Was ist Social-Forecasting?
Gerade bei sensiblen Unternehmensdaten erweist sich Social-Forecasting als ein starkes Tool, mit dessen Hilfe Unternehmen genaue Prognosen erstellen können. Bisher versuchen Unternehmen mit statistischen Methoden und mit Hilfe von Expertenmeinungen die Wirtschaftsentwicklung, den Produktabsatz und das Verhalten von Wettbewerbern vorher zu sagen. Diese Methoden scheitern leider oft an der Realität. Die Realität ist zu komplex, als dass einzelne Experten oder ein paar starre Gleichungen sie beschreiben könnten. In diesem Prolemfeld entstand in den letzten Jahren unter dem Einfluss von Social-Media und Web 2.0 das Thema Social-Forecasting.
Im Kern macht sich Social-Forecasting die Grundidee von Crowdsourcing zu Nutze, das heißt, es beruht auf kollektiver Intelligenz. Die gestellten Fragen beziehen sich primär auf zukünftige Ereignisse, um somit eine Empfehlung für Management-Entscheidungen zu geben. Das Wissen kommt primär von Mitarbeitern, nicht von Konsumenten, da es sich häufig um vertrauliche Unternehmens-Prognosen handelt.
Die zweite Kernkomponente von Social-Forecasting ist die Nutzung von Anreizmechanismen, welche sich aus Ranglisten und Sachpreisen zusammensetzen. Es werden nur die besten und genauesten Antworten belohnt. Dadurch haben die Teilnehmer, anders als bei einfachen Umfragen etwa, einen Anreiz, möglichst exakte Antworten zu geben.
Wie unterscheidet sich Social-Forecasting von klassischen Enterprise-2.0-Tools? Social-Forecasting produziert keine Unmengen an Kommentaren, wie dies bei Wikis und Blogs der Fall ist. Stattdessen ist das Ergebnis am Ende steht dem Management immer eine (oder mehrere) konkrete Zahlen, zum Beispiel Absatzprognosen in Euro, Wachstumsraten in Prozent und so weiter, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen werden können. Dadurch wird auch die Nutzenmessung von Social-Forecasting in Unternehmen deutlich erleichtert.
In welchen Bereichen wird Social-Forecasting genutzt?
Mit Social Forecasting kann ein breites Spektrum an Themen abgedeckt werden. Als besonders starkes Tool erweist sich Social-Forecasting, wenn es um neue Produkte oder strategische Fragen geht, bei denen in der Regel auf keine historischen Daten zurückgegriffen werden kann. Die folgenden Beispiele verdeutlichen die Einsatzmöglichkeiten:
- Marktprognosen, zum Beispiel Prognose von Absatzzahlen, Marktanteilen, Wachstumsraten für beliebige Produkte. So konnte beispielsweise Henkel mit Social-Forecasting seine Prognosegenauigkeit um 22 Prozent steigern (siehe Fallstudien unten).
- Competitive Intelligence, zum Beispiel Risiko für Markteintritt neuer Wettbewerber in Segment X abschätzen. So nutzt etwa die Zeppelin Rental Social-Forecasting, um das Wissen von Mitarbeitern aus seinen über 100 Standorten für strategische Fragen zu bündeln.
- Produktinnovation, zum Beispiel Life-Time-Umsatzpotenzial, tatsächliche Entwicklungskosten und –dauer bei neuen Produktideen prognostizieren. Tchibo hat mit Social-Forecasting das Wissen seiner Filialmitarbeiter für die Beurteilung neuer Produkte genutzt.
- F&E-Management, zum Beispiel Technologietrends quantifizieren, Entwicklungsrisiken rechtzeitig abschätzen. Die Deutsche Telekom bündelt das Wissen von 240.000 Mitarbeitern, um die Entwicklung und das Potenzial neuer Technologien besser abzuschätzen.
- Wirtschaftsprognosen, zum Beispiel Arbeitslosenrate, Wirtschaftswachstum. Der globale Saatguthersteller Syngenta nutzt Social-Forecasting, um frühzeitig seine Produktion auf die zu erwartende globale Nachfrage anzupassen.
Social-Forecasting als Enterprise-2.0-Tool in der Praxis
Einige Unternehmen, wie beispielsweise die Deutsche Telekom, haben Social-Forecasting bereits konzernweit im Einsatz. So ist es Managern und Abteilungsleitern möglich, ihre Fragen in einem Social-Forecasting-Intranet-Portal einzugeben. Innerhalb weniger Tage bündelt das Social-Forecasting-Portal das Wissen von Mitarbeitern aus allen Konzernteilen. Am Ende erhält das Management dann konkrete Zahlen als Output vom Portal. Diese Zahlen dienen dann als Grundlage für wichtige Entscheidungen.