In order to effectively manage an organization, it is essential to incorporate stakeholders' perspectives and multiple, sometimes conflicting, objectives into decision-making processes, while handling environments that commonly include unstructured and ill-defined situations. This complex scenario hampers the identification of problem sources and the determination of necessary improvements. This doctoral research provides a structured approach for analysis in these complex scenarios to identify improvement opportunities and provide valuable insights for decision-making. This is achieved through a proposed framework that integrates Soft Systems Methodology (SSM) and customers' perceptions obtained through the implementation of Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). Specialists attended a workshop to design a conceptual model using SSM, after which customer-generated data was extracted from social media for the ABSA implementation. Then, the implementation was presented in an illustrative case focused on organisations whose business models implement circular economy practices towards sustainability. The results demonstrated the framework potential of being applied in this innovative context, effectively organising relevant information for performance management and identifying improvement opportunities. Besides, this multimethodological approach broadens the scope of SSM usage by supporting recurrent management activities. Also, given the generic design of the framework, it may be applied in different contexts. The conceptual model might be employed for similar analysis within organisations that identify their process, objectives, and value proposition as similar to the ones modelled. Further developments should incorporate these structures in studies involving data from other organisations to further analyse their benefits as well as identify how they can be improved.

 Para gerir eficazmente uma organização, é essencial incorporar nos processos de tomada de decisão as perspectivas de seus stakeholders e múltiplos objetivos, por vezes conflitantes, ao mesmo tempo que se lida com ambientes que normalmente incluem situações não estruturadas e mal definidas. Este cenário complexo dificulta a identificação da origem de problemas e a determinação das melhorias necessárias. Essa pesquisa de doutorado fornece uma abordagem estruturada para análise desses cenários complexos para identificar oportunidades de melhoria e fornecer insights valiosos para a tomada de decisões. Isso é feito através da proposição de um framework que integra a Soft Systems Methodology (SSM) e percepções dos clientes obtidas através da implementação de Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). Especialistas participaram de um workshop para construir um modelo conceitual usando SSM, após o que dados gerados pelos clientes foram extraídos de mídias sociais para a implementação do ABSA. Em seguida, essa abordagem foi apresentada em um caso ilustrativo focado em organizações cujos modelos de negócios implementam práticas de economia circular em direção à sustentabilidade. Os resultados demonstraram o potencial desse framework em aplicações nesse contexto inovador, organizando efetivamente informações relevantes para a gestão de desempenho e identificando oportunidades de melhoria. Além disso, esta abordagem multimetodológica amplia o domínio de utilização da SSM como o apoio a atividades de gestão recorrentes. Além disso, dada a concepção genérica do framework, este pode ser aplicado em diferentes contextos. O modelo conceitual pode ser empregado para análises semelhantes em organizações que identificam seus processos, objetivos e propostas de valor como semelhantes aos modelados. Futuros desenvolvimentos podem incorporar estas estruturas em estudos que envolvam dados de outras organizações para analisar melhor os seus benefícios, bem como identificar como podem ser melhoradas.