Nathan, wie motiviert ihr eure Mitarbeiter Enterprise 2.0-Tools zu nutzen?

Ausgangspunkt ist die Feststellung, dass Wells Fargo Mitarbeiter von Hause aus kooperativ arbeiten und regelmäßig Ihre Kontakte innerhalb der Organisation nutzen. Enterprise 2.0-Tools sind demnach eine Vereinfachung und gleichzeitig Erweiterung dieser Tätigkeiten. Mit Enterprise 2.0-Tools machen wir die Fähigkeiten und Kenntnisse Vieler einem breiterem Netzwerk zugänglich.

Welchen Nutzen konnte Wells Fargo mit Hilfe von Web 2.0 Tools bislang erzielen?

Mitarbeiter können neue Ideen schneller entwickeln und Experten innerhalb des Konzerns schneller identifizieren. Dadurch können wir eine gemeinsame Sicht auf echte Kundenbedürfnisse entwickeln und auf innovative und schnelle Weise reagieren. Web 2.0 Tools involvieren Mitarbeiter auch stärker, und wir denken, dass dadurch Schlüsselpersonen stärker an das Unternehmen gebunden werden. Ebenso wird Wissen institutionell gebunden und ist nicht mehr allein an Wissensträgern gebunden.

Was sind deiner Meinung nach die 3 Top-Gründe, warum Unternehmen Enterprise 2.0-Tools nutzen sollten?

Erstens, wird die Zusammenarbeit über Meetings und geografische, wie auch organisatorische Grenzen hinweg ausgedehnt. Zweitens, werden operative Kosten durch die effizientere Kooperation auf verschiedene Kanälen gesenkt. Drittens, werden Mitarbeiter stärker eingebunden und ihre Zufriedenheit wie auch deren Produktivität gesteigert..

Lieber Nathan, wir danken dir, dass du dir die Zeit genommen hast, deine Erfahrungen mit uns zu teilen!

Carol, du gehörst zu den Pionieren der kommerziellen Nutzung von Prognosebörsen. Wie hast du Prognosebörsen im Unternehmensumfeld eingesetzt?

Wir haben eine Prognosebörse beim Pharma-Unternehmen Eli Lilly eingeführt, um zunächst die Entwicklung der Teilnehmerzahl für einen klinische Studie eines neuen Medikaments vorherzusagen, da die gesamte klinische Studie, wegen zu geringer Probandenzahlen, in Verzug zu geraten drohte. Die Teilnehmer im Prognosemarkt waren Klinik-Mitarbeiter. Damals hatten Krankenhäuser jedoch kaum Internetzugang. In der damaligen Zeit waren leider nur Kleinstpreise zulässig, z. B. Kaffeetassen. Wie zu erwarten war, führte das damals zum Scheitern des Projektes.

Wir haben zudem auch eine öffentliche Prognosebörse veranstaltet, um die Marktanteile diverser Produkte der großen Pharma-Hersteller zu prognostizieren. Die Wartezeit für das tatsächliche Ergebnis war sehr lang, ca. 1 Jahr. Jedoch stellten sich die Prognosegenauigkeit, nach Bekanntwerden der tatsächlichen Marktanteile als sehr genau dar. Ein großer Erfolg für unsere damalige Zeit.

Was waren die größten Herausforderungen beim Einsatz von Prognosemärkten in der Pharma-Branche?

Eine große Herausforderung sind die langen Entwicklungszeiten in der Pharma-Branche. Die meisten Teilnehmer einer Prognosebörse wollen nicht länger als 1 Jahr auf das Ergebnis ihrer Prognosen warten. Es gibt allerdings mittlerweile sehr gute Möglichkeiten, damit umzugehen, indem etwa die mittlere Crowd-Prognose zur Auszahlung herangezogen wird, ein Teil der Auszahlungen im Vorfeld des tatsächlichen Ergebnisses getätigt werden oder indem Langzeit-Projekte in kürzere Meilensteine unterteilt werden, deren Zielerreichungsgrad und Pünktlichkeit man dann vorhersagen lassen kann.

