Das Ende des Zufalls - Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht (German Edition)

Checklisten der Silicon-Valley-Firmen werden den neuen Algorithmen Platz machen. Sie werden, wie es Matt Oguz, Managing-Partner der neuen Investmentfirma „Palo Alto Venture Science“, erklärt, „Herz und Seele jeder Unternehmensbewertung werden. Es ist die einzige Chance, sich gegen das menschliche Vorurteil durchzusetzen.“
    Und neue Methoden werden notwendig sein, denn so wie Billy Beane haben auch viele Silicon-Valley-Venture-Companies dringend Erfolge nötig und brauchen dafür neue Modelle. 6000 bis 9000 Start-ups werden jedes Jahr gegründet und Venture-Firmen prüfen davon bis zu 2500, aus denen dann meist nur 15 bis 20 ausgewählt werden. Der Druck, dabei auch echte Cash-Cows zu finden, ist groß. Laut einem Bericht im „Wall Street Journal“ liefern drei Viertel der mit Risikokapital finanzierten Firmen ihren Investoren keine Gewinne ab. Auch große Investoren wie die Kauffman Foundation haben öffentlich ihren Unmut über die schlechten Ergebnisse kundgetan. 91
    Das Internetportal „Startup Genome“, das Daten von neu gegründeten Unternehmen im digitalen Bereich sammelt und so Vergleiche mit ähnlichen Unternehmensgründungen ermöglicht, ist ein erster Schritt und verfügt bereits über 35.000 Teilnehmer. Die Plattform sammelt öffentliche Daten und verknüpft sie in ihren Rechenmodellen mit den Daten der teilnehmenden Unternehmen.
    Einige der interessanten Ergebnisse aus diesen Statistiken: Solo-Gründer brauchen 3,6 Mal so lang, um eine kritische Größe zu erreichen, als Gründer-Teams. Investoren, die sich auch operativ einbringen, haben minimalen bis keinen Effekt auf den Erfolg einer Neugründung. Erfolgreiche Gründer sind mehr von ihrer Durchschlagskraft bestimmt als von Geld oder Erfahrung. Zu schnelles Wachstum ist eine der häufigsten Ursachen des Scheiterns eines Start-ups. 92
     
     
    Fakten oder Gefühle? – „Moneyball“ und Marketing
     
    80 Prozent der Marketing-Entscheidungen, so stellte eine Untersuchung der MIT Sloan School of Business im Jahr 2011 fest, sind Bauchentscheidungen. Marketing ist von den Veränderungen, denen alle Formen der digitalen Kommunikation unterworfen sind, extrem betroffen. Umso erstaunlicher, wie sehr Marketing noch immer Mustern und Modellen nachhängt, die von den Entwicklungen längst überholt sind. Gerade hier drängt sich die „Moneyball“-Strategie auf: datenorientierte Fakten statt Bauchgefühl. 93
    Nicht, dass Marketing nicht über viele Daten verfügt. Ganz im Gegenteil. Die meisten Unternehmen haben Ordner und Festplatten stramm gefüllt. Das Problem liegt in der routinierten Auseinandersetzung mit diesen Daten und ihrer cleveren Ergänzung durch andere Daten, die derzeit noch nicht erhoben oder genutzt werden, also am Smart Data Feedback Loop. Tatsache ist auch, dass viele Methoden und Modelle statistischer Analysen nicht mehr auf der Höhe unseres digitalen Lebensstils sind. Es fehlen die Ideen und Konzepte der richtigen Fragestellungen und deshalb werden auch keine Antworten gefunden. Oft werden fehlende Zieldefinitionen und der Mangel an Prozesskonzept, Datenanalyse und Smart Loops durch manischen Aktivismus ersetzt. Viele Engagements von Unternehmen im Bereich Social Media folgten diesem Muster und entsprechend groß ist auch die Frustration über die Ergebnisse.
     
     
    Der spürbare Schmerz der Marketing-Chefs
     
    IBM hat in einer globalen Studie weltweit Marketing-Chefs befragt. 94 Die Mehrzahl der Marketing-Vorstände fühlt sich nicht ausreichend auf die Herausforderungen der Marketing-Zukunft im Big-Data-Zeitalter vorbereitet! Die Studie stellt zu diesem Ergebnis fest: Egal in welcher Branche, in welchem Land oder in welcher Unternehmensgröße, das überraschendste Ergebnis ist der Grad der Übereinstimmung aller Befragten über die Bereiche und das Ausmaß ihrer Know-how-Defizite.
     

     
    Die Daten-Explosion, Social Media, der Zuwachs an Kanälen und Geräten und die sich ändernde Demografie der Kunden werden in der Studie als die zentralen Themen genannt. Ein Zusatzthema, das alle extrem beunruhigt: Wie man an Daten gelangt, die den Return on Investment (ROI), also die ökonomische Sinnhaftigkeit der eingesetzten Marketing-Mittel nachweisen können. Dabei befinden sich die Marketing-Verantwortlichen sehr oft in der gleichen Situation wie einst Billy Beane bei den Oakland Athletics: Die anderen Clubs haben mehr Geld und die größeren Stars.
     
    Was Unternehmen von „Moneyball“ lernen können
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