Social Forecasting: So nutzen Sie die kollektive Intelligenz Ihres Unternehmens

Die Mitarbeiter eines Unternehmens besitzen eine geballte Ladung an kollektiver Intelligenz. Der Einsatz von Enterprise-2.0-Methoden ist ein guter Weg, um diesen Wissensschatz zu heben. Wie geht man am besten vor?

Ein häufiges Ziel von unternehmensinternen Social Networks ist, mehr Transparenz über Wissen und Wissensträger zu bekommen. Durch das Schreiben über sich und ihre Tätigkeiten erzeugen Mitarbeiter Aufmerksamkeit, sie werden leichter auffindbar und ihr Vernetzungsgrad steigt. Diese bessere Vernetzung und das geteilte Wissen bringen positive Effekte für das Unternehmensgeschäft mit sich. Ein gerne zitiertes Erfolgsbeispiel für ein solches Enterprise-2.0-Vorhaben ist die Siemens Building Technologies Division. Doch das Social-Media-Prinzip lässt sich noch ganz anders nutzen: für „Social Forecasting“.

Während es bei klassischen Enterprise-2.0-Lösungen vor allem darum geht, dass Mitarbeiter textbasierte Inhalte in Wikis, Blogs und Soziale Netzwerken teilen, nutzt das Social Forecasting das Wissen der Mitarbeiter, um Vorhersagen über unternehmensrelevante Kennzahlen zu erhalten. Die mitarbeitergenerierten Inhalte bestehen jedoch nicht aus textuellen Beiträgen, sondern aus Zahlen.

Hinter Social Forecasting steckt die Idee, dass jeder Mitarbeiter im Unternehmen relevantes Wissen besitzt. Mit geeigneten Anreizen, zum Beispiel eine Rangliste der genauesten „Forecaster“ oder kleinen Sachpeisen werden die Teilnehmer animiert, eine möglichst genaue Prognose abzugeben (oder auch keine Prognose zu machen, wenn man sich nicht kompetent fühlt). Dieses Anreizsystem ist das zweite Kernelement von Social Forecasting, um besonders gute Prognosen zu ermöglichen.

So nutzt beispielsweise die Deutsche Telekom Social Forecasting, um das Marktpotenzial neuer Produktideen vorauszusagen. Das Telekom-Management kann sich quasi auf „Knopfdruck“ die kollektive Intelligenz seiner Mitarbeiter nutzbar machen. Um das Wissen der Mitarbeiter in quantitative Absatzprognosen oder Produktbewertungen zu gießen, nutzt  die Telekom die technologische Lösung CrowdWorx.

Die Deutschen Telekom setzt Social Forecasting für Produkt-Erfolgsprognosen ein

So sieht der Prozess bei der Deutschen Telekom aus: Zu Beginn benötigt der Manager eine Frage, zu der sich eine sinnvolle Vorhersage machen lässt. Beispielsweise wie Mitarbeiter die Chance eines neuen Produktes am Markt bewerten oder wie sie das konkrete Umsatzpotential dieses Produktes einschätzen. Das Management identifiziert dazu eine Gruppe an relevanten Mitarbeitern, die beispielsweise mit einer E-Mail über diese Fragestellung informiert wird. Die Mitarbeiter haben nun bis zu 5 Tage Zeit, um ihre Meinung in Form einer quantitativen Schätzung – selbst wenn es nur das Bauchgefühl ist – in dem Social-Forecasting-Portal einzutragen. Sobald die Zeit abgelaufen ist, steht das kollektive Ergebnis dem Management zur Verfügung.

Zum Beispiel könnte das Ergebnis für das Management eine Liste von Risikobewertungen mehrerer Produkt sein (% Flop-Wahrscheinlichkeit) sowie ein geschätzes Life-Time Umsatzpotential in Euro. Solche Kennzahlen sind direkt nutzbar – im Gegensatz zu einer Vielzahl an Textkommentaren zu neuen Produkten, die jedoch auch wichtig sind.

Bei Social Forecasting wird, wie beim „klassischen“ Einsatz von Social Media, der wesentliche Beitrag durch die Mitarbeiter geliefert. Dabei wird besonders auf eine hohe Antwortqualität geachtet. Deshalb werden die Mitarbeiter, anders als bei Umfragen, nicht nur für die Teilnahme belohnt, sondern auch für präzise Antworten. Je näher die Schätzung eines Mitarbeiters am tatsächlichen Ergebnis liegt, desto mehr Punkte erhält er. Die Punkte können dann am Monatsende in Sachpreise umgewandelt werden. Daneben gibt es auch nicht monetäre Anreize, zum Beispiel Ranglisten für die besten „Forecaster“.

Diese Anreizmechanismen tragen dazu bei, dass die Mitarbeiter ihr ganzes Wissen in ihre Antworten legen und dadurch die Prognosen sehr genau werden. Eine Reihe von Studien belegen die überraschend hohe Prognose-Genauigkeit, die nicht selten Experten und statistische Methoden in den Schatten stellt (siehe zum Beispiel die Studie „The Rise of Social Forecasting: How the Crowd Learned to be Smart“ von CrowdWorx).

Social Forecasting bringt bessere Ergebnisse als andere Forschungsmethoden

Auch Henkel und Tchibo haben Social Forecasting für die regelmäßige Prognose neuer Produkte genutzt. Auch hier zeigte sich: Die Prognose-Genauigkeit von Social Forecasting war höher als die bei anderen Methoden, etwa Umfragen oder statistischen Modellen.

Im klassischen Enterprise 2.0 fällt es dem Management mitunter schwer, den Nutzen zu erkennen (weil sich der ROI meist auch nicht robust errechnen lässt). Das ist beim Social Forecasting anders, weil der Mehrwert direkt nachgewiesen werden kann: Denn je genauer eine solche Vorhersage im Vergleich zur IST-Situation ist (und je weiter sich im Gegensatz dazu ein auf Basis von Vergangenheitsdaten errechneter Forecast vom IST-Zustand unterscheidet), desto lohnenswerter ist für das Management, auf diese soziale Art und Weise Prognosen zu erstellen.

Fazit – Social Forecasting führt das Wissen aus der Crowd zusammen

Die Stärke von Social Forecasting liegt also im…

• Zusammenführen des Wissens unterschiedlicher Akteure aus der Crowd (den Mitarbeitern)
• der Möglichkeit, Anreize für die Crowd für das Einspeisen von Informationen in das Forecasting-Tool zu generieren
• in der Bereitstellung von Mitarbeiterwissen in kompakter Form als Zahlen (statt in langen Kommentaren).

Für die Mitarbeiter hingegen hat das Social Forecasting eine völlig andere Dimension: Neben den kleinen Preisen ist es vor allem die Erfahrung, zum ersten Mal vom Management bei tatsächlichen Geschäftsentscheidungen um Rat gefragt zu werden. Das Gefühl, dass die eigene Meinung wichtig ist. Dass es einen Ort gibt, wo man direkt gefragt wird und man direkt Antworten kann. Das ist für viele Mitarbeiter eine neue und äußerst befriedigende Erfahrung. Es zählt nicht, wer du bist, sondern was du weißt.

Was halten Sie vom Prinzip des Social Forecasting? Können auch Sie sich vorstellen, das kollektive Wissen Ihrer Mitarbeiter auf diese Weise zu nutzen, um bessere Vorhersagen zu erhalten?

Die Autoren:

Diesen Artikel erstellte der PR-Blogger-Autor Alexander Stocker mit Aleksandar Ivanov, dem Gründer von CrowdWorx, dem Anbieter eines Social Forecasting Tools, welches das Wissen von Mitarbeitern in Zahlen umwandelt und damit direkt für das Management nutzbar macht. Alex gehört zu den europäischen Enterprise 2.0-Pionieren und ist neben CrowdWorx  Mitgründer bei Crowdpark, einem Social Games Anbieter aus San Francisco, sowie Partner bei Analyx, einem deutsch-polnischen Beratungshaus für analytische Unternehmensdienstleistungen.