Outside Insight

Wie man im Datendschungel sein Business von morgen erkennt

Jorn Lyseggen

• Verlag: Haufe
• Jahr: 2019
• eBook-ISBN:
  9783648127513
• Thema: Business
• Thema: Management

Der norwegische Unternehmer Jorn Lyseggen sieht den wahren Mehrwert für die Strategieentwicklung in der Nutzung "digitaler Breadcrumbs". Informationskrümel, die Unternehmen, Meinungsführer und Privatpersonen hinterlassen - in Kommentaren, Social-Media-Posts, Stellenanzeigen, Patentanmeldungen. Sie zeigen, wie sich der Markt entwickelt und die Konkurrenz bewegt.Lyseggen zeigt anhand von Beispielen, welche externen Daten erfolgreiche Marken schon heute nutzen, um sich einen Informationsvorsprung vor ihren Mitstreitern zu sichern. Darunter Unternehmen wie Apple und Facebook, aber auch Persönlichkeiten wie Barack Obama. Eine Roadmap für all jene, die sich der digitalen Realität stellen wollen und den Mut haben, anders zu entscheiden als bisher. Zeitgemäß, vorausschauend, unkonventionell.Inhalte: - Die neue Daten-Realität: Welche digitalen Informationskrümel existieren und wie sie von Unternehmen genutzt werden können- Das neue Entscheidungs-Paradigma: die Bedeutung externer Daten, Echtzeit-Analysen und Benchmarking- Outside Insight in der Praxis mit vielen aktuellen Beispielen zur Daten-AnalyseDieser Titel ist ein Produkt der Reihe "Professional Publishing for Future and Innovation by Murmann & Haufe".

TEIL DREI
OUTSIDE INSIGHT IN DER PRAXIS

08
OUTSIDE INSIGHT FÜR DEN VORSTAND

Am 22. Oktober 2015 hatte Doug Oberhelman, Vorstandsvorsitzender und Geschäftsführer von Caterpillar Inc., schlechte Nachrichten für die Wall Street. Im dritten Quartal verzeichnete der weltgrößte Hersteller von Bau- und Bergwerksmaschinen lediglich einen Umsatz von 10,96 Milliarden US-Dollar. Die Erwartungen lagen bei 11,25 Milliarden.76 Oberhelman gab zu, dass das Unternehmen gerade eine schwere Zeit durchmachte. Er musste seine Umsatzerwartungen korrigieren und die Schätzungen für die Umstrukturierungskosten drastisch erhöhen. »Unser Tag wird kommen«, sagte er gegenüber Squawk Box von CNBC, »aber nicht heute.«

Richard Wagner, Gründer und Geschäftsführer von Prevedere, war im Gegensatz zu vielen anderen nicht überrascht. Das US-amerikanische Start-up hat sich auf prädiktive Analyse spezialisiert. »Anfang 2015 führten wir einige Untersuchungen über Caterpillar durch und konnten dabei erkennen, dass das dritte Quartal schwach werden würde«, erklärte Wagner bei einem unserer Treffen. Bei der Analyse der früheren Ergebnisse fanden er und sein Team heraus, das die Profite von Caterpillar sehr stark mit externen makroökonomischen Faktoren korrelierten: Energiekosten, Bautätigkeiten, Nachfrage in China. Daraufhin entwickelten sie ein Prognosemodell, das für das zweite und dritte Quartal 2015 einen Rückgang der Erträge gegenüber den Vorjahren vorhersagte.

Die Analyse von Prevedere zeigt einen erheblichen Druck auf die Erträge von Caterpillar, der im vierten Quartal 2014 beginnt und im dritten Quartal 2015 an Stärke zunimmt.

Leider konnte Caterpillar nicht von diesen Analysen profitieren, da Wagner sie zu diesem Zeitpunkt für sich behielt. Sein Startup-Unternehmen befand sich noch in der Anfangsphase und nutzte die Caterpillar-Fallstudie, um sein Modell zu validieren. Seitdem aber hat Wagner sein Vorhersagemodell anhand einer Reihe von Fortune-1000-Unternehmen unter Beweis gestellt, darunter Nationwide Insurance, BMW Financial Services, Hershey, Hamilton Capital Management, Wendy’s, Masonite und Yum! Brands. Seine Firma hat all diesen Unternehmen geholfen, externe Faktoren bei ihren Modellen zur finanziellen Vorhersage zu berücksichtigen. Vorhersagefehler, so behauptet Wagner, könnten um durchschnittlich 50 Prozent reduziert werden.