Eine weitere Herausforderung, nicht nur in der Pharma-Branche, ist die Tatsache, dass in den meisten Unternehmen Prognosen in Wahrheit Planvorgaben sind. Es werden optimistische Ziele vorgegeben und niemand ist an einer tatsächlichen Prognose interessiert. Prognosebörsen (und andere Prognosemethoden) sollten daher in Branchen eingesetzt werden, in denen echte Prognosen von Relevanz für das Management sind. Als Hewlett-Packard (HP) Prognosebörsen einsetzte, sollte damit die Aufteilung der Produktionskapazitäten auf die einzelnen Produkte optimiert werden. In diesem Fall sind Prognosen hoch relevant und bessere Prognosen führen zu echten Kostensenkungen.

Auf welche Anwendungen würdest du dich konzentrieren, wenn du heute nochmals Prognosebörsen in der Pharma-Branche einsetzen würdest?

Für Pharma-Unternehmen entstehen die höchsten Kosten in den letzten Stufen der klinischen Studien. Diese Studien kosten viele Millionen Dollar und jeder Tag an Verspätung entspricht ca. 1 Mio. USD in verlorener Patentschutzzeit. Hier scheint mir ein hohes Potential für die Nutzung von innovativen Prognosemethoden. Jedoch sind klinische Studien bewusst statistisch randomisierte Doppelblindstudien, um valide Daten zu erhalten. Versucht man das Ergebnis dieser Doppelblindstudien vorher zu sagen, würde das den Prozess u. U. unterminieren.

Daher würde ich vermutlich bei früheren Entwicklungsstufen ansetzen, z. B. in der Discovery Stage. Hier ist das Einsparpotential zwar geringer, aber immer noch signifikant. Zum Beispiel: Bei einem Molekül mit vielversprechenden Ergebnissen in der Discovery Phase könnten später immer noch Probleme mit der Löslichkeit oder im Metabolismus auftreten. Eventuell erfährt man dies aber erst, nachdem man bereits 10 Mio. USD in vorklinischen Studien investiert hat. Daher könnte es sehr nutzbringend sein, wenn man die physiologischen und molekularen Eigenschaften einer Molekülreihe bereits in der Laborphase. Zudem würden hier die Ergebnisse auch weniger als 1 Jahr brauchen, so dass auf die Wartezeit in der Börse nicht zu problematisch wäre. Als Teilnehmer eines solchen Prognosemarktes würde ich das Laborteam, Teams aus den Bereichen Metabolismus, Pharmakologie und Toxikologie und eventuell Kollegen aus der Verfahrensentwicklung sehen.

Einen weiteren spannenden Bereich sehe ich bei Lizenzen und Kooperationen. Große Pharma-Unternehmen suchen ständig nach neuen Medikamenten, die von kleineren Firmen entwickelt wurden oder werden. Jedes Jahr werden von den Lizenz-Managern in einem Pharma-Unternehmen dutzende von Kandidaten beleuchtet. Alle Kandidaten präsentieren sich natürlich von Ihrer besten Seite, so dass es für die Lizenz-Manager sehr schwer ist, die richtigen Kandidaten zu ermitteln, die Potential haben und die verbleibenden Entwicklungskosten rechtfertigen werden. Lizenz-Kandidaten kommen typischerweise kurz vor einem wichtigen Meilenstein auf große Pharma-Unternehmen zu. Ein Prognosebörse, welche die Eigenschaften oder Wahrscheinlichkeit der Meilenstein-Erreichung prognostiziert, wäre ein sehr guter und nutzbringender Anwendungsfall.

Neben der Pharma-Branche würde ich auch gern im der Spielwaren-Branche Prognosebörsen einsetzen. Ein Großteil des Geschäftes bei Spielzeug-Herstellern ist saisonal geprägt, z. B. im Dezember. Der Produkterfolg stark abhängig vom Kundengeschmack, was z. B. bei Elektronik nicht so ausgeprägt ist. Zudem müssen Spielzeug-Hersteller Ihre Produktion Monate im Voraus beginnen. Das ist ein gutes Umfeld, indem Prognosen großen Wert stiften können.

