Strategische Mathematik & Logik
Architektur und Statik der
Strategieentwicklung
Strategie bedeutet, Entscheidungen über die Zukunft unter Unsicherheit zu treffen – eine Art Wette auf die Unternehmenszukunft, die vorausschauend, aber ohne Garantie erfolgt. In einer komplexen, dynamischen Welt wird dies immer anspruchsvoller, da zahlreiche fragmentierte Daten integriert und in flexiblen, dynamischen Modellen verarbeitet werden müssen. Die digitale Transformation und der Einsatz von KI erfordern, dass Betriebsmodelle (Technologie, Prozesse, Daten) ebenso entscheidend für den Unternehmenserfolg sind wie Geschäftsmodelle. Doch viele Ansätze fokussieren zu stark auf die Strategieumsetzung statt auf die eigentliche Entscheidungsfindung. Um dies zu ändern, sind moderne Methoden wie datenbasierte Entscheidungsfindung, Geschäftsmodellierung und Szenarioanalysen unverzichtbar – echte Gamechanger für eine erfolgreiche Multi-Transformation.
Eine hochwertigere Analysearbeit und systemischeres Szenarioplanning verhindert Beliebigkeit und Bauchgefühl in der Strategiearbeit, wenn doch die Zukunft auch mit den besten Daten nicht hundertprozentig vorhersehbar ist.
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Geschäftsmodellierung - Business Modelling
Robuste Entscheidungsfindung - Multidimensionale Zukunftsanalyse Zukunftsanalyse
Unser StratMath-Ansatz integriert gezielt relevante Daten in die strategische Entscheidungsfindung, unterstützt durch sinnvolle Datenmodelle und Computational Modelling für komplexe Szenarioanalysen. Die datenbasierte Analyse eröffnet einen objektiven Blick auf Chancen und Risiken. Eine strukturierte Datenerfassung in der As-Is-Phase legt den Grundstein für kontinuierliches Lernen und optimiertes maschinelles Lernen. Daten werden in einem Wissensgraphen gemäß Geschäfts- und Strategielogik vernetzt, wobei Domainwissen zentral ist. Dies zeigt, wie entscheidend ein fundiertes Strategiemodell ist.
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DATENBASIERTE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG
- Nutzung umfassender Datenanalysen zur Fundierung strategischer Entscheidungen
- Integration von Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen für ganzheitliche Perspektiven
- Entwicklung von Strategien und Geschäftsmodellen basierend auf faktenbasierten Erkenntnissen
MODERNE SZENARIOANALYSEN
- Einsatz fortschrittlicher Technologien in der Strategiekonstuktion
- Berücksichtigung volatiler Marktbedingungen bei der Strategieentwicklung
- Flexibilität in der Anpassung von Strategien an sich ändernde Umstände
- Computational Modelling als Basis für risikofreies Testen von vielen Einflussvariablen auf den Unternehmenserfolg
Strategische Intelligenz
Es ist entscheidend, die Analysephase gründlich zu durchlaufen und sie durch KI-basierte Modelle und Kausalmodelle (Causal Inference) zu unterstützen.
Diese Ansätze helfen dabei, Zusammenhänge besser zu verstehen und die relevanten Handlungsfelder- und Steuerungskennzahlen zu identifizieren. Durch die Anwendung solcher Modelle wird die Verdichtung der Daten effektiver, sodass die wirklich wesentlichen KPIs herausgearbeitet werden können, die für die strategische Steuerung des Unternehmens entscheidend sind.
Dies erleichtert auch den späteren Umgang mit GenAI.
Business Modelling mit Szenarioplanning und agentenbasierter Simulation
In die Zukunft sehen
Master corporate Complexity
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Funktionsweise von Agent-Based Modelling
Agent-Based Modelling (ABM), oder agentenbasierte Modellierung, ist eine Simulationsmethode, die darauf abzielt, das Verhalten und die Interaktionen von Individuen (den sogenannten "Agenten") in einem komplexen System zu modellieren. Jeder Agent in dieser Simulation handelt nach bestimmten Regeln und trifft autonome Entscheidungen, die auf seinen Eigenschaften und seiner Umgebung basieren. Diese Methode wird häufig verwendet, um komplexe Systeme, wie Märkte, soziale Netzwerke oder Ökosysteme, zu simulieren und zu analysieren.
