< English >

Wie oft diskutieren wir stundenlang ohne am Ende zu wissen, was nun der beste Weg ist? Wie oft wissen wir zwar, was im Einzelnen abläuft, und können uns trotzdem nicht erklären, warum es insgesamt anders, als geplant, kommt? Was sind die Risiken bei einem Projekt? Was ist die Erfolg versprechendste Maßnahme? Was sind die kritischen Faktoren in einem sehr umfangreichen Prozess? Wovon hängt der Erfolg in unserem Unternehmen, unserer Gesellschaft, unserem Leben ab?

Qualitatives Modeln ist eine schnelle und häufig sogar bessere Alternative zur vergleichsweise aufwändigen, quantitativen Modellierung. Denn beim quantitativen Modeln müssten wir erst Formeln erstellen und gegebenenfalls Daten sammeln. Beim qualitativen Modeln hingegen werden die Zusammenhänge zwischen Faktoren lediglich grob gewichtet. Wir legen fest, ob ein Einfluss positiv oder negativ ist und schätzen dann entweder nur durch die Angabe von .schwach', .mittel' und .stark', oder beliebig differenziert durch Angabe von Prozentwerten zwischen 0 und 100, die Stärke dieses Einflusses.

Allein die Visualisierung von Argumenten oder auch von Strategien und Prozessen, die durch Ereignisse positiv oder negativ beeinflusst werden, zusammen mit der schnellen Gewichtung dieser Einflüsse, erlaubt bereits eine Analyse des Modells. Für jeden Faktor kann hierzu eine Erkenntnis-Matrix aufgerufen werden, die aufzeigt, wie dieser Faktor durch die anderen Faktoren beeinflusst wird (x-Achse) und wie dieser Einfluss sich aufgrund von Wirkungsschleifen mit der Zeit verändert (y-Achse).

In der Praxis sind das dann die oben genannten Erkenntnisse, wie “Was ist die vielversprechendste Maßnahme?”, “Was sind die kurz-, und was die langfristig größten Risiken/Hindernisse?” usw..

Die Abbildung zeigt in der Erkenntnis-Matrix, dass eine Preissenkung in diesem Fall mehr bringt, als eine Qualitätsoffensive. Allerdings liegt der Faktor auf der y-Achse leicht im negativen Bereich, weshalb im Laufe der Zeit der Nutzen der Preisoffensive abnehmen wird. Bei diesem kleinen Modell leicht nachvollziehbar, da eine Preisänderung eine Reaktion der Konkurrenz provozieren wird, begründet durch die so genannte B-Schleife (ausgleichenden Wirkungsschleife).

Ein weiterer Nutzen gerade auch bei größeren Modellen mit Submodellen ist die Analyse der Wirkungsketten. Hier kann für jeden Faktor abgelesen werden, wie dieser auf verschiedenen Wegen beeinflusst oder beeinflusst wird:

Zumeist wird die qualitative Modellierung gewählt, wenn es schnell gehen soll, wenn weiche, schwer quantifizierbare Faktoren abgebildet werden sollen, oder auch, wenn das Modell riesig zu werden scheint.

Der Nutzen der qualitativen Modellierung ist gewaltig und überraschend zugleich. In Meetings, Strategien, Projekten und Prozessen können aufgrund der groben Einzelannahmen Erkenntnisse gewonnen werden, die über jede Bauchintelligenz hinaus entscheidend für erfolgreiche Planungen und Entscheidungen sein können!

Die Grenzen der qualitativen Modellierung liegen vor allem bei multiplikativen Zusammenhängen, bei wechselnden Dynamiken, dem Einfluss von einmaligen Ereignissen u.ä.. Dafür bietet sich dann das quantitative Modeln mit dem MODELER an. Mehr zu den Hintergründen und den Abgrenzungen zu anderen Ansätzen der qualitativen Modellierung gibt es auf unseren Methodenseiten. Die Einfachheit und die Aussagekraft der qualitativen Analyse durch den MODELER sind derzeit einzigartig.

< Top >