Daneben sehe ich noch Konsumgüterhersteller, deren Nachfrage oder Rohstoffpreise volatil sind, als guten Anwendungsbereich. So könnten Schokoladenhersteller bspw. die Rohstoffpreise für Zucker, Kakao und Sahne mit Prognosebörsen besser vorhersagen. Ebenso könnten Elektronikhersteller das Angebot an Edelmetallen mit Prognosemärkten besser vorhersagen.

Du bist seit über 10 Jahren im Prognosebörsen-Geschäft unterwegs. Was sind deiner Meinung nach die Top 3 Fortschritte für Prognosebörsen seit dieser Anfangszeit?

Eines der Haupthindernisse in den 1990ern war der Zugang zum Internet. Heutzutage ist das kein Problem mehr. Zudem hat sich die mobile Internetnutzung verstärkt. Damit ist ein neuer Zugangskanal entstanden, den es damals noch nicht gab. Überall sehe ich Menschen, die auf Ihre Smartphones starren. Ich denke, dass Prognosebörsen eine sehr spannende App für Experten-Nutzer sein können. Für private Nutzer scheint eine Einbettung von Prognosebörsen in Facebook der beste Ansatz.

Vor 10 Jahren wurden viele der Größen, die wir mit Prognosebörsen vorhersagen konnten, gar nicht gemessen, d.h. es gab keine Realdaten anhand derer man die Prognosegüte hätte bewerten können. Das hat sich aber stark gewandelt und heutzutage gibt es so viele Daten, dass Prognosebörsen heute nicht mehr durch diesen Engpass beschränkt sind

Zuletzt sei noch erwähnt, dass Prognosebörsen seinerzeit noch unter die Gesetzgebung für Glückspiel fielen – selbst wenn nur Spielgeld benutzt wurde. Das ist gottseidank vorbei, denn der zuständige Gerichtshof hat hier ein klares Urteil gesprochen und eine entsprechende Ausnahmeregelung wurde in den relevanten Gesetzestexten auch verankert.  Dadurch können wir nun Teilnehmer endlich angemessen motivieren und für Ihre Expertise belohnen. Aus eigener Erfahrung kann ich sagen, mit einer Kaffeetasse allein, wird man niemanden zum Mitmachen bewegen können.

Liebe Carol, wir danken dir, dass du Zeit gefunden hast, deine Gedanken mit uns zu teilen!

Der Erfolg des Pilotprojektes resultiert in der Einbindung von CrowdWorx in den Absatzplanungs-Prozess von Henkels europäischen Kernmärkten. Wir erwarten mit Spannung die Einführung in die Supply Chain von einem von Europas führenden Konsumgüter-Herstellern und werden demnächst von den Erfahrungen aus dem Roll-Out berichten.

Weitere Details zum Pilotprojekt finden sich in unserer Henkel-Fallstudie.

Crowdpark ist eine B2C-Ausgründung von Analyx, welche auch die B2B-Crowdsourcing-Plattform CrowdWorx herstellt. Crowdpark nutzt Prognosebörsen, um Wetten mit Spielgeld zu größerer Beliebtheit zu verhelfen. Das erste Spiel Bet Tycoon ist die Nummer 1 der Wettspiele auf Facebook. Seit seiner Veröffentlichung Ende 2010 wurde mehr als 1,5 Millionen Einsätze auf Bet Tycoon gemacht. Die Themen reichen über Politik, Klatsch & Tratsch, Musik und Technologie bis hin zu Sportwetten mit Spielgeld.

Crowdpark fand kürzlich in internationalen Medien Erwähnung, u. a. im Forbes Magazine, Tech Crunch, Dow Jones Venture Wire und anderen. Weitere Infos zu Crowdpark gibt es unter http://www.crowdpark.com.

Warum und wofür setzt die Deutsche Telekom die Prognosebörsen im Marketing ein?

