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Social Forecasting – wie Unternehmen kollektiv intelligenter werden

Wir wissen: 15 von 16 Entscheidungen, die im Kollektiv getroffen werden, sind besser als isolierte Expertenmeinungen. Auf der einen Seite so klar. Auf der anderen Seite nutzen noch wenige Unternehmen strukturiert die kollektive Intelligenz ihrer Organisation. Eine der effizientesten Methoden zur Entfaltung kollektiver Intelligenz ist das Social Forecasting. Damit können schnell Antworten auf zu prognostizierende Fragestellungen mit hunderten oder sogar tausenden von Menschen gefunden werden. Ich arbeite seit rund sieben Jahren mit den Methoden des Social Forecasting und begleite Organisationen bei der Einführung und dem Kulturwandel hin zu einer kollektiv intelligenten Organisation. Das Wirkungsvolle: Social Forecasting ist eindeutig messbar. Mit der Methode erzielen wir Werte von über 83 Prozent Prognose-Genauigkeit bei vielen tausenden Anwendungsfällen. Ich habe Aleksander Ivanov, Geschäftsführer von CrowdWorx, meinem Technikpartner und intellektuellem Kopf hinter den Prognosemethoden, befragt, warum ein modernes Unternehmen heute mehr denn je die Intelligenz seiner Mitarbeiter nutzen sollte.

Mit Social Forecasting ungenutzte Potenziale heben – Aleksandar Ivanov im Interview

Stephan Grabmeier (SG): Social Forecasting, darunter kann man sich nicht sofort etwas vorstellen? Erkläre doch bitte kurz was sich dahinter verbirgt.

Aleksander Ivanov (AI): Social Forecasting basiert auf der kollektiven Intelligenz von Mitarbeitern. Unternehmen bitten ihre Mitarbeiter um Prognosen zu Themen wie dem Umsatzpotenzial eines neuen Produktkonzepts, den optimale Preispunkten, der Relevanz bestimmter Leistungen und Produktfeatures, aber auch zu strategischen Themen, wie Trends, dem Verhalten von Wettbewerbern oder Technologie-Entscheidungen.

Grundkonzept Social Forecasting in drei Schritten: Prognosefrage, Einzelprognosen, Gesamtprognose
(Bild: © CrowdWorx)

Ein schönes Beispiel ist die Prognose des Absatzes eines Produktes oder Services bei unterschiedlichen Preispunkten. Ich als einzelner Mitarbeiter kann dann angeben, dass ich bei einem Stückpreis von 10 Euro mit 10,4 Millionen verkauften Einheiten in Q1 rechne. Mithilfe von intelligenten Algorithmen wird aus allen Mitarbeiterprognosen eine Crowd-Prognose ermittelt. In dem Beispiel könnte die Crowd-Prognose für den Preispunkt von 10 Euro bei 7,8 Millionen Einheiten liegen.

Die Methodik ist keinesfalls auf B2C-Märkte beschränkt, denn es kommt auf das Wissen der Prognostiker an. Wenn ein Unternehmen im B2B-Markt tätig ist, verfügt es mit seinen Mitarbeitern bereits über die richtigen Prognostiker.

Crowd-Prognosen sind deutlich genauer

SG: Weshalb ist die kollektive Intelligenz so wichtig? Viele Manager glauben doch immer noch, dass sie alleine die richtigen Entscheidungen treffen?

AI: Ich glaube nicht einmal, das Manager das heute noch glauben. Sie wollen die bestmöglichen Informationen haben, um gute Entscheidungen zu treffen. Dafür wird viel Geld in die Hand genommen und in Marktforschung, Trendforschung und Experten investiert. Das sind exzellente Methoden, die jedoch im Fall von Innovationen und neuen Produkten oft furchtbar daneben liegen. Wir alle kennen die Zahlen – 90 Prozent aller Neuprodukte sind wegen Erfolglosigkeit nach einem Jahr nicht mehr am Markt.

Genau in diesen Situationen, in denen es um neuartigen Themen, Produkte aber auch um schwer zu prognostizierende strategische Fragen geht, ist Social Forecasting anderen Methoden überlegen. Das wissen wir aus eigener Erfahrung. Wir haben bis dato über 3.000 Prognosen für Kunden aus allen Branchen getätigt und erreichen im Schnitt eine Prognosegenauigkeit von 81 Prozent. Weder Marktforschung noch Experten erreichen auch nur annähernd dieses Spitzenniveau. Das belegen auch zahlreiche wissenschaftliche Studien, etwa die Arbeiten von Philip Tetlock, K. Anders Ericsson oder Rietz et al.

Ergebnis einer Langzeitstudie zum Vergleich der Prognosequalität von Social Forecasting und Marktforschung
Quelle: © Rietz et al. (2003): Accuracy and Standard Error in 10 Years of Study, University of Iowa.

SG: Wenn nachweislich die Entscheidungen aus dem Kollektiv richtiger sind als Einzelmeinungen, wieso nutzen dann nicht mehr Unternehmen die kollektive Intelligenz Ihrer Mitarbeiter?

AI: Unternehmen verlassen sich in der Regel auf gelernte Methoden wie Marktforschung und Expertenmeinungen. Bei den eigenen Mitarbeitern vermutet man dagegen einen Mangel an Objektivität, die berühmte rosarote Brille.

Wir sehen aber, dass in modernen Unternehmen das Vertrauen in die Fähigkeiten der eigenen Mitarbeiter steigt. Unternehmen sehen Mitarbeiter nicht mehr als ahnungslose Befehlsempfänger, sondern als Partner, die durchaus in der Lage sind, Märkte und Themen realistisch einzuschätzen, und auf deren Input man Wert legt.