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Merkmale von Agent-Based Modelling
Agenten:
Die sogenannten "Agenten" sind die zentralen Elemente in ABM. Sie können Individuen, Unternehmen, Maschinen oder andere Entitäten repräsentieren. Jeder Agent handelt unabhängig, basierend auf einem Satz von Regeln, und kann aus seiner Umgebung lernen und darauf reagieren.Interaktionen:
Agenten interagieren miteinander sowie mit ihrer Umgebung. Diese Interaktionen können einfache Aktionen sein, wie der Austausch von Informationen, oder komplexere Verhaltensweisen, wie Konkurrenz oder Kooperation. Das Verhalten einzelner Agenten kann sich auf das gesamte System auswirken.Bottom-Up-Ansatz:
ABM verwendet einen "Bottom-Up"-Ansatz, bei dem das Gesamtverhalten des Systems aus den Aktionen der einzelnen Agenten entsteht. Statt das Verhalten des gesamten Systems direkt zu modellieren, wird untersucht, wie das Verhalten der Agenten zu emergenten Phänomenen führt.Dynamik und Anpassungsfähigkeit:
ABM ermöglicht die Modellierung dynamischer Systeme, in denen sich die Agenten und das System über die Zeit anpassen. Dies ist besonders nützlich, um die Auswirkungen von Änderungen in der Umgebung oder neuen Regeln zu untersuchen.
ABM wird verwendet, um Märkte zu simulieren und das Verhalten von Konsumenten, Unternehmen und anderen Akteuren zu analysieren. Es hilft, Muster wie Preisbildung, Nachfrageveränderungen oder Konkurrenzstrategien zu verstehen.
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Vorteile des Einsatzes von ABM
- Flexibilität: ABM kann auf eine Vielzahl von Systemen angewendet werden, von sozialen Strukturen bis hin zu technologischen Netzwerken.
- Realitätsnahe Simulation: Da Agenten individuell handeln und auf ihre Umwelt reagieren, kann ABM realistische Simulationen von komplexen, dynamischen Systemen liefern.
- Emergente Phänomene: ABM kann helfen, emergente Phänomene zu identifizieren – also Verhaltensmuster, die aus den Interaktionen von Agenten entstehen und im Vorfeld nicht offensichtlich waren.
Insgesamt ist ABM ein leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Systeme zu verstehen und Szenarien durch Simulationen zu testen, was besonders in der strategischen Planung und Entscheidungsfindung von Unternehmen besonders wichtig ist. Im Gegensatz zu linearen oder herkömmlichen Szenarioplanungen liegen die Vorteile von Agent-Based Modelling (ABM) in der Fähigkeit, komplexe Interaktionen zwischen einzelnen Akteuren (Agenten) und ihrer Umgebung dynamisch zu simulieren. Während herkömmliche Modelle oft statische oder vereinfachte Annahmen treffen, kann ABM emergentes Verhalten und unerwartete Auswirkungen abbilden, die aus den individuellen Entscheidungen und Interaktionen der Agenten entstehen. Dies ermöglicht eine realistischere und flexiblere Darstellung von Märkten, Kundenverhalten oder organisatorischen Veränderungen und bietet tiefere Einblicke in die potenziellen Folgen von strategischen Entscheidungen in einem dynamischen System.
- Flexibilität: ABM kann auf eine Vielzahl von Systemen angewendet werden, von sozialen Strukturen bis hin zu technologischen Netzwerken.
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Risikomanagement im ABM Einsatz
Um die Risiken beim Einsatz von Agent-Based Modelling (ABM) zu minimieren, müssen einige zentrale Punkte beachtet werden, die eine umfassende Strategie- und Kontexterfahrung sowie spezielles Fachwissen in bestimmten Bereichen erfordern (z. B. Verhaltenswissenschaften, Medien, Customer Experience).
Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von ABM:
Umfassende Datenerhebung:
- ABM erfordert qualitativ hochwertige, umfangreiche Daten über das Verhalten der Agenten (z. B. Kunden, Mitarbeiter) und deren Umgebung. Dies umfasst sowohl historische als auch aktuelle Markt- und Unternehmensdaten, um eine realistische Modellierung zu gewährleisten.
Sicherstellung der Datenintegrität:
- Die erhobenen Daten müssen konsistent, korrekt und aktuell sein. Datenintegrität ist essenziell, da fehlerhafte oder unvollständige Daten die Simulationsergebnisse verfälschen und zu unzuverlässigen Entscheidungen führen können.
Klare Definition der Erkenntnisgewinne:
- Vor der Modellentwicklung müssen die gewünschten Erkenntnisse klar definiert werden. Dies sorgt dafür, dass das Modell fokussiert bleibt und auf die wirklich relevanten strategischen Fragen des Unternehmens eingeht.
Gute strategische Hypothesenbildung:
- Der Erfolg von ABM hängt von soliden, strategischen Hypothesen ab. Diese Hypothesen müssen überprüfbar sein und dienen als Basis, um realistische Szenarien zu simulieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Risikominderung durch gezielte Maßnahmen:
Durch die Berücksichtigung dieser Voraussetzungen werden die folgenden Risiken minimiert:
- Komplexität: Reduzierung der Modellkomplexität und bessere Verständlichkeit.
- Datenabhängigkeit: Sicherstellung, dass qualitativ hochwertige Daten verwendet werden, um unzuverlässige Ergebnisse zu vermeiden.
- Rechenaufwand: Effiziente Nutzung von Rechenressourcen, insbesondere bei großen Modellen.
- Schwierige Validierung: Verbesserung der Überprüfbarkeit der Ergebnisse durch genaue Datenerhebung und klare Zieldefinitionen.
- Vereinfachte Annahmen: Reduktion von übermäßigen Vereinfachungen, um die Genauigkeit zu erhöhen.
- Interpretationsrisiken: Vermeidung von Fehlinterpretationen durch klare Erkenntnisziele und transparente Modellergebnisse.
- Kosten und Zeit: Effiziente Modellierung, die den Aufwand rechtfertigt.
- Unrealistische Erwartungen: Setzen realistischer Erwartungen an die Fähigkeiten von ABM, um Unsicherheiten zu reduzieren, aber nicht völlig zu eliminieren.
Durch eine sorgfältige Vorbereitung und die Berücksichtigung dieser Aspekte kann ABM effektiv eingesetzt werden, um strategische Entscheidungen fundierter und sicherer zu gestalten.
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Einsatzszenarien von ABM
Agent-Based Modelling bietet für datengetriebene und kundenzentrierte Organisationen vielfältige Einsatzszenarien. Unternehmen können komplexe Systeme und Verhaltensmuster simulieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Indem sie ABM nutzen, können Organisationen ihre datengetriebenen Prozesse optimieren und gleichzeitig die Kundeninteraktion personalisieren, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.:
- Produktion: Simulation zur Verbesserung von Produktionsabläufen und Ressourcennutzung.
- Media- und Marketingoptimierung: Testen von Media-Strategien und Marketingkampagnen auf unterschiedliche Zielgruppen.
- Preis- und Produktoptimierung: Simulation von Preisanpassungen und Produktfeatures für bessere Marktanpassung.
- Entscheidungsprozesse: Simulation interner Datenflüsse für effizientere Entscheidungsfindung.
- Ressourcenmanagement: Effiziente Allokation von Technologie, Personal und Automatisierung.
- Customer Journey Optimierung: Simulation der Kundenreise zur Verbesserung der Touchpoints und Kundenerfahrung.
- Personalisierung: Segmentbasierte Simulation zur Optimierung individueller Kundenansprachen.
- Kundenbindung: Maßnahmen zur Vermeidung von Abwanderung durch Simulation von Kundenverhalten.
- MarTech und MarTech Stacks: Simulation der Interaktion verschiedener Technologien im MarTech-Stack zur Verbesserung der Effizienz und Integration.
- Capability Management: Modellierung der Entwicklung und Nutzung von Unternehmensfähigkeiten zur besseren Ressourcenallokation.
- Innovationsmanagement: Simulation der Einführung neuer Technologien oder Produkte und deren Auswirkungen auf die Unternehmensleistung.
- Marktanalyse: Simulation von Wettbewerbsverhalten und Marktreaktionen zur Anpassung der Geschäftsstrategie.
- u.v.m
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Ganzheiltliche, nachhaltige Systemsicht
Der wesentliche Vorteil von Agent-Based Modelling (ABM) liegt darin, dass man mit kleineren Modellen und Fragestellungen beginnen kann, die einzelnen Modelle kumulativ dann aber später als Gesamtsystem agieren können. Durch die Modellierung verschiedener Unternehmensbereiche – wie Strategie, R&D, Marketing, , Kundeninteraktionen und Innovationsmanagement – lassen sich die dynamischen Interaktionen zwischen diesen Bereichen simulieren.
So entsteht ein ganzheitliches Bild des Unternehmens, das alle Wechselwirkungen und Abhängigkeiten berücksichtigt.Der kumulative Ansatz von ABM bietet einen enormen Vorteil, da er es Unternehmen ermöglicht, ihre komplexen internen Systeme als Einheit zu betrachten und so bessere, fundiertere und vernetztere Entscheidungen zu treffen, die langfristig den Erfolg sichern.
Betriebsmodellentwicklung auf Basis klarer Geschäftsmodelle
Der Weg zum Ziel Geschäftsziel: Capabilities
Das Ziel der auf die Geschäftsmodellierung basierenden Betriebsmodellierung ist der gezielte Aufbau von Unternehmensfähigkeiten, den sogenannten Capabilities. Ein Betriebsmodell, das auf Geschäftsfällen und den erforderlichen Unternehmensfähigkeiten basiert, minimiert das Risiko von Fehlinvestitionen, insbesondere im Technologiebereich. Durch diese gezielte Ausrichtung wird sichergestellt, dass Investitionen auf die tatsächlichen Anforderungen des Unternehmens abgestimmt sind und nachhaltigen Mehrwert schaffen. Durch die beschriebene integrierte Simulation können die entscheidenden Kriterien der Betriebsmodellierung substatiell integriert werden
zentrale Dimensionen
im Target
Operating Model
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Systematische Entwicklung jedes einzelnen FeldesDie Strategiekontexte eines Unternehmens werden durch dominante Paradigmen geprägt, die sein Wollen und Handeln beeinflussen. Zu den derzeit wichtigsten wirtschaftlichen Paradigmen gehören Kundenzentrierung, Automatisierung, KI und datengesteuerte Organisationen sowie Nachhaltigkeit. Diese Paradigmen definieren die Rahmenbedingungen, innerhalb derer das Unternehmen operiert, und steuern die Entwicklung und Umsetzung der Strategie maßgeblich.
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Integration verschiedener Disziplinen und FähigkeitenDie vier Strategieräume eines Unternehmens umfassen die Geschäftsstrategie, die funktionale Strategie, den normativen Strategieraum und den instrumentellen Strategieraum. Die Geschäftsstrategie legt die übergeordneten Ziele und Ausrichtungen des Unternehmens fest. Die funktionale Strategie, auch als Target Operating Model bekannt, bezieht sich auf die Gestaltung der Betriebsmodelle, einschließlich Organisation, Prozesse, Daten und Technologie. Der normative Strategieraum wird stark von wirtschaftlichen Paradigmen wie Kundenzentrierung, Automatisierung, KI und Nachhaltigkeit beeinflusst, die die Handlungsprinzipien und Werte des Unternehmens prägen. Der instrumentelle Strategieraum schließlich definiert die konkreten Inhalte und Maßnahmen, die das Unternehmen gegenüber den Kunden präsentiert. Alle vier Strategieräume sind eng miteinander verzahnt und müssen konsistent und kongruent zusammenarbeiten, um eine kohärente und wirkungsvolle Gesamtstrategie zu gewährleisten.
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Kontinuierliche Verknüpfung und Abstimmung zwischen den FeldernDie vertikale Integration ( Top-to-bottom und Bottom-to-top ) der fünf Strategieebenen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Teile des Unternehmens auf gemeinsame Ziele hinarbeiten. Dabei beginnt die Strategiekaskadierung auf der Cloud-Ebene, der Gesamtunternehmensstrategie, die die Vision, Mission und langfristigen Ziele definiert. Diese übergeordneten Ziele werden dann schrittweise auf die darunterliegenden Ebenen übertragen: die Kite-Ebene, die sich auf Geschäftseinheiten konzentriert, die Sea-Ebene, die Abteilungsstrategien umfasst, die Fish-Ebene, in der Teams die operativen Aufgaben umsetzen, und schließlich die Shell-Ebene, die die individuellen Rollen und Verantwortlichkeiten festlegt. Strategiekaskadierung bedeutet, dass die Vision des Unternehmens auf jeder Ebene konkretisiert wird, sodass alle Ebenen genau wissen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, um die Gesamtziele zu erreichen. Strategielinkage stellt sicher, dass diese Ziele und Maßnahmen auf allen Ebenen miteinander verbunden und abgestimmt sind, sodass jede Ebene – von der Gesamtstrategie bis hin zu individuellen Aufgaben – kohärent und zielgerichtet arbeitet. Ohne diese vertikale Integration könnten die verschiedenen Ebenen in unterschiedliche Richtungen agieren, was zu Inkonsistenzen führen und die Gesamteffektivität der Unternehmensstrategie verringern würde
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Schaffung von Synergien für ein kohärentes Gesamtmodell
Our mission is to empower businesses and individuals by harnessing the full potential of the digital landscape.
Nächster Schritt: die Veränderungsorganisation
Der rote Faden erfolgreicher Unternehmensführung #better togehter
Im letzten Schritt sind Exekutionsorchestrierung und Strategiegovernance entscheidend, um sicherzustellen, dass strategische Ziele effizient und zielgerichtet umgesetzt werden – ohne die Organisation zu überfordern und kontinuierliches Lernen zu ermöglichen. Als Strategie- und Programm-/Projektmanagement-Office bieten wir eine ganzheitliche Unterstützung von der strategischen Planung bis zur operativen Umsetzung.
Durch Exekutionssysteme und professionelles Programm- und Projektmanagement wird eine klare Kaskadierung von Zielen gewährleistet, Fortschritte werden in Echtzeit verfolgt, und es wird sichergestellt, dass alle Teams auf die übergeordneten Unternehmensziele hinarbeiten. Diese Systeme schaffen Transparenz, fördern Verantwortlichkeit und helfen, Prioritäten klar zu setzen – für eine reibungslose und erfolgreiche Strategieumsetzung.
Im Ergebnis wird strukturiert die Resilienz und Transformationsstärke des Unternehmens erhöht
Transformation sicherer und effetiver gestalten -
integrierte Transformationsstärke entwickeln
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RisikominimierungVerbesserte Antizipation und Bewältigung komplexer Risiken.
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Anpassungsfähigkeit und ResilienzErhöhte organisatorische Flexibilität.
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EffizienzEffektivere und effizientere Nutzung von Ressourcen und Kompetenzen.
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Erhöhte WettbewerbsfähigkeitStärkung der Wettbewerbsfähigkeit.
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FlexibilitätAnpassungsfähigkeit an sich ändernde Umweltbedingungen.
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WeiterentwicklungMöglichkeit zur kontinuierlichen Optimierung und Neugestaltung.
Prozess
• Business Modelling
Geschäftsmodell und Planung
• Business Engineering
Target Operating Model, Betriebsmodell
• Business Execution
Veränderungsorganisation
Kerstin Clessienne ist Consultant Partner bei SMITH & Partners, einer unabhängigen Strategieberatung mit Umsetzungskraft einer Agentur. Im DACH-Raum spezialisiert auf nachhaltige Multitransformation in Marketing, Sales und CX, verbindet SMITH & Partners Fachkompetenz mit KI, Technologie und Agent-Based Modeling, um komplexe Herausforderungen in messbare Ergebnisse zu übersetzen.
Das 12-köpfige Kernteam vereint Expertise aus Strategie, Marketing, Media, Content, KI und Data Science
