Let's know, innovators!

Die Ursachen für das Scheitern von Innovationen erscheinen auf den ersten Blick vielfältig. Sie reichen von der Fehleinschätzung der eigenen Fähigkeiten oder Ressourcen bis zu fehlenden oder fehlerhaften Innovationsstrategien, von der Fehldeutung von User Insights oder Marktpotenzialen bis zum berühmten Innovator‘s Dilemma mit dem Fokus auf falschen Kunden und dem Ignorieren disruptiver Kräfte. Zusätzlich bergen Voreingenommenheit, tendenziöse Auslegung von Erkenntnissen (Biases) sowie Inside-Out-Blickwinkel auf die Unternehmensumgebung die Gefahr, etwas zu übersehen oder fehlzuinterpretieren.

All diese so unterschiedlich scheinenden Faktoren haben einen gemeinsamen Nenner: die Unfähigkeit, eine evidente und damit verlässliche Basis für solide Entscheidungen im Innovationsprozess zu schaffen.

Organisationen sind häufig schlicht nicht in der Lage, die relevanten Daten zu generieren und/oder auszuwerten, die sie dazu befähigen würden, Chancen und Risiken von Innovationen in jeder Phase des Innovationsprozesses realistisch zu beurteilen. Und selbst wenn Daten vorliegen, lässt ihre Qualität, Validität oder Relevanz oft zu wünschen übrig. Dieser Missstand bleibt unter Umständen dauerhaft unbemerkt (oder ignoriert), was zu einer traurigen Konsequenz führt: viele Innovationsprojekte enden im Misserfolg.

Im Umgang mit innovativen Ideen ist die alles entscheidende Frage: Welche haben echtes Erfolgspotenzial und lohnen den Aufwand eines Entwicklungsprozesses? Für Innovator:innengeht es um das Kernziel, diese Ideen zu identifizieren und ihr Potenzial schnell und aufwandsarm am Markt zu testen. So sollen einerseits Entwicklungsprozesse vermieden werden, die im Misserfolg enden. Und andererseits soll Entscheidungs- und Handlungsfähigkeit aufgebaut werden, um potenzialreiche Ideen erfolgreich umzusetzen. Innovationstechniken wie Design Thinking und Lean Startup, die mittlerweile fast schon als best practice für Innovationsmanagement gelten, sollen dabei helfen. 

Die harte Realität ist, dass das allzu oft nicht gelingt. Zahllose Projekte landen nach Jahren der Entwicklung im Papierkorb – trotz der Anwendung der genannten Innovationstechniken. 

Warum ist das so? 

Lade dir doch unser Whitepaper herunter: darin erklären wir das im Detail. Stark verallgemeinert lässt sich sagen, dass Design Thinking und Lean Startup zwar zum „testen, testen, testen“ anhalten, Innovatoren aber keinen Leitfaden dafür an die Hand geben, wie das anzugehen ist, um eindeutige und vor allem belastbare (Daten-)Erkenntnisse zu erzielen. Es ist unklar, wie man die richtigen Fragen stellt, wie man darauf aufbauend die richtigen Daten erhebt und wie diese Daten dann für aussagekräftige Insights ausgewertet werden müssen. Anders gesagt: Offen bleibt, wie belastbare und verlässliche Erkenntnisse generiert werden sollen, die eindeutige „persevere, pivot, or kill“-Entscheidungen ermöglichen.  

Bislang fehlt in vielen Innovationsteams noch das Verständnis für die wichtige Tatsache „Not all evidence is created equal.“ Design Thinking und Lean Startup beschäftigen sich nur oberflächlich mit der Frage, wie man effektiv aussagekräftige Daten am Markt erhebt, um Hypothesen zu testen. Man git sich entsprechend oft noch mit anekdotischer Evidenz zufrieden. In der Folge dieser schlechten Evidenzbasis werden falsche Entscheidungen  getroffen. Die Anwendung von Evidence-based Innovation löst dieses Dilemma. 

Evidence-based Innovation ist ein in der Empirie verankerter Ansatz der datengetriebenen Entscheidungsfindung in Innovationsprojekten und Organisationen. Indem es statistische Evidenz zum Dreh- und Angelpunkt allen Handelns macht, ermöglicht EBI allen Entscheidungsträgern, empirisch abgesicherte Entscheidungen zu fällen. Mit der Sicherheit im Entscheidungsprozess verlieren störende oder unwägbare Faktoren wie Bias, Glück und Zufall an Einflusskraft. Im Ergebnis wächst die Erfolgswahrscheinlichkeit im gesamten Innovationsprozess. 

Mit EBI stellen und beantworten Anwender:innen und Organisationen wichtige Fragen: 

EBI ist keine alleinstehende Innovationstechnik, die das Rad von Grund auf neu erfindet. Ganz im Gegenteil: EBI lässt sich nahtlos in bestehende Innovationsprozesse und Organisationsstrukturen integrieren und in Kombination mit anderen Innovationstechniken anwenden. Das Ziel: stichhaltige Evidenz, die bei wichtigen Entscheidungen entlang des gesamten Innovationsprozesses – von der frühesten Ideation-Phase bis zur finalen Skalierung – das Risiko minimiert. Innerhalb bestehender Design Thinking- oder Lean Startup-Prozesse stellt EBI den Rahmen und die empirische Methodik, um den Prozess für das Testen von Hypothesen zu schärfen und eine starke datenbasierte Grundlage für wichtige strategische Entscheidungen zu legen.   

Durch die Integration der Prinzipien, Prozesse und Methodiken von EBI können Unternehmen:

Die Anwendung von EBI hat längst nicht nur Auswirkungen auf das Agieren innerhalb einzelner Innovationsprojekte. Als übergreifender Ansatz berührt EBI das operative ebenso wie das strategische Tun, das Handeln Einzelner ebenso wie die Kultur einer ganzen Organisation, die dieses Handeln tragen und ermöglichen soll.

Deutlich wird das, wenn man die drei Ebenen unter die Lupe nimmt, auf denen EBI wirkt: die Projektebene, Portfolioebene und die Organisationsebene. Auf der Projektebene geht es darum die Entscheidungsfindung in einzelnen Innovationsprojekten zu befähigen. Auf der Portfolioebene geht es darum die Entscheidungsfähigkeit bei Phasegate Entscheidungen zu verbessern. Und auf der Organisationsebene geht es darum wichtige Weichen zu stellen die die effektive Nutzung des EBI Ansatzes auf der Projekt- und Portfolioebene unterstützen.

Evidence-based Innovation garantiert bei konsequenter Anwendung mehr Sicherheit für Innovationsentscheide. Es liefert eine starke, empirisch solide Entscheidungsgrundlage, auf der Innovationsprojekte in ihrem Potenzial beurteilt und bei vorhandenem Potenzial schneller gezielt zum Erfolg gesteuert werden können.