema elige los AFM personalizados, los aprueba el médico y al final se transfieren a la interfaz del paciente. Durante el tratamiento, el usuario recopila los datos en dispositivos de monitorización de pacientes (PMD, por sus siglas en inglés) de una serie de dispositivos médicos y registros manuales. Los registros consisten en la toma de medicación, dieta y actividad física y tareas de aprendizaje y control de la medida del metabolismo. El compromiso general del paciente se comprueba al estimar el uso del sistema y la adherencia del tratamiento y el estado de los objetivos del paciente a corto y largo plazo. El módulo de análisis conductual, que consiste en una serie de reglas y ecuaciones, calcula la conducta del paciente. Tras lograr el análisis conductual, el módulo de gestión de AFM actualiza la lista de AFM y la configuración de los envíos. Las actualizaciones incluyen el número, el tipo y la frecuencia de mensajes. Los AFM los revisa periódicamente el médico que también participa en el perfeccionamiento del tratamiento, adaptado a la fase transteórica actual. Los AFM se segmentan en distintas categorías y niveles y los pacientes pueden ajustar la entrega del mensaje de acuerdo con sus necesidades personales. El EBF se ha puesto en marcha integrado dentro del sistema METABO, diseñado para facilitar al paciente diabético que controle sus condiciones relevantes de una manera menos intrusiva. El dispositivo del paciente se vincula en una plataforma móvil, mientras que una interfaz de panel médico permite que los profesionales controlen la evolución del tratamiento. Herramientas específicas posibilitan que los profesionales comprueben la adherencia del paciente y actualicen la gestión de envíos de AFM. El EBF fue probado en un proyecto piloto controlado de manera aleatoria. El principal objetivo era examinar la viabilidad y aceptación del sistema. Los objetivos secundarios eran también la evaluación de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia, el control glucémico y la calidad de vida. Se reclutaron participantes de cuatro centros clínicos distintos en Europa. La evaluación del punto de referencia incluía datos demográficos, estado de la diabetes, información del perfil, conocimiento de la diabetes en general, uso de las plataformas TIC, opinión y experiencia con dispositivos electrónicos y adopción de buenas prácticas con la diabetes. La aceptación y eficacia de los criterios de evaluación se aplicaron para valorar el funcionamiento del marco tecnológico. El principal objetivo era la valoración de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia. En las pruebas participaron 54 pacientes. 26 fueron asignados al grupo de intervención y equipados con tecnología móvil donde estaba instalado el EBF: 14 pacientes tenían T1DM y 12 tenían T2DM. El grupo de control estaba compuesto por 25 pa cientes que fueron tratados con atención estándar, sin el empleo del EBF. La intervención profesional tanto de los grupos de control como de intervención corrió a cargo de 24 cuidadores, entre los que incluían diabetólogos, nutricionistas y enfermeras. Para evaluar la aceptabilidad del sistema y analizar la satisfacción de los usuarios, a través de LimeSurvey, se creó una encuesta multilingüe tanto para los pacientes como para los profesionales. Los resultados también se recopilaron de los archivos de registro generados en los PMD, el panel médico profesional y las entradas de la base de datos. Los mensajes enviados hacia y desde el EBF y los archivos de registro del sistema y los servicios de comunicación se grabaron durante las cinco semanas del estudio. Se entregaron un total de 2795 mensajes, lo que supuso una media de 107,50 mensajes por paciente. Como se muestra, los mensajes disminuyen con el tiempo, indicando una mejora global de la adherencia al plan de tratamiento. Como se esperaba, los pacientes con T1DM recibieron más consejos a corto plazo, en relación a su estado. Del mismo modo, al ser el centro de T2DM en cambios de estilo de vida sostenible a largo plazo, los pacientes con T2DM recibieron más consejos de recomendación, en cuanto a dietas y actividad física. También se ha llevado a cabo una comparación de la adherencia e índices de uso para pacientes con T1DM y T2DM, entre la primera y la segunda mitad de la prueba. Se han observado resultados favorables para el uso. En lo relativo a la adherencia, los resultados denotaron una mejora general en cada dimensión del plan de tratamiento, como la nutrición y las mediciones de inserción de glucosa en la sangre. Se han llevado a cabo más estudios acerca del cambio a nivel educativo antes y después de la prueba, medidos tanto para grupos de control como de intervención. Los resultados indicaron que el grupo de intervención había mejorado su nivel de conocimientos mientras que el grupo de control mostró una leve disminución. El análisis de correlación entre el nivel de adherencia y las AFM ha mostrado una mejora en la adherencia de uso para los pacientes que recibieron los mensajes de tipo alertas, y unos resultados no significativos aunque positivos relacionados con la adherencia tanto al tratamiento que al uso correlacionado con los recordatorios. Por otra parte, los AFM parecían ayudar a los pacientes que no tomaban suficientemente en serio su tratamiento en el principio y que sí estaban dispuestos a responder a los mensajes recibidos. Aun así, los pacientes que recibieron demasiadas advertencias, comenzaron a considerar el envío de mensajes un poco estresante. El trabajo de investigación llevado a cabo al desarrollar este proyecto ofrece respuestas a las cuatro hipótesis de investigación que fueron la motivación para el trabajo. • Hipótesis 1 : es posible definir una serie de criterios para medir la adherencia en pacientes diabéticos. • Hipótesis 2: es posible diseñar un marco tecnológico basado en los criterios y teorías de cambio de conducta mencionados con anterioridad para hacer que los pacientes