So nutzt die Deutsche Telekom Social Forecasting bereits seit einigen Jahren und fragt jeden Monat dutzende von Themen bei Ihren Mitarbeitern ab. Du weißt das am besten Stephan, wir haben mit Dir die sukzessive Einführung im Konzern gemacht. Das reicht heute von Strategiethemen, die früher ganz exklusiv dem Top-Management vorbehalten waren, bis zu den Fragen, welches Produktmerkmal bei Kundengruppe X am relevantesten sein wird. Bekanntlich hat dies der Telekom nicht geschadet, wenn man betrachtet, dass sich deren Börsenwert in den letzten fünf Jahren annähernd verdoppelt hat.

SG: Was ist der Unterschied zur klassischen Marktforschung oder Mitarbeiterbefragung?

AI: Die Unterschiede zur Marktforschung lassen sich in drei Punkten zusammenfassen: Schneller, kostengünstiger, genauer. Social Forecasting-Ergebnisse liegen schon in zwei Tagen vor, weil Beauftragungsprozesse externer Dienstleister, Zielgruppenrekrutierung, Fragebogenerstellung und so weiter hierbei entfallen. Dies senkt natürlich auch die Kosten.

Aus der Forschung und unseren eigenen Projekten ist bekannt, dass die Ergebnisse von Social Forecasting genauer sind. Eine wichtige Ausnahme gibt es jedoch bei bekannten Produkten beziehungsweise Konzepten – hier ist die klassische Marktforschung das Mittel der Wahl. Geht es jedoch um die frühen Phasen der Produktentwicklung oder der Bewertung von Marktchancen von Projekten im eigenen Innovationsportfolio, so ist Social Forecasting die bessere Wahl.

Im Vergleich zu Mitarbeiterbefragungen lässt sich zusätzlich zu den obigen Vorteilen konstatieren, dass Social Forecasting eine enorm positive Wirkung auf die Belegschaft hat. Die Mitarbeiter werden zu interessanten Themen befragt und in Unternehmensentscheidungen einbezogen. Bei der Zeppelin Rental GmbH, einem Baumaschinen-Dienstleister mit über 100 Standorten, führte die Einführung von Social Forecasting zu einer deutlichen Steigerung der Kommunikation aller Mitarbeiter untereinander – es wurde über neue Vertriebsstrategie und Kundenprofile gesprochen, und zwar vom einfachen Lastwagenfahrer bis zum Mechaniker. Einerseits wurde ein enormer Wissensschatz angezapft, aber en passant auch noch die Motivation und Identifikation mit dem Unternehmen enorm gesteigert. Das spiegelt sich auch im Unternehmenswachstum wider. Zeppelin Rental wuchs in einem reifen Markt in den letzten Jahren in jedem einzelnen Jahr mit mindestens zehn Prozent!

Wie Unternehmen Social Forecasting einführen können

SG: Was ist notwendig, um mit Social Forecasting im Unternehmen zu arbeiten?

AI: Eigentlich nicht viel mehr als das, was man benötigt, um eine interne Befragung durchzuführen. Man mietet und kauft ein Social Forecasting-Websystem, bestimmt eine Abteilung als Prozess-Owner und etabliert einen Prozess, über den alle Fachbereiche ihre Prognosebedarfe dort einreichen können.

Bei den ersten Prognosen muss man den neuen Prozess den Mitarbeitern auch vorstellen und ihnen das Programm näher bringen. Nach den ersten ein, zwei Prognoserunden hat sich das System eingependelt und man kann es regelmäßig nutzen. So wie man auch eine Umfrage regelmäßig starten kann.

SG: Was tut Ihr, um Social Forecasting noch mehr in die Breite zu bringen?

AI: Wir publizieren White Papers und Fallstudien mit unseren Erfahrungen, sind als Keynote Speaker unterwegs und unterstützen Universitäten, dieses Thema erforschen. Darüber hinaus ist in 2020 die Gründung eines internationalen Instituts für Crowd Intelligence geplant, die wir ebenfalls unterstützen.

Wir vermitteln interessierten Unternehmen auch Kontakte zu anderen Unternehmen, die Social Forecasting bereits nutzen, damit diese untereinander Erfahrungen austauschen können.

Am meisten freuen wir uns, wenn wir zu dem Thema Interviews geben und Fragen beantworten können.

SG: Umso schöner, dass es heute geklappt hat! Lieber Alex, herzlichen Dank für das ausführliche und interessante Interview und die zahlreichen Einblicke in das Konzept Social Forecasting! Ich freue mich auch weiterhin auf gemeinsame spannende Projekte mit Unternehmen die sich zur intelligenten Organisation entwickeln.

Über Aleksandar Ivanov

Aleksandar Ivanov Profilbild
Bild: © Aleksandar Ivanov

Alex ist Gründer und Geschäftsführer der CrowdWorx Innovation GmbH. Vor CrowdWorx hat Alex mehrere erfolgreiche StartUps in sehr unterschiedlichen Bereichen aufgebaut. Unter anderem hat er sich mit Big Data Algorithmen als Head of Analytics beim Big Data-Start-up Analyx und befasst. Als Mitgründer des Mobile Games Entwicklers Unfold Gaming Digital GmbH hat der Digitalisierung und Skalierung von Apps bei einem Millionenpublikum gestaltet.
Fokus seiner Arbeit bei CrowdWorx ist die Etablierung und Optimierung von Innovationsaktivitäten bei Unternehmen. Dabei kommt die hauseigenen Innovationsplattform „Innovation Engine“ zu Einsatz, mit der Unternehmen alle internen und externen Innovationsprozesse in einer Plattform digitalisieren können.
Daneben ist Alex auch in zahlreichen Forschungsarbeiten in den Bereichen Innovation und partizipative Methoden aktiv.

Quelle Titelbild: © Creatus | stock.adobe.com

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