Wagner verweist auf eine KPMG-Studie, nach der 60 Prozent der Unternehmen externe Faktoren nicht in ihre finanziellen Vorhersagemodelle aufnehmen.77 Dieselbe Studie zeigt auch, dass die vierteljährlichen Voraussagen von börsennotierten US-Unternehmen um 13 Prozent danebenliegen, was Ertragsverlusten von knapp 200 Milliarden US-Dollar pro Jahr entspricht. Laut Wagner liegt dies daran, dass sich die meisten Unternehmen ausschließlich auf interne Leistungsdaten verlassen und alle externen Faktoren ignorieren, die sich auf ihre Geschäfte auswirken. Es ist schwer, die zukünftige geschäftliche Leistung vorherzusagen, wenn externe Faktoren – von der Unbeständigkeit asiatischer Märkte über Kursschwankungen, Energiekosten und Kundenvertrauen bis zu Wetterumschwüngen – nicht berücksichtigt werden. »Im Grunde genommen stochern diese Unternehmen im Nebel«, führt Wagner weiter aus. »Sofern sie nicht anfangen, externe Daten in ihre Vorhersagemodelle aufzunehmen, werden sie weiterhin zu falschen Ergebnissen kommen.«

Nicht nur Wagner ist dieser Ansicht. Doug Laney, Vizepräsident und herausragender Analytiker bei Gardner Research sowie einer der Menschen, die den Begriff »Big Data« geprägt haben sollen, sagt dazu: »Ich muss Organisationen regelmäßig den Rat geben, mit der Nabelschau ihrer eigenen Daten aufzuhören und zu begreifen, dass es externe Daten gibt, die ihnen erhebliche prädiktive, präskriptive und betriebliche Vorteile bieten. Unternehmen reden zwar viel davon, dass Informationen ein wichtiges Gut sind, aber die wenigsten handeln danach.«

2015 führte Laney eine Studie unter Unternehmen durch, die externe Daten berücksichtigen. Diese Unternehmen verfügten über einen leitenden Datenspezialisten, ein solides datenwissenschaftliches Programm oder eine andere Initiative zur Erfassung, Verarbeitung, Anwendung und Auswertung von externen Informationen. Laney hat sich deren Finanzdaten angesehen und den Tobin’sche Quotienten ausgerechnet – eine Kennzahl, die das Verhältnis zwischen Marktwert und Wiederbeschaffungskosten widerspiegelt. Liegt der Quotient bei 1, entspricht der Marktwert exakt dem Buchwert. Ist der Quotient größer als 1, liegt der Marktwert über dem Buchwert, ist er kleiner als 1 darunter. Laut Laney erzielen Unternehmen, die externe Faktoren berücksichtigen, einen um 200 bis 300 Prozent höheren Tobin’schen Quotienten und damit auch eine höhere Attraktivität.

8.1 Outside Insight in der Praxis

Die Nutzung von externen Daten muss meiner Meinung nach auf Vorstandsebene beginnen. Die Entscheidungen, die auf dieser Ebene fallen, sind für das ganze Unternehmen von Bedeutung und bestimmen über den künftigen Erfolg oder Misserfolg. Um solche kritischen Entscheidungen treffen zu können, ist es wichtig, einen Überblick über die sich wandelnde Wettbewerbslandschaft zu haben. Genaue Kenntnisse der externen Faktoren, die sich auf die künftige geschäftliche Leistung auswirken, sind unverzichtbar.

Outside Insight befindet sich noch im Anfangsstadium, mit der Entwicklung neuer Technologien wird die Anwendung immer raffinierter werden. Dennoch sollte man nicht warten. Ich möchte an dieser Stelle ein Konzept vorstellen, mit dem Vorstandsvorsitzende schon heute arbeiten können – ausreichend konkret, um gleich loszulegen, aber auch ausreichend allgemein, um es langfristig anpassen zu können. Es besteht aus drei Phasen mit steigender Komplexität. Und jede Phase ist wiederum dreigeteilt.

Der Schwerpunkt von Phase A liegt darauf, zu verstehen, wie sich das Auf und Ab der Wettbewerbslandschaft auf Ihr Geschäft auswirkt. Der Ausgangspunkt besteht darin, zu ermitteln, welchen externen Faktoren Ihr Geschäft am stärksten ausgesetzt ist. Mithilfe von Outside Insight werden diese Faktoren in Echtzeit beobachtet, um ein Frühwarnsystem zu bilden, dass Sie sowohl auf Risiken als auch auf Chancen aufmerksam macht.

In Phase B wird Outside Insight in grundlegende Prozesse wie die Formulierung ...

Inhaltsverzeichnis

• VORWORT
• EINFÜHRUNG
• TEIL EINS DIE NEUE, DIGITALE WIRKLICHKEIT
• TEIL ZWEI EIN NEUES ENTSCHEIDUNGS-MODELL
• TEIL DREI OUTSIDE INSIGHT IN DER PRAXIS
• TEIL VIER DIE ZUKUNFT VON OUTSIDE INSIGHT
• ANHANG
• DANKSAGUNG
• REGISTER
• ÜBER DEN AUTOR
• IMPRESSUM