Social Forecasting als Anwendung von Enterprise 2.0

Enterprise 2.0 erzeugt als Nutzung der Web-2.0-Prinzipien in Unternehmen jede Menge Transparenz über Wissen und Wissensträger. Als systematisch unter der Schirmherrschaft des Managements eingeführte Werkzeuge bzw. als, wie ja Andrew McAfee postuliert, emergente Social Software Plattformen findet sich die Idee von Enterprise 2.0 in immer mehr Großunternehmen wider.

Beim klassischen Enterprise 2.0 geht es darum, dass Mitarbeiter überwiegend textbasierte Inhalte  in Wikis, Blogs und Sozialen Netzwerken teilen. Die dadurch resultierende zunehmende Vernetzung von Mitarbeitern und das in den Plattformen geteilte Wissen der Mitarbeiter sollen positive Effekte für das Unternehmensgeschäft bringen. Soweit, so gut, doch die Web-2.0-Prinzipien lassen sich auch anders in Unternehmen nutzen.

Letzte Woche hatte ich ein spannendes Telefonat mit Aleksandar Ivanov von Crowdworx. Unter dem Begriff „Social Forecasting“ wendet Crowdworx die Web 2.0 Prinzipien sehr innovativ an, um aus der Beteiligung der Mitarbeiter bessere Vorhersagen über unternehmenskritische Geschäftszahlen (Absatzzahlen von Produkten, Umsatzprognosen, Umsatzpotentialprognosen von Produktideen, …) zu erhalten. Dahinter steckt die Idee, dass jeder Mitarbeiter im Unternehmen auf eine bestimmte Art ja auch relevantes Wissen darüber besitzt, um eine gute Prognose für sein Fachgebiet abgeben zu können. Wenn das viele/alle bzw. viele/alle relevanten Mitarbeiter tun, kann die kollektive Intelligenz der Mitarbeiter für unterschiedliche mit Unsicherheit behaftete Themenbereiche angewandt werden. So wird Social Forecasting beispielsweise bei der Deutschen Telekom eingesetzt (siehe Fallstudie).

Wie funktioniert nun Social Forecasting in der Praxis? Mitarbeiter nutzen eine Social Forecasting Web Applikation (sozusagen eine neue Kategorie von Social Software) innerhalb des Unternehmens. Dort setzen sie quasi virtuelles Geld auf das Ergebnis einer bestimmten Kennzahl (das ist ihr individueller Forecast). Je sicherer sich ein Mitarbeiter in seiner Prognose ist, desto mehr Geld setzt er nun auf diese Kennzahl. Aus den individuellen Forecasts wird dann ein kollektiver Forecast (der crowd forecast oder social forecast) errechnet. Zeigt sich nun später, dass eine Prognose sehr genau war (z.B. durch den Vergleich mit der IST-Kennzahl), bekommt der Mitarbeiter auch eine virtuelle Belohnung. Dieser soziale Anreiz-Mechanismus führt in der Praxis zu einer hohen Qualität der Mitarbeiter-Inputs/Anworten, wodurch der Social Forecast eine hohe Prognosegenauigkeit aufweist. Ein Vergleich der Genauigkeit von Social Forecasts zu klassichen Prognosen findet sich in einem Whitepaper von Crowdworx.

Aus Sicht eines Mitarbeiters ist es überaus Sinn stiftend, an wichtigen Entscheidungsprozessen teilzuhaben. Und das Management bekommt aus den vielen individuellen Beiträgen ein eindeutiges Ergebnis – in Form einer genaueren Prognose. Anders als im klassischen Enterprise 2.0, wo Mitarbeiter ausschließlich textuelle Beiträge liefern und sich (zumindest) dem Management die Handlungsmuster sowie der Nutzen meist nicht (auf den ersten Blick) erschließt, kann bei Social Forecasting der Mehrwert einfach nachgewiesen werden: Denn je genauer die Prognose ist, desto höher ist der Nutzen aus der neuen Art und Weise, Prognosen zu erstellen.