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Wissen ist an Mitarbeiter gebunden und nur zu ca. 20% digitalisierbar – soweit nicht neues. Was passiert wenn Unternehmen Entscheidungen treffen müssen, die auf Wissen, Erfahrungen und aktuellen Informationen fußen. Selten verfügen dabei die Entscheider über alle notwendigen Expertisen und Informationen. Zwei Herausforderungen ergeben sich:

1.) Verteiltes Wissen

Entscheidungsrelevantes Wissen ist häufig auf viele Köpfe (kollektive Intelligenz) innerhalb und außerhalb eines Unternehmens oder Organisationsbereich verteilt. Existierende Ansätze können diese Herausforderung oft nur unzureichend begegnen:

• Meetings – gerne genommen, meist ineffizient, ohne Zielsetzung und von taktischem Verhalten und psychologischen Phänomenen wie „group think“ gekennzeichnet
• Wissensdatenbanken, Blogs, Wikis stellen zwar digitalisiertes (max. 20%) Wissen bereit, liefern jedoch keine quantitativen Indikatoren für die direkte Entscheidungsfindung
• Business Intelligenz Lösungen bieten quantitative Analyseverfahren, vermögen aber nicht die Weisheiten und das Bauchgefühl der Mitarbeiter zu berücksichtigen.

2.) Aktualität und Verfügbarkeit von Informationen
Durch globalisierten Wettbewerb und moderne Kommunikationstechnologien erfahren Märkte Beschleunigung. Planungsphasen werden kürzer, Wettbewerber können immer schneller reagieren. Daher gewinnt die Aktualität und häufige Aktualisierung von Informationen an Wert. Allerdings sind derartige Informationen nicht nur mit hohen Kosten verbunden, sondern für viele Branchen und Unternehmensfunktionen gar nicht verfügbar.

Ein neuer Ansatz muss her.

PrognoseMärkte
PrognoseMärkte sind webbasierte-Systeme, welche unter Nutzung spezieller Anreizmechanismen das kollektive Wissen eines Unternehmens direkt für Entscheidungen nutzbaren Bewertungen bündeln. Als Marktteilnehmer kommen explizit nicht nur Experten in Frage, sondern jeder, der mit Wissen und Erfahrungen punkten kann, z.B. Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen, der externe Vertrieb, Filialmanager, Branchen-Experten, ggf. sogar Zulieferer, Partner und Kunden.

Ähnlich einem Aktienmarkt aggregieren Prognosemärkte Wissen, Erfahrungen, Meinungen, Weisheit und Bauchgefühl aller Teilnehmer zu einer konkreten Bewertung, z.B. Absatzprognosen für aktuelle oder Marktchancen neuer Produkte.

Das Funktionsprinzip ist einfach: Zu einer Prognosefrage, z. B. „Absatzzahl für Q4 2010“, wird im PrognoseMarkt ein Markt eingestellt auf dem die Teilnehmer mit virtuellem Geld auf den tatsächlichen Absatz setzen können.

So kann ein Teilnehmer darauf setzen, dass mehr als 45.000 Einheiten verkauft werden und ein anderer, dass es weniger als 35.000 Einheiten werden usw. Das Marktprinzip:

• Anreize: In einem PrognoseMarkt wetten Teilnehmer mit Spielgeld auf zukünftige Ereignisse. Das Spielgeld kann in Preise umgewandelt werden, z. B. iPads, Urlaubstage, ein Mittagessen mit dem Chef usw. Wenn Sie daneben liegen, verlieren sie Spielgeld. Damit besteht ein Anreiz, sein Wissen wahrheitsgetreu in den Markt einzubringen.
• Performance-abhängige Gewichtung: Diejenigen, die schlecht tippen, mit Absicht oder mangels besseren Wissens, verlieren Spielgeld. Ein Teilnehmer mit wenig Spielgeld kann die Prognosen kaum noch beeinflussen, da er nur noch kleine Einsätze machen kann. Das Zusammenspiel von Gewinnen und Verlusten erzeugt automatisch eine Gewichtung der Teilnehmer im Markt, da es keine Hedgefonds, Ratingagenturen, Kreditausfallversicherung, Leerverkäufe usw. gibt.

Unternehmen, die PrognoseMärkte erfolgreich nutzen, können eine Reihe von Vorteilen für sich verbuchen.

• Genauigkeit: Zahlreiche Anwendungsbeispiele belegen nachweislich die höhere Prognosegenauigkeit von solchen Märkten. Ein PrognoseMarkt kann schon frühzeitig das genaue Ergebnis vorhersagen.
• Aktualität: Eine Prognose aktualisiert sich durch die obigen Anreizmechanismen, ständig selbst. Denn: Jeder Teilnehmer hat den Anreiz, neues Wissen als Erster in den Markt zu bringen, noch bevor andere ihre Wetten platzieren, da mit jeder neuen Wette, die Gewinnmöglichkeit kleiner wird. Man kann daher praktisch in Echtzeit beobachten, wie ein Indikator, z. B. Absatzzahl, auf Preisänderungen von Wettbewerbern, Nachrichten vom Kapitalmarkt usw. reagiert. Bei klassischen Verfahren, z. B. Befragungen und Analyseberichten, kann es Wochen oder Monate dauern, bis eine aktualisierte Analyse vorliegt – die dann auch wieder veraltet sein kann. Darüber hinaus sind derartige Analysen ungleich kostenintensiver als der Kollektive-Ansatz.
• Geringe Kosten: Wie oben beschrieben, können Kosten für wiederholte Umfragen und Analysen gesenkt werden. Zudem können PrognoseMärkte als Software as a Service (SaaS) betrieben werden, was Anschaffungskosten und variable Wartungskosten für Software senkt.
• Einfache Nutzung: Sowohl für Teilnehmer als auch für das Management sind PrognoseMärkte ohne Schulung nutzbar. Das Management kann im PrognoseMarkt stets die aktuelle Prognose direkt ablesen. Die Teilnehmer müssen lediglich verstehen, dass falsches oder schlechtes Tippen das eigene Spielgeld reduziert – wie im wahrem Leben.

Einsatzgebiete von PrognoseMärkte
Da PrognoseMärkte auf das Wissen seiner Teilnehmer zurückgreift, sind sie ebenso vielfältig einsetzbar. Typische Anwendungsgebiete umfassen…

• Preis- und Absatzprognosen: „Absatz von Produkt X in Markt Y im Q4“, „durchschnittliche Wachstumsrate von Marktsegment Z für die kommenden 3 Jahre“ und „Preisentwicklung für ein Produkt bis Jahresende“ sind nur einige Beispiele. PrognoseMärkte ermöglichen es das verteilte Wissen hunderter oder tausender von Mitarbeitern am Point of Sale (POS) zu bündeln. Dieses Mitarbeiter-Wissen wird damit erstmalig für die Absatzplanung praktisch nutzbar gemacht. So nutzt bspw. Hewlett-Packard und Best Buy bereits seit einigen Jahren PrognoseMärkte um Absatzprognosen vorherzusagen.
• Produktinnovation: PrognoseMärkte sind durch die Nutzung des Wissens vieler Teilnehmer für die quantitative Bewertung von Innovationen geeignet. So lassen für neue Produkt- und Dienstleistungs-Ideen KPIs, wie Entwicklungskosten, Entwicklungsdauer, Umsatzpotential, mit einem PrognoseMarkt besser schätzen, als nur durch einige wenige Experten. Damit erhält man eine solide Entscheidungsbasis für Innovationsbudgets. General Electric nutzt deshalb PrognoseMärkte in 8 verschiedenen Geschäftseinheiten, um den Innovationsprozess zu verbessern.
• Projektmanagement: Siemens und Microsoft nutzen PrognoseMärkte, um Produkt-Launchtermine (FCS) und die Einhaltung von Projekt-Deadlines frühzeitig vorherzusagen. PrognoseMärkte signalisieren wegen ihres Anreizmechanismus Verspätungen schon frühzeitig, während das Management vom Team noch Erfolgsmeldungen erhält – kommt Ihnen das bekannt vor 
• Unternehmensübergreifende Zusammenarbeit: Eine besondere Herausforderung stellen Prognosen über eine ganze Supply Chain dar. So würden bspw. Hersteller von Hausgeräten und Consumer Electronics gern wissen, wie ihre Groß- und Einzelhändler die Lage am Markt einschätzen. Leider stehen dem oft eine Reihe politischer als auch technischer Hindernisse im Weg. Ein PrognoseMarkt kann problemlos das über die gesamte Supply Chain verteilte Wissen zum Wohle aller Beteiligten aggregieren und in bessere Absatz- und Marktprognosen umwandeln.
• Verbände: Gleiche Situation bei Verbänden. Was würde passieren wenn man die kollektive Intelligenz aller Mitglieder nutzen würde um Marktgeschehnisse vorauszusagen? Wunder – Nein realistische Marktzahlen und Trends ohne tausende von Euro’s an die Marktforschung auszugeben.

Man muss halt nur Mitarbeiter, Partner, Kunden, Mitglieder mal fragen…

Tags: Aktienbörse, Innovationsmanagement, Mitarbeiter, Mitarbeitermotivation, PrognoseMärkte, Wertschätzung

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