Computational Modelling, ABM und Causal Inference: Warum diese Methoden entscheidend für Multitransformationen sind

Die Welt der Unternehmensstrategien und -transformationen wird zunehmend von datengetriebenen Ansätzen geprägt. In einer dynamischen und sich schnell verändernden Geschäftswelt reicht es nicht mehr aus, auf vergangene Erfahrungswerte zu setzen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, komplexe Systeme zu verstehen, ihre Transformationen zu planen und dabei sicherzustellen, dass die strategischen Entscheidungen auf soliden Grundlagen basieren. Hier kommen drei wesentliche Werkzeuge ins Spiel: Computational Modelling, Agent-Based Modelling (ABM) und Causal Inference.

In diesem Artikel erkläre ich, was diese Methoden sind und warum sie besonders in der Multitransformation – also bei gleichzeitigen, umfassenden Veränderungen auf mehreren Ebenen eines Unternehmens – unverzichtbar sind.

Was ist Computational Modelling?

Computational Modelling ist eine Methode, bei der mit Hilfe von Algorithmen und Rechenmodellen komplexe Systeme simuliert werden. Es wird eingesetzt, um das Verhalten eines Systems zu analysieren, indem die wichtigsten Variablen und deren Interaktionen modelliert werden. Durch diese Simulationen können Unternehmen verstehen, wie sich bestimmte Veränderungen auf das Gesamtsystem auswirken und wie sie optimal gesteuert werden können.

Ein einfaches Beispiel:

Stell dir vor, du möchtest verstehen, wie sich eine Veränderung in der Preisgestaltung eines Produkts auf verschiedene Kundensegmente auswirkt. Anstatt nur historische Daten zu betrachten, könnte ein Computational Model simulieren, wie sich diese Preisänderung unter verschiedenen Marktbedingungen, bei unterschiedlicher Konkurrenzsituation und in verschiedenen Regionen auf das Kaufverhalten auswirkt.

Vorteile von Computational Modelling:

• Es ermöglicht das Testen mehrerer Szenarien ohne Risiko.
• Komplexe Systeme können in ihre Einzelteile zerlegt werden, um spezifische Effekte zu analysieren.
• Es kann dynamische Prozesse wie Feedback-Schleifen oder nicht-lineare Effekte abbilden.

Was ist Agent-Based Modelling (ABM)?

Agent-Based Modelling (ABM) ist eine spezielle Form von Computational Modelling. Bei ABM werden einzelne Akteure oder „Agenten“ innerhalb eines Systems simuliert. Jeder dieser Agenten hat spezifische Regeln, Verhaltensweisen und Interaktionsmuster, die es ihm ermöglichen, unabhängig zu agieren, aber gleichzeitig auf seine Umgebung und andere Agenten zu reagieren. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn es darum geht, heterogene Akteure und ihre dynamischen Interaktionen in einem komplexen System zu verstehen.

Beispiel für den Einsatz von ABM:

In einem Unternehmen könnten die „Agenten“ unterschiedliche Abteilungen oder Kunden repräsentieren. Wenn du zum Beispiel die Auswirkungen einer neuen Marketingstrategie auf verschiedene Kundengruppen testen möchtest, könnte ein ABM-Modell simulieren, wie unterschiedliche Kundensegmente mit der neuen Strategie interagieren – basierend auf ihren individuellen Präferenzen, Kaufgewohnheiten und Preisempfindlichkeiten.

Vorteile von ABM:

• Es erlaubt das Modellieren individueller Akteure (z.B. Kunden, Mitarbeiter) mit spezifischen Regeln und Verhaltensweisen.
• ABM eignet sich hervorragend für komplexe Systeme, in denen lokale Interaktionen zu globalen Effekten führen können (Emergenz).
• Es zeigt, wie sich das Verhalten eines Systems verändert, wenn die Agenten individuell auf ihre Umgebung reagieren.

Was ist Causal Inference?

Causal Inference ist der Ansatz, kausale Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren. Es geht darum zu verstehen, ob eine Veränderung in einer Variablen (z.B. eine Preisänderung) tatsächlich eine Veränderung in einer anderen Variablen (z.B. das Kaufverhalten) verursacht, und nicht nur eine zufällige Korrelation besteht. Diese Methode ist besonders wichtig, um strategische Entscheidungen abzusichern und zu vermeiden, dass scheinbare Zusammenhänge irrtümlich als Kausalität interpretiert werden.

Beispiel für Causal Inference:

Angenommen, du führst eine neue Marketingkampagne ein und stellst fest, dass die Verkaufszahlen gestiegen sind. Aber war die Kampagne wirklich der Grund für den Anstieg? Mithilfe von Causal Inference kannst du sicherstellen, dass es sich um einen kausalen Zusammenhang handelt und nicht um zufällige Faktoren wie saisonale Effekte oder äußere Einflüsse.

Vorteile von Causal Inference:

• Es hilft, strategische Entscheidungen auf soliden Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu basieren.
• Es vermeidet, dass zufällige Korrelationen als kausale Zusammenhänge missverstanden werden.
• Es gibt Sicherheit darüber, welche Maßnahmen tatsächlich zu den gewünschten Ergebnissen führen.

Warum ist die Kombination dieser Methoden so wertvoll für die Multitransformation?

Eine Multitransformation bedeutet, dass Veränderungen nicht nur auf einer Ebene des Unternehmens stattfinden, sondern über verschiedene Bereiche und Ebenen hinweg. Das könnte eine gleichzeitige Transformation im Geschäftsmodell, in der Technologie, den Prozessen, der Unternehmenskultur und der Kundeninteraktion umfassen. Solche umfassenden Transformationen sind extrem komplex und schwer zu steuern, weshalb die Kombination von Computational Modelling, ABM und Causal Inference besonders wertvoll ist.

1. Verstehen von dynamischen Interaktionen durch Computational Modelling

In einer Multitransformation interagieren viele verschiedene Faktoren, von Marktentwicklungen über interne Prozessveränderungen bis hin zu neuen Technologien. Computational Modelling ermöglicht es, all diese Einflüsse simultan zu simulieren und zu verstehen, wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Dadurch lassen sich mögliche Konflikte oder Synergien frühzeitig erkennen.

2. Individuelle Verhaltensmuster und systemweite Effekte durch ABM

In einem Unternehmen agieren nicht nur Technologien oder Prozesse – es geht auch um das Verhalten von Menschen, sei es Kunden, Mitarbeitern oder Partnern. ABM simuliert diese individuellen Akteure und zeigt auf, wie ihre Entscheidungen auf das gesamte System wirken. Das ist besonders nützlich, um zu verstehen, wie neue Maßnahmen von der Belegschaft oder den Kunden angenommen werden.

3. Sichere Entscheidungen durch Causal Inference

Wenn mehrere große Veränderungen gleichzeitig stattfinden, ist es schwierig zu sagen, welche Maßnahme welche Wirkung hatte. Causal Inference hilft dabei, zu bestimmen, ob eine Veränderung im Geschäftsmodell tatsächlich zu einer Umsatzsteigerung führte oder ob andere Faktoren wie Marktveränderungen eine Rolle spielten. Das ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Transformation auf soliden Erkenntnissen basiert.

Ein praktisches Beispiel: Die Transformation eines Unternehmens

Stell dir vor, ein Unternehmen will gleichzeitig seine Kundeninteraktionen digitalisieren, seine Produkte personalisieren und eine neue Preisstrategie einführen. Diese Multitransformation hat Auswirkungen auf viele verschiedene Ebenen:

• Computational Modelling kann simulieren, wie die Einführung der neuen Technologien die bestehenden Prozesse beeinflusst und wie sich diese Veränderungen auf die Effizienz des Unternehmens auswirken.
• ABM könnte modellieren, wie unterschiedliche Kundensegmente auf die Personalisierung und die Preisänderungen reagieren, und wie sich das Gesamtverhalten des Marktes entwickelt.
• Causal Inference stellt sicher, dass der Erfolg der Transformation wirklich auf die neuen Maßnahmen zurückzuführen ist und nicht auf externe Faktoren.

Fazit: Warum diese Methoden entscheidend sind

Computational Modelling, ABM und Causal Inference bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Transformationen sicher, fundiert und dynamisch zu gestalten. In der Multitransformation, bei der viele verschiedene Bereiche gleichzeitig verändert werden, liefern diese Methoden die nötigen Einsichten, um Risiken zu minimieren, strategische Entscheidungen abzusichern und das Verhalten komplexer Systeme zu verstehen.

Diese Methoden ermöglichen es Unternehmen nicht nur, die Transformation theoretisch zu planen, sondern auch zu simulieren, zu testen und zu validieren, welche Maßnahmen die gewünschten Ergebnisse liefern. In einer Welt, in der Unsicherheiten zunehmen, bieten sie die Werkzeuge, um Transformationen sicher zu steuern und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

 

Die Vorgehensweise von Computational Modelling, Agent-Based Modelling (ABM) und Causal Inference ist in vielerlei Hinsicht reifer und fortschrittlicher als herkömmliche Methoden wie Marketing-Mix-Modelle (MMM) oder Multitouch-Attribution (MTA). Hier sind die Hauptgründe, warum diese modernen Ansätze den traditionellen Methoden überlegen sind und gleichzeitig die operative Optimierung eng mit der strategischen Ausrichtung des Unternehmens verknüpfen:

1. Ganzheitliche Betrachtung komplexer Systeme

Marketing-Mix-Modelle und Multitouch-Attribution konzentrieren sich in der Regel auf isolierte Teile des Marketingsystems, wie die Wirkung verschiedener Kanäle auf den Umsatz (MMM) oder die Effektivität einzelner Touchpoints in der Customer Journey (MTA). Diese Modelle arbeiten oft auf Grundlage linearer Beziehungen und historischer Daten, um zu verstehen, wie sich verschiedene Marketingaktionen auf Kennzahlen wie Umsatz oder ROI auswirken.

• Reiferer Ansatz von Computational Modelling und ABM: Computational Modelling und ABM bieten eine umfassendere Sichtweise, indem sie das Unternehmen als komplexes, dynamisches System betrachten. ABM simuliert das Verhalten individueller Akteure (z.B. Kunden, Mitarbeiter, Partner) in Interaktion miteinander und mit der Umwelt. Dadurch lassen sich nicht nur direkte Effekte, sondern auch Emergenzphänomene (systemweite Effekte, die sich aus individuellen Interaktionen ergeben) abbilden. Der systemische Ansatz ermöglicht es, nicht-lineare Zusammenhänge und dynamische Wechselwirkungen zu simulieren, die traditionelle Modelle nicht berücksichtigen können.
• Vorteil: Dies führt zu realistischeren Simulationen und ermöglicht es, komplexe Transformationen und strategische Maßnahmen auf allen Ebenen zu verstehen und zu optimieren, was besonders in Multitransformationen entscheidend ist.

2. Integration von Strategie und operativer Umsetzung

Traditionelle Modelle wie MMM oder MTA konzentrieren sich stark auf operative Effizienz, etwa die Optimierung von Budgets über verschiedene Marketingkanäle oder die Zuweisung von Conversions zu verschiedenen Touchpoints. Sie liefern jedoch wenig bis keine Einsicht in die strategische Ebene des Unternehmens und ignorieren oft übergeordnete Unternehmensziele, wie etwa die langfristige Kundenbindung oder die Transformation von Geschäftsmodellen.

• Verbesserter Ansatz von Computational Modelling und Causal Inference: Diese fortschrittlichen Modelle erlauben es, die operative Optimierung (wie die effektive Nutzung von Marketingressourcen) in den Kontext der strategischen Ausrichtung des Unternehmens zu stellen. Durch Computational Modelling und Causal Inference können strategische Entscheidungen (z.B. neue Preismodelle, Marktpositionierung, Innovationsinitiativen) mit operativen Maßnahmen verknüpft werden. Dies erlaubt es, gezielt zu testen, ob operative Veränderungen wirklich zu den langfristigen strategischen Zielen beitragen.
• Vorteil: Der Einsatz dieser Methoden bietet eine kohärente Verbindung zwischen operativen Verbesserungen und der strategischen Ausrichtung, sodass Unternehmen agiler und zielgerichteter agieren können.

3. Sicherstellung von Kausalzusammenhängen

Marketing-Mix-Modelle und Multitouch-Attribution arbeiten häufig auf Basis von Korrelationen, die nicht notwendigerweise kausale Beziehungen darstellen. Das bedeutet, dass zwar eine Beziehung zwischen Marketingaktionen und Ergebnissen festgestellt wird, aber es ist unklar, ob die Ergebnisse tatsächlich durch die untersuchten Maßnahmen verursacht wurden. Dies kann zu Fehlentscheidungen führen, weil das Unternehmen auf Basis von korrelierten, aber nicht kausalen Zusammenhängen handelt.

• Reiferer Ansatz durch Causal Inference: Causal Inference bietet eine wissenschaftliche Methode, um kausale Beziehungen zu identifizieren und sicherzustellen, dass die beobachteten Effekte tatsächlich auf die getesteten Maßnahmen zurückzuführen sind. Im Vergleich zu Korrelationen, die oft auf externe Faktoren zurückzuführen sind, liefert Causal Inference genauere Erkenntnisse und minimiert das Risiko von Fehlschlüssen.
• Vorteil: Dies bedeutet, dass Entscheidungen auf fundierten, kausal überprüften Erkenntnissen basieren und strategische Maßnahmen gezielter und sicherer umgesetzt werden können.

4. Berücksichtigung von Interaktionen und Feedback-Schleifen

MMM und MTA berücksichtigen oft nur direkte Effekte von Marketingaktivitäten und neigen dazu, interaktive Effekte zwischen Kanälen oder Akteuren zu ignorieren. In der realen Welt sind jedoch solche Interaktionen und Feedback-Schleifen zentral, um zu verstehen, wie verschiedene Maßnahmen zusammenwirken.

• Fortschritt durch Agent-Based Modelling: ABM berücksichtigt die interaktiven Effekte zwischen einzelnen Akteuren (z.B. Kunden, Mitarbeiter, Märkte) und zeigt auf, wie kleine Veränderungen das gesamte System beeinflussen. Dies schließt auch Feedback-Schleifen ein, bei denen sich Maßnahmen und ihre Ergebnisse gegenseitig beeinflussen. Dies ist besonders wertvoll in komplexen Marktsituationen oder während umfangreicher Unternehmensveränderungen, bei denen das Verhalten eines Akteurs die Handlungen anderer Akteure maßgeblich beeinflusst.
• Vorteil: Diese Modelle ermöglichen eine dynamische Sichtweise, die sich an die Realität des Marktes anpasst und eine weitaus umfassendere Optimierung ermöglicht.

5. Simulationsfähigkeit und Szenarientests

Während MMM und MTA nützliche Rückblicke auf vergangene Maßnahmen bieten, fehlt ihnen oft die Fähigkeit, zukünftige Szenarien zu simulieren oder zu testen. Sie sind retrospektiv und geben keine klare Einsicht darüber, wie sich neue Maßnahmen in der Zukunft auswirken werden.

• Fortschritt durch Computational Modelling und ABM: Computational Modelling und ABM bieten die Möglichkeit, virtuelle Experimente und Szenarien zu simulieren. Unternehmen können verschiedene Zukunftsszenarien durchspielen, um zu sehen, wie sich strategische Entscheidungen unter verschiedenen Bedingungen entwickeln könnten. Das ist besonders wichtig in einer sich schnell verändernden Welt, in der es entscheidend ist, mögliche Auswirkungen von Veränderungen vor deren Umsetzung zu verstehen.
• Vorteil: Durch das Testen von Szenarien und das Verständnis der systemweiten Effekte können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, bevor sie Maßnahmen real umsetzen.

Eine fortschrittliche Methode für nachhaltigen Erfolg

Die Kombination von Computational Modelling, ABM und Causal Inference bietet eine weitaus reifere und verbesserte Herangehensweise als traditionelle Marketing-Mix-Modelle oder Multitouch-Attribution. Während die traditionellen Modelle oft isolierte Teile des Marketings oder der operativen Effizienz optimieren, bieten die fortschrittlicheren Methoden die Möglichkeit, komplexe Systeme als Ganzes zu betrachten. Sie helfen dabei, kausale Zusammenhänge zu identifizieren, ermöglichen die Integration von Strategie und operativer Umsetzung und bieten eine dynamische, simulationsgestützte Herangehensweise, die sich an die Herausforderungen der modernen Unternehmenswelt anpasst.

Die Verbindung von operativer Optimierung mit der strategischen Ausrichtung des Unternehmens ist hierbei besonders wertvoll, da sie sicherstellt, dass jede Verbesserung im operativen Bereich tatsächlich den langfristigen Unternehmenszielen dient. Dies ist der entscheidende Vorteil dieser fortschrittlichen Methode, die in der heutigen datengetriebenen und dynamischen Geschäftswelt unverzichtbar geworden ist.