diabéticos se comprometan a controlar su enfermedad y adherirse a planes de atención. • Hipótesis 3: es posible poner en marcha el marco tecnológico en el sector de la salud móvil. • Hipótesis 4: es posible utilizar el marco tecnológico como solución de salud móvil en un contexto real y tener efectos positivos en lo referente a indicadores de control de diabetes. La verificación de cada hipótesis permite ofrecer respuesta a la hipótesis principal: La hipótesis principal es: es posible mejorar la adherencia diabética a través de un marco tecnológico mHealth basado en teorías de cambio de conducta. El trabajo llevado a cabo para responder estas preguntas se explica en este trabajo de investigación. El marco fue desarrollado y puesto en práctica en el Proyecto METABO. METABO es un Proyecto I+D, cofinanciado por la Comisión Europea (METABO 2008) que integra infraestructura móvil para ayudar al control, gestión y tratamiento de los pacientes con diabetes mellitus de tipo 1 (T1DM) y los que padecen diabetes mellitus de tipo 2 (T2DM). ABSTRACT Worldwide there is an exponential growth in the incidence of Chronic Diseases (CDs), such as: hypertension, cardiovascular and respiratory diseases, as well as diabetes mellitus, leading to rising numbers of deaths worldwide (Beaglehole et al. 2008). In particular, the prevalence of diabetes mellitus (DM) is largely increasing among all ages and constitutes a major worldwide health problem. Diabetes was directly responsible for 1,5 million deaths in 2012 and 89 million Disability-adjusted life year (DALYs) (WHO 2014). One of the key dilemmas often associated to CD management is the patients’ adherence to treatments, representing a multi-factorial aspect that requires support in terms of: education, self-management, interaction between patients and caregivers, and patients’ engagement. Measuring adherence is complex and, even if widely discussed, there are still no “gold” standards ((Giardini et al. 2015), (Costa et al. 2015). Patient’s engagement, through participation, collaboration, negotiation, and sometimes compromise, enhance opportunities for optimal therapy in which patients take responsibility for their part of the adherence equation. Engaging and involving diabetic patients in treatment decisions, along with professional expertise, can help foster a patient-centered approach to diabetes care (Martin et al. 2005). Patients’ motivation and empowerment are perhaps the two most relevant intervening factors that directly affect self-management of diabetes care. It has been demonstrated that these two factors play an essential role in prescription adherence, as well as for the successful encouragement of a healthy life-style and other behavioural changes (Heneghan et al. 2013). A personalised education plan is indispensable in order to provide the patient with the appropriate tools needed for the effective self-management of the disease (El-Gayar et al. 2013). Effective communication is at the core of providing patient-centred care since it influences behaviours and attitudes towards a health problem (Frampton et al. 2008). In this regard, interactivity, frequency, timing, and tailoring of text messages may promote adherence to a medication regimen. As a consequence, tailoring text messages to patients can constitute a way of making suggestions and information more relevant and effective (Nundy et al. 2013). In this context, mobile health technologies (mHealth) are playing significant roles in improving adherence to prescribed medications (Krishna et al. 2009). The tailoring of diabetes-specific text messages remains an area of opportunity to improve medication adherence and provide motivation to adults with diabetes but further research is needed to fully understand their effectiveness. Personalized text advices have proven to produce a positive impact on patients’ empowerment, self-management, and adherence to prescriptions (Gatwood et al. 2014). mHealth can be used for offering self-management support programs to diabetes patients and at the same time surmounting the technical and financial difficulties involved in diabetes treatment (Free et al. 2013). The main objective of this research work is to demonstrate that a technological framework, based on behavioural change theories, applied to mHealth domain, allows improving adherence treatment in diabetic patients. The framework, named Engagement Behavioural Feedback Framework (EBF), is built on top of validated behavioural techniques to frame messages, guide the definition of contents and assess outcomes: elements from the Transtheoretical Model (TTM), the Goal-Setting Theory (GST), Effective Health Communication (EHC) guidelines and Principles of Persuasive Technology (PPT) were incorporated. The TTM helps patients to progress to a next behavioural stage, through specific motivated text messages, and allow clinician’s identifying the current stage and tailor its strategies individually. Moreover, TTM guidelines are adopted to set customised goals at a level appropriate to the patient’s stage of change. The GST was used to build rules to be applied for enhancing educational intervention and weight loss objectives. Finally, the EHC guidelines and the PPT were applied to increase the effectiveness of messages. The EBF aims to support patients on improving their prescription adherence and persuade them towards a general improvement in diabetes self-management, by means of personalised text messages, named Automatic Feedback Messages (AFM). After a first profile screening, consisting in identifying meaningful patient characteristics based on treatment needs, attitudes and health care behaviours, customised AFMs are selected by the system, approved by the professional, and finally transferred into the patient interface. During the treatment, the user collects the data into a Patient Monitoring Device (PMD) from a set of medical devices and from manual inputs. Inputs consist in medication