Customer Foresight
Customer Foresight ist ein Feld der angewandten Forschung. Es zielt darauf ab, künftige Präferenzen und Wünsche der Verbraucher im Hinblick auf die Produkte und Dienstleistungen von morgen zu verstehen. Dies geschieht durch die Kombination von Elementen der Kundenforschung und der Zukunftsforschung. Customer Foresight kann als eine Interaktion mit projizierten Zukunftsmärkten durch ausgewählte Kunden verstanden werden, indem ihre Wünsche und Einstellungen, Ideen und Visionen sowie ihre Wahrnehmung von Signalen und Treibern des Wandels verstanden werden. Auch wenn das Konzept die Zukunft nicht vorhersagen kann, ermöglicht es Unternehmen, sich auf verschiedene Zukunftsszenarien vorzubereiten, und verbessert so Strategie- und Entscheidungsprozesse.
Definition und Klassifizierung[Bearbeiten]
Zahlreiche Erfindungen scheitern wegen mangelnder Kundenorientierung.[1] Folglich stellt die Antizipation künftiger Kundenbedürfnisse und -verhaltensweisen eine Herausforderung bei der Entwicklung künftiger Produktportfolios dar. Dies ist vor allem für Branchen mit langen Planungszyklen relevant, da diese Branchen schon heute Nutzenversprechen für die Kunden von morgen entwickeln müssen.[2] Dabei geht es jedoch um den Umgang mit vielen Unbekannten, z. B. dem zukünftigen Alltag oder zukünftigen Konsummustern. Aus diesem Grund beginnt Customer Foresight mit der Analyse der Verbraucherbedürfnisse, -werte und -motivationen von heute. Methoden im Bereich der Konsumentenforschung, die in dieser Phase eingesetzt werden können, sind z. B. qualitative und quantitative Erhebungen, Verhaltensbeobachtung und -erfahrung, ethnographische Forschung, Kulturanalyse oder Werte- und Motivationsforschung. Auf Basis dieser Konsumentenerkenntnisse werden Transformationen und Veränderungsdynamiken in die Zukunft projiziert.[3] Als Ergebnis wird ein Möglichkeitsraum definiert.[4]
Um daraufhin zukünftige Realitäten zu verstehen, werden Kunden- und Zukunftsforschung kombiniert. Als Foresight-Instrumente können zum Beispiel Szenarioplanung, Trendforschung und Science-Fiction eingesetzt werden. Es können aber auch quantitative Methoden wie die Zeitreihenanalyse eingesetzt werden. Ihre Anwendung ermöglicht es Veränderungsdynamiken zu verstehen und die prognostizierten Entwicklungen in die Zukunft zu projizieren. Die folgende Grafik visualisiert und ordnet den Ansatz in den Sweet Spot der Kunden- und Zukunftsforschung ein.[5]
An der Schnittstelle von Kunden- und Zukunftsforschung ist es dann entscheidend, die Interaktion von Kunden mit den Treibern des Wandels oder zukünftigen Realitäten zu verstehen. Da Customer Foresight sehr stark von der Generierung von Erkenntnissen durch Interaktionen abhängt, ist eine systematische Auswahl der Studienteilnehmer von großer Bedeutung. Durch die Interaktion mit Trend Receivern oder anderen Studienteilnehmern werden Erkenntnisse generiert, die dann analysiert werden. Der folgende Abschnitt enthält eine detailliertere Beschreibung der Phasen typischer Customer-Foresight-Projekte.
Phasen von Customer-Foresight-Projekten[Bearbeiten]
Customer Foresight beginnt typischerweise mit der Identifizierung relevanter Geschäftsanforderungen, z. B. durch die Analyse der Marktdynamik, der Visionen und Ziele und der Wertversprechen. In einem zweiten Schritt werden Veränderungsdynamiken analysiert und Forschungsmaterialien zu Zukunftsszenarien gesammelt, z. B. durch die Anwendung von Szenarioplanung, Desk Research, Roadmapping und das Sammeln von Input aus Science Fiction.[6][7] Dann werden die am besten geeigneten Dialogpartner und Projektteilnehmer durch Anwendung von Pyramidentechniken, Screening, Scouting oder Broadcasting ausgewählt. Die Interviews können in Form von Rollenspielen, Workshop-Formaten oder qualitativen Interviews organisiert werden. Auf Grundlage dieser Inputs werden praktische Implikationen identifiziert, die dann von Entscheidungsträgern durch Strategie-Workshops, Backtesting oder Design Thinking Sprints integriert werden.[5] Folglich sollen Customer-Foresight-Erkenntnisse zum Geschäftswert beitragen.
Siehe auch[Bearbeiten]
Einzelnachweise[Bearbeiten]
- ↑ Kleijnen, Mirella; Lee, Nick; Wetzels, Martin: "An exploration of consumer resistance to innovation and its antecedents". Hrsg.: