SALVE,
Nichts ist mehr so wie es war………………..
Sensibilität wahren – Trägheit vermeiden: jeder Gründer befindet sich in der klassischen Situation eines Entscheiders und der Entscheidungsfindung. So kann beispielsweise eine gute Geschäftsidee zum Scheitern verurteilt sein, wenn die Entscheidungsstärken eines Gründers nicht dazu ausreichen, sie in die Praxis umzusetzen. Ein Gründer mag über noch so viele Stärken verfügen, ohne eine gute Geschäftsidee ist er aber aufgeschmissen. Wenn man beide Kriterien, nämlich Qualität der Geschäftsidee und Entscheidungsstärken miteinander verknüpft, so dürften die beiden folgenden Verbindungpaare zu Ergebnissen mit der größten Wahrscheinlichkeit führen (Bewertungsstufen: outstandig, good, average und poor) :
A: Qualität der Geschäftsidee: outstanding, Entscheidungsstärken: outstanding, wahrscheinliches Ergebnis: Erfolg
B: Qualität der Geschäftsidee: poor, Entscheidungsstärken: poor, wahrscheinliches Ergebnis: Misserfolg, Scheitern
Fragezeichen ergeben sich bei den beiden anderen Kombinationen:
C: Qualität der Geschäftsidee: outstanding, Entscheidungsstärken: poor, wahrscheinliches Ergebnis?
D: Qualität der Geschäftsidee: poor, Entscheidungsstärken: outstanding, wahrscheinliches Ergebnis?
Im Hinblick auf Entscheidungsstärken des Gründers, gegebenenfalls unterstützt durch eine gezielte Anwendung von Entscheidungstechniken wäre vor allem die Kombination C: Qualität der Geschäftsidee: outstanding, Entscheidungsstärken: poor, wahrscheinliches Ergebnis? von großem Interesse.
Damit soll nicht behauptet oder unterstellt werden, ein Gründer sei trotz hervorragender Geschäftsidee für deren Umsetzung ungeeignet. Dem würde schon widersprechen, dass er zum Entwickeln einer hervorragenden Geschäftsidee fähig war. Es soll daher vielmehr angenommen werden, dass der Entscheider über eine Reihe von guten Qualitäten verfügt, diese aber erst so richtig zum Tragen kommen und Wirkung entfalten können, wenn im späteren Geschäftsleben die richtigen Entscheidungen getroffen werden.
Denn trotz sonstiger Qualitäten beispielsweise eines Gründers könnten diese zunichte gemacht werden, wenn schwerwiegende Fehlentscheidungen getroffen werden. Es sollte daher versucht werden, sich mit einigen grundsätzlichen Entscheidungssituationen zu beschäftigen. Dabei sollten Entscheidungstechniken nicht isoliert sondern immer nur mit ihren Verbindungen zur individuellen Person des Entscheiders gesehen werden.
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Um die Qualität eines Startup-Geschäftsmodells zu bewerten und dessen Erfolgswahrscheinlichkeit abzuschätzen, können unterschiedliche qualitative und quantitative Methoden eingesetzt werden.:
Bewertung der Qualität eines Startup-Geschäftsmodells
Kriterien zur Bewertung:
Kundennutzen:
Löst das Geschäftsmodell ein konkretes Problem?
Gibt es eine klare Zielgruppe (Problem-Solution-Fit)?
Wie hoch ist der Mehrwert für den Kunden?
Marktpotenzial:
Wie groß ist der Markt? (TAM, SAM, SOM-Analyse)
Ist der Markt wachsend, stabil oder rückläufig?
Gibt es bereits Wettbewerber, und wie gut ist die Differenzierung?
Skalierbarkeit:
Kann das Geschäftsmodell schnell wachsen (z.B. durch digitale Produkte oder Plattformen)?
Wie sehen die Kostenstrukturen im Wachstum aus (z.B. Fixkosten, Margen)?
Einnahmequellen und Preisgestaltung:
Wie verdient das Unternehmen Geld? (Einmalverkäufe, Abonnements, Transaktionsgebühren, etc.)
Sind die Preise wettbewerbsfähig und nachhaltig?
Ressourcen und Fähigkeiten:
Verfügt das Team über relevante Expertise und Netzwerke?
Wie stark ist das Produkt oder die Dienstleistung technologisch oder organisatorisch abgesichert?
Risiken:
Gibt es rechtliche, technische oder operative Risiken?
Wie abhängig ist das Geschäftsmodell von externen Faktoren?
Innovation
Handelt es sich um ein innovatives Konzept, das schwer zu kopieren ist?
Gibt es einen Wettbewerbsvorteil (USP)?
Berechnung der Erfolgswahrscheinlichkeit
Eine gängige Methode, die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Geschäftsmodells zu quantifizieren, ist der Einsatz einer gewichteten Bewertungsmatrix, die qualitative und quantitative Faktoren kombiniert.
Weighted-Scoring-Methode (Punktbewertungsverfahren)
Mit dieser Methode lassen sich verschiedene Faktoren des Geschäftsmodells mit Gewichten versehen, um eine finale Erfolgsbewertung zu berechnen.
Schritte der Methode:
Faktorenliste erstellen (z.B. Kundennutzen, Marktpotenzial, Teamqualität, usw.).
Gewichtung der Faktoren (z.B. Kundennutzen: 30 %, Marktpotenzial: 25 %, Teamqualität: 20 %, Skalierbarkeit: 15 %, Risiken: 10 %).
Bewertung der Faktoren (z.B. auf einer Skala von 1 bis 10 für jedes Kriterium).
Multiplikation der Bewertungen mit den jeweiligen Gewichtungen.
Summe der gewichteten Punkte berechnen.
Beispiel für eine Berechnung:
Faktor |
Gewichtung (%) |
Bewertung (1-10) |
Ergebnis (Gewicht × Bewertung) |
Kundennutzen |
30 |
8 |
2,4 |
Marktpotenzial |
25 |
7 |
1,75 |
Teamqualität |
20 |
9 |
1,8 |
Skalierbarkeit |
15 |
6 |
0,9 |
Risiken (umgekehrt) |
10 |
5 |
0,5 |
Gesamtergebnis |
100 |
7,35 |
Interpretation:
Ein Endwert von über 8 zeigt eine sehr hohe Erfolgswahrscheinlichkeit.
Werte zwischen 6 und 8 deuten auf ein solides Geschäftsmodell hin.
Werte unter 6 legen nahe, dass noch Schwachstellen vorhanden sind.
Monte-Carlo-Simulation für komplexe Modelle
Wenn Unsicherheiten oder Variablen schwer zu bewerten sind, kann eine Monte-Carlo-Simulation angewendet werden. Sie simuliert unterschiedliche Szenarien durch wiederholte Berechnungen mit zufällig variierenden Eingabewerten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu ermitteln.
Anwendung:
Identifiziere unsichere Variablen (z.B. Umsatzwachstum, Kosten, Kundengewinnungsrate).
Lege Verteilungen für jede Variable fest (z.B. normal, logistisch).
Simuliere viele mögliche Szenarien (z.B. 10.000 Durchläufe).
Analysiere die Erfolgswahrscheinlichkeit basierend auf den Ergebnissen.
Ergebnis: Ein Startup-Geschäftsmodell sollte immer unter Berücksichtigung von Faktoren wie Kundennutzen, Marktpotenzial, Team und Skalierbarkeit qualitativ bewertet werden. Methoden wie die Weighted-Scoring-Methode helfen, eine Erfolgswahrscheinlichkeit strukturiert zu berechnen und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Für komplexere Situationen bieten sich quantitative Simulationen wie die Monte-Carlo-Methode an.
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