intake, diet and physical activity, metabolic measurement monitoring and learning tasks. Patient general engagement is checked by estimating the usage of the system and the adherence of treatment and patient goals status in the short and the long term period. The Behavioural Analysis Module, consisting in a set of rules and equations, calculates the patient’s behaviour. After behavioural analysis is accomplished, the AFM library and the dispatch setting are updated by the AFM Manager module. Updates include the number, the type and the frequency of messages. The AFMs are periodically supervised by the professional who also participates to the refinement of the treatment, adapted to the current transtheoretical stage. The AFMs are segmented in different categories and levels and patients can adjust message delivery in accordance with their personal needs. The EBF was integrated to the METABO system, designed to facilitate diabetic patients in managing their disease in a less intrusive approach. Patient device corresponds in a mobile platform, while a medical panel interface allows professionals to monitoring the treatment evolution. Specific tools allow professional to check patient adherence and to update the AFMs dispatch management. The EBF was tested in a randomised controlled pilot. The main objective was to examine the feasibility and acceptance of the system. Secondary objectives were also the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement, glycaemic control, and quality of life. Participants were recruited from four different clinical centres in Europe. The baseline assessment included demographics, diabetes status, profile information, knowledge about diabetes in general, usage of ICT platforms, opinion and experience about electronic devices and adoption of good practices with diabetes. Acceptance and the effectiveness evaluation criteria were applied to evaluate the performance of the technological framework. The main objective was the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement. Fifty-four patients participated on the trials. Twenty-six patients were assigned in the intervention group and equipped with mobile where the EBF was installed: 14 patients were T1DM and 12 were T2DM. The control group was composed of 25 patients that were treated through a standard care, without the usage of the EBF. Professional’s intervention for both intervention and control groups was carried out by 24 care providers, including endocrinologists, nutritionists, and nurses. In order to evaluate the system acceptability and analyse the users’ satisfaction, an online multi-language survey, using LimeSurvey, was produced for both patients and professionals. Results were also collected from the log-files generated in the PMDs, the professional medical panel and the entries of the data base. The messages sent to and from the EBF and the log-files of the system and communication services were recorded over 5 weeks of the study. A total of 2795 messages were submitted, representing an average of 107,50 messages per patient. As demonstrated, messages decrease over time indicating an overall improvement of the care plan’s adherence. As expected, T1DM patients were more loaded with short-term advices, in accordance with their condition. Similarly, being the focus of T2DM on long-term sustainable lifestyle changes, T2DM received more reminders advices, as for diet and physical activity. Favourable outcomes were observed for treatment and usage adherences of the intervention group: for both the adherence indices, results denoted a general improvement on each care plan’s dimension, such as on nutrition and blood glucose input measurements. Further studies were conducted on the change on educational level before and after the trial, measured for both control and intervention groups. The outcomes indicated the intervention group has improved its level of knowledge, while the control group denoted a low decrease. The correlation analysis between the level of adherences and the AFMs showed an improvement in usage adherence for patients who received warnings message, while non-significantly yet even positive indicators related to both treatment and usage adherence correlated with the Reminders. Moreover, the AFMs seemed to help those patients who did not take their treatment seriously enough in the beginning and who were willing to respond to the messages they received. Even though, patients who received too many Warnings, started to consider the message dispatch to be a bit stressful. The research work carried out in developing this research work provides responses to the four research hypothesis that were the motivation for the work: •Hypothesis 1: It is possible to define a set of criteria to measure adherence in diabetic patients. •Hypothesis 2: It is possible to design a technological framework, based on the aforementioned criteria and behavioural change theories, to engage diabetic patients in managing their disease and adhere to care plans. •Hypothesis 3: It is possible to implement the technological framework in the mobile health domain. •Hypothesis 4: It is possible to use the technological framework as a mobile health solution in a real context and have positive effects in terms of diabetes management indicators. The verification of each hypothesis allowed us to provide a response to the main hypothesis: The Main Hypothesis is: It is possible to improve diabetic adherence through a mHealth technological framework based on behavioural change theories. The work carried out to answer these questions is explained in this research work. The framework was developed and applied in the METABO project. METABO is an R&D project, co-funded by the European Commission (METABO 2008) that integrates mobile infrastructure for supporting the monitoring, management, and treatment of type 1 diabetes mellitus (T1DM) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients.