Wenn es nur Ihr Ziel ist data-driven zu entscheiden, laufen Sie dem Markt immer hinterher.

Wenn wir vor einer Entscheidung unter Unsicherheit stehen und aus Angst vor einer möglichen Fehlentscheidung viel zu lange auf Daten warten ist das eine Situation, die wir in vielen Unternehmen beobachten können. Meist wird in diesem Zusammenhang auf die mangelnde Fehlerkultur im Unternehmen verwiesen, doch nur selten ist den Protagonisten der Zusammenhang mit der heute propagierten datengetriebenen Entscheidungskultur bewusst.

Datengetriebenes Entscheiden hat in der Regel zum Ziel Unsicherheit auszuschalten. Doch durch das Warten auf die Verfügbarkeit neuer und hoffentlich besserer Daten, über die Integration und die Analyse vergeht schnell so viel Zeit, dass wir entweder unnötig gelähmt - oder noch schlimmer - zu spät agieren. Datengesteuerte Entscheidungsfindung bedeutet zwangsläufig, dass wir immer hinter dem Markt zurückbleiben. Das kann dazu führen, dass unsere Konkurrenten Kunden gewinnen, während wir noch über ein Angebot nachdenken - oder noch schlimmer - das verkaufen, was die Verbraucher früher wollten... so wie es Kodak, RIM und anderen passiert ist. Unternehmen, die nur datengesteuert sind, werden gegen diejenigen verlieren, die modellgesteuert sind.

Modellgestützte Entscheidungsfindung ermöglicht proaktives Handeln, um so dem Markt voraus zu sein. Man beginnt mit dem Problem, entwirft mögliche Handlungen und sammelt dann die Daten dazu. Dabei geht es darum, mögliche Zukünfte zu konzipieren und dann Maßnahmen zu ergreifen, um eine oder mehrere dieser Ergebnisse zu realisieren oder zu vermeiden. Die Voraussetzung dafür ist immer ein Verständnis für das System oder die Situation zu entwickeln, den Kontext zu verstehen und auch neue Perspektiven zuzulassen. Wenn man dann vor einer Entscheidung steht, betrachtet man den Zustand des Systems, bezieht verschiedene externe Faktoren wie das Marktverhalten, strategische Überlegungen oder Risikofaktoren in das Ergebnis mit ein und ergreift dann die aussichtsreichsten Maßnahmen.

Das hier illustrierte Schaubild stellt grob einige Zusammenhänge eines typischen Software as a Service Geschäftsmodells dar. Das Prinzip lässt sich aber auch leicht auf viele andere Branchen und Anwendungsfälle übertragen. So komplex ein solches Modell vielleicht auf den ersten Blick wirken mag: Es handelt sich dabei um ein typisches Muster wie Menschen kausale Zusammenhänge in komplexen Situationen erklären.

So würden wir vielleicht in einem typischen Vertriebsmeeting feststellen, dass wir

• unsere Aktivitäten im Marketing erhöhen sollten
• umso die Wahrscheinlichkeit weiterempfohlen zu werden zu verbessern,
• mit dem Ziel die Anzahl unserer Neukunden um 10% zu steigern.
• Dafür steht uns ein maximales Budget von 5000 € zur Verfügung.

Ein solches Muster besteht immer aus Handlungsalternativen, Kriterien, externen Einflussfaktoren und Zielen. Im Beispiel stellen die Einflussnahme mittels Marketing oder Customer experience intervention verschiedene Handlungsalternativen dar. Kriterien sind hier u.a. die Wahrscheinlichkeit zur Weiterempfehlung, die Anzahl der Weiterempfehlungen und auch Kosten. Das Budget ist ein limitierender externer Faktor. Ein Ziel ist die Steigerung der Anzahl unserer Kunden und damit die Verbesserung unseres Betriebsergebnisses.

Auf diese Art lassen sich Entscheidungsmodelle in Team-Meetings mithilfe von einfachen Brainstormings, am besten im Kontext von Design Thinking Workshops, leicht und erstaunlich intuitiv ermitteln. Kontinuierliches visualisieren von Modellen bietet eine enorme Stütze für unser Gehirn, um neue Zusammenhänge zu erkennen und diese zu analysieren, da es nicht mehr alle Fakten auf einmal behalten muss. Das Leitmotiv bildet die Ursache-Wirkungsbeziehung aus Warum und Wie.

Im Unterschied zu klassischen Vorgehensweisen bestehen in solchen Modellen meist nur ein Teil der Wirkungsbeziehungen aus einfachen mathematischen Gleichungen. Jede Ursache-Wirkungsbeziehung kann aus einem weiteren Modell, einem komplexen Algorithmus oder auch aus einer bisher unbekannten Funktion bestehen.