Wir haben die Prognosebörse eingesetzt, um die Erfolgswahrscheinlichkeit von neuen Produktkonzepten abzutesten. Dazu wollten wir die Meinung aller Marketing Mitarbeiter einholen. Jeder Mitarbeiterhat schließlich eine spezielle Kompetenz, Erfahrung und Sichtweise – dieses kollektive Know How wollten wir nutzen. Darüber hinaus sollte es eine innovative Methode  sein, die auch Spaß in der Anwendung macht und über die bereits bei der Telekom etablierten Marktforschungmethoden hinaus geht. So sind wir auf den Ansatz “prediction markets” gestoßen.

Wo seht ihr den USP und den Nutzen von Prognosebörsen im Marketing?

Die spielerische Komponente einer Prognosebörse in Form eines “Aktienhandels” fördert die Lust und das Interesse zum Mitmachen. Die große Resonanz und eine Teilnehmerquote von fast 40% in unserem Piloten zeigt , dass das Tool nicht nur im Handling gut ankommt, sondern auch Spaß macht.

Neben einem guten quantitativen Ergebnis (Teilnahmequote und Aktivität), sowie konkreten Ergebnissen in Form eines Rankings der Produktkonzepte nach ihrer Erfolgswahrscheinlichkeit, erhielten wir durch die Integration einer Kommentierungsfunktion rund 2.000 Kommentare. So konnten wir sehr gut nachvollziehen, warum die Prognoseergebnisse so ausfielen, wie sie ausfielen. Letzendlich halfen die Rückmeldungen uns besser zu verstehen, wie die einzelnen Konzepte in der Marketing Community ankommen und wo wir an den Produktkonzepten noch nachbessern müssen. Eine hohe Korrelation zu Ergebnissen mit “echten Kunden” lässt uns nun darüber nachdenken, interne “Quickchecks” mittels Prognosebörsen, z.B. bei der Konzeptselektion, alternativ zu externer Marktforschung vorzunehmen.

Last but not least fühlen sich die Mitarbeiter über ein solchen Tools, welches ja zu den unterschiedlichsten Fragestellungen einsetzbar ist, stärker in Entscheidungsprozesse eines Unternehmen eingebunden.

Wo liegen eurer Meinung nach die Herausforderungen?

Wenn man sich mit den Marktforschungsexperten unterhält, kommt schnell die Frage nach der Generalisierbarkeit und Replizierbarkeit der Ergebnisse einer Prognosebörse im Vergleich zu anderen Marktforschungsmethoden. Auch wenn wir sehr hohe Übereinstimmungen der Ergebnisse von “internen” zu “externen” Börsen erhielten, muss sicherlich von wissenschaftlicher Seite noch Aufklärungs- und Überzeugungsarbeit geleistet werden. Letzendlich ist ein solches Tool auch nur ein Tool. Es unterstützt die Entscheidungsprozesse im Unternehmen in dem es neue Erkenntnisse liefert oder bestätigt. Entscheiden muss nach wie vor das Management.

MVS-Zeppelin setzt so auf das Wissen und die Erfahrung aller Mitarbeiter des Unternehmens.  Mit der Unterstützung der CrowdWorx-Prognosebörse können ihre Kenntnisse und Informationen, welche über 100 Mietstationen deutschlandweit verteilt sind, aggregiert werden.

Mittlerweile haben die Teilnehmer mehr als 16.000 Einsätze zu diversen Prognosen getätigt – und die ersten Prognoseergebnisse liegen vor:

• In Nordrhein-Westfalen konnte der Vermietumsatz von Baumaschinen mit einer Prognose-Genauigkeit von 95,78% hervorgesagt werden.
• Deutschlandweit liegt die Prognosegenauigkeit für den Vermietumsatz von Baumaschinen bei 91,94%.

Neben treffsicheren Prognosen ist die Mitarbeiterbeteiligung für das Unternehmensmanagement ein weiteres wichtiges Projektziel. Durch die Prognosebörse wird jedem Mitarbeiter die Chance gegeben, sich bei wichtigen Entscheidungen mit einzubringen, wodurch  bei der Belegschaft auch das Gefühl der Zusammengehörigkeit gefördert wird.

In dieser CrowdWorx-Version kommt zusätzlich das neue Enterprise-Umfragemodul von CrowdWorx erstmals zum Einsatz.  Neben den Prognosefragen können damit die Mitarbeiter auch zu traditionellen Umfragen eingeladen werden.

Der Artikel zeigt, wie man als Controller effektiv an Daten, Annahmen und Informationen kommt, um möglichst belastbare Prognosen erstellen zu können. Anhand von Fallbeispielen wird der Nutzen von CrowdWorx Prognosemärkten verdeutlicht, u. a. bei Klienten wie Deutsche Telekom, Syngenta, Tchibo und Henkel.

Informationsmärke, wie Prognosebörsen auch genannt werden, senken die Kosten der Informationsbeschaffung erhöhen zugleich die Qualität der Informationen. Den gesamten Artikel finden Sie hier.

Beispiele für einen messbaren Nutzen von Enterprise2.0-Tools finden sich in unseren Fallstudien – insbesondere die Cases bei Henkel und Tchibo zeigen, wie bei Prognosebörsen der Nutzen glasklar messbar gemacht werden kann.

Aber nicht alle E2.0-Tools sind so klar messbar und hier kommt ein Blogbeitrag von Alexander Stocker ins Spiel, der darlegt, wie man den Nutzen von E2.0 systematisch quantifizieren und messen kann. Es wird erläutert, wie man auch den Nutzen “softer” Tools, wie Wikis und Blogs, messbar machen kann. Spannend ist das allemal!

Als Gründe sieht er hier etwa das Risiko des Kontrollverlusts, aber vor allem die Unfähigkeit der Masse, einen Nutzen in solchen Anwendungen zu erkennen und somit genügend Motivation für die Nutzung der neuen Technologien aufzubringen.

In unseren eigenen Projekten sehen wir immer wieder, dass es keine einfache Aufgabe ist, eine stabile Community zu etablieren. Grundlegend halten wir daher folgende Maßnahmen und Ansätze für wichtig:

• Regel Nr. 1: Nimm die Teilnehmer ernst! Was wollen Sie, was interessiert sie, was interessiert sie nicht. Der Dialog muss offen und ehrlich geführt werden. Und wenn am Ende herauskommt, dass ein Tool, nicht das richtig ist, dann muss man auch Konsequenzen ziehen – im Interesse aller Beteiligten.
• Regel Nr. 2: Kein Spam! Es bringt nichts, den Teilnehmern täglich Nachrichten mit der Bitte um eine „aktivere Teilnahme“ zu schreiben. Dies bewirkt gar nichts und die Teilnehmer fühlen sich eher belästigt. Es sollten nur relevante Updates gesendet werden. Wenn es nicht genug relevante Updates gibt, dann ist das ein andere Problem.
• Regel Nr. 3: Relevante Inhalte und Aktionen! Die Themen und Inhalte eines E2.0-Tools müssen für die Teilnehmer relevant sein. Ebenso die Aktivitäten, welche man darin verrichten soll. Fragen Sie sich selbst, ob sie die eine oder andere Funktion eines E2.0-Tools brauchen oder nicht.
• Regel Nr. 4: Gamification ist gut! Die Nutzung spielerischer Anreize oder Belohnungssysteme ist eine win-win-Situation. Teilnehmer können etwas gewinnen (die „drei P‘s der Gamification“: Punkte, Preise, Prestige) und sind motiviert, das Management erhält bessere Inputs als zuvor.

Man kann die Liste noch weiterführen – diese Regeln sind unserer Meinung nach jedoch grundlegend für E2.0-Projekte und wir schulden unseren Klienten Dank für die wertvollen Learnings die wir im Rahmen unserer gemeinsamen Projekte ziehen konnten!

The most important advantage of networked enterprises is that they are more profitable and more agile than their non-networked peers. It seems that Social Business is here to stay after all – and we’re particularly happy to see Prediction Markets in this list of top Enterprise 2.0 methods!