Tutkimuksessa selvitettiin metsänomistajien puukauppatyytyväisyyttä ja siitä viestimistä. Tutkimusaineisto kerättiin kirjekyselyllä keväällä 1999. Kysely lähetettiin 1 400 metsänomistajalle, jotka olivat tehneet viimeisimmän puukauppansa vuosien 1997–1999 aikana. Tutkimukseen vastasi 796 puunmyyjää (vastausprosentti 57 %).
Puunmyyjistä 94 % kertoi voivansa suositella viimeisimmän puukauppansa perusteella puun-ostajayrityksen toimintaa muille metsänomistajille tai tuttavilleen. Puunostajaa suosittelevista puunmyyjistä 91 % oli tyytyväisiä puunostajan toimintaan, kun suosittelemattomista vain kolmannes oli tyytyväisiä puunostajaan. Puunostajaa suosittelemattomat puunmyyjät olivat useasti eläkeläisiä, joiden metsälön koko oli selvästi pienempi kuin suosittelevien puunmyyjien.
Puunmyyjät olivat kertoneet puukauppakokemuksistaan keskimäärin viidelle henkilölle. Puunmyyjistä 62 % oli antanut muille ihmisille pääosin positiivista palautetta. Vastaavasti kaksi prosenttia puunmyyjistä oli antanut pääosin negatiivista palautetta. Puunmyyjistä 16 % ei ollut kertonut kenellekään viimeisestä puukaupastaan. He olivat valtaosin eläkeläisnaisia. Positiivista palautetta antaneet puunmyyjät olivat useasti palkansaajia. Negatiivista palautetta antaneiden puunmyyjien metsälön koko oli pieni, ja lisäksi heidän viimeisin puukauppansa oli useimmiten hankintakauppa. Negatiivista palautetta antaneet puunmyyjät olivat kertoneet kokemuksistaan yli kolme kertaa niin monelle kuin positiivista palautetta antaneet puunmyyjät.
Ollessaan pettynyt puunostajayrityksen toimintaan viimeisimmässä puukaupassaan vain alle puolet puunmyyjistä valitti suoraan puunostajan henkilöstölle. Suoraan puunostajalle valittaneet puunmyyjät olivat tehneet kooltaan isoja puukauppoja, ja lisäksi monilla heistä oli puukaupallinen sopimus puunostajayrityksen kanssa. Pystyäkseen selvittämään metsänomistajien puukauppatyytyväisyyden puunostajayrityksen on kannustettava metsänomistajia antamaan palautetta, tehtävä palautteen antaminen mahdollisimman helpoksi, analysoitava palaute nopeasti ja tarvittaessa korjattava virheet viipymättä.
Tutkimuksessa tarkasteltiin työnjohtajien ryhmäpäätöksentekoa ja sen yleisyyttä neljässä, suuressa puunhankintaorganisaatiossa vuonna 1995. Tarkastelun tekee mielenkiintoiseksi se, että osassa organisaatioista (Yritykset 1–3) oltiin jo vaiheittain siirrytty tiimiorganisaatioon, kun toisaalta yhdessä organisaatiossa (Yritys 4) oltiin vasta tutkimushetkellä siirtymässä tiimiorganisaatioon. Lisäksi tutkimuksessa kartoitettiin työnjohtajien kokemia puutteita heidän organisaatioidensa tietokonepohjaisissa päätöstukijärjestelmissä. Työnjohtajat arvioivat joka kolmannen päätöksen olevan ryhmäpäätös; puolet ryhmässä tehdyistä päätöksistä oli yhteisymmärryksessä tehtyjä päätöksiä. Tulokset osoittivat myöskin ryhmäpäätöksenteon olevan selvästi yleisempää tiimityöhön siirtyneissä yrityksissä (Yritykset 1–3) kuin siihen siirtymättömässä (Yritys 4). Täten tiimityöhön siirtyneet organisaatiot ovat onnistuneet lisäämään työnjohtajien ryhmäpäätöksentekoa. Työnjohtajat toivat esille useita uusia toimintoja, joihin olisi hyödyllistä kehittää päätöstukijärjestelmiä heidän päätöksentekonsa tukemiseen; työnjohtajien tarjoamista toiminnoista painottuivat asiakastyytyväisyyteen, ja laajemmin asiakkaan käyttäytymiseen liittyvät toiminnot (tehtaiden ja puunmyyjien asiakastyytyväisyyden seuranta, metsänomistajan puunmyyntihalukkuuden ennustaminen, markkinointipanostusten suuntaaminen). Onnistuneet, nykyaikaiset tietokoneavusteiset päätöstukijärjestelmät voisivat entisestään tehostaa työnjohtajien jokapäiväistä päätöksentekoa.
Tässä kirjallisuuskatsauksessa tarkastellaan, millaista metsien monimuotoisuutta kuvaavaa tietoa voidaan saada nykyaikaisen kaukokartoitus- ja sensoritekniikan avulla. Käsittely keskittyy Suomeen, Ruotsiin ja Norjaan, missä metsät, ilmasto-olot ja teknologiset valmiudet sekä käytetyt teknologiat ovat samankaltaisia. Laserkeilaimia ja kuvantavia monikanavasensoreita voidaan asentaa monenlaisille liikkuville alustoille: satelliitteihin, lentokoneisiin, drooneihin ja metsäkoneisiin. Mitä lähempää kohdetta havainnoidaan, sitä tarkempaa tietoa saadaan, mutta sitä pienempi on myös kerralla havainnoitu pinta-ala. Yleisesti käytetyistä monimuotoisuuden indikaattoreista suurikokoisten säästöpuiden määrää, puuston eri-ikäisrakenteisuutta ja vesistöjen suojavyöhykkeitä voidaan havainnoida suhteellisen luotettavasti Suomessa laajalti saatavilla olevilla lentolaserkeilausaineistoilla. Lahopuun ja vähälukuisten puulajien, kuten haavan (Populus tremula L.), tunnistaminen onnistuu tällä hetkellä esimerkiksi droonien avulla pienille alueille kerrallaan, mutta riittävän tarkan tiedon saaminen suuralueille vaatii nykyistä tarkemman tekniikan käyttöönottamista lentokoneilla tehtävissä kartoituksissa. Tietyille eläin- ja kasvilajeille sopivia elinympäristöjä voidaan kartoittaa suuriltakin alueilta, mutta esimerkiksi pintakasvillisuudesta ei käytännössä vielä saada riittävän tarkkoja suoria havaintoja. Kaukokartoitus soveltuu kuitenkin hyvin maastoinventointien kohdentamiseen oikeisiin paikkoihin. Metsäkonetietoa hyödyntämällä on mahdollista dokumentoida hakkuissa tehdyt tekopökkelöt ja säästöpuuryhmän tai muun käsittelemättömän alueen, esimerkiksi vesistön tai pienveden suojavyöhykkeen, avainbiotoopin, suojeltavan alueen tai riistatiheikön ympäriltä hakatut rungot. Hyödynnettäessä metsäkonetietoa metsäluonnon monimuotoisuuden mittaamisessa ja seurannassa tärkein asia juuri nyt on parantaa hakkuukoneen hakkuulaitteen sijaintitiedon tarkkuutta anturoimalla hakkuukoneen puomi. Tulevaisuudessa tavoitteena on oltava automatisoitu metsäluonnon monimuotoisuuden mittaaminen ja dokumentointi puunkorjuuoperaatioiden yhteydessä, mikä edellyttää metsäkoneen sensorointia. Tarkan, automatisoidun monimuotoisuustiedon tuottaminen metsäkoneissa olevilla sensoreilla on todennäköisesti mahdollista toteuttaa tällä vuosikymmenellä. Yhteenvetona kaukokartoitus- ja sensoritekniikka mahdollistaa tulevaisuudessa huomattavasti nykyistä tarkemman metsien monimuotoisuutta kuvaavan tiedon keräämisen myös suuralueilta. Tarkimpaan lopputulokseen päästään yhdistämällä useista eri lähteistä peräisin olevia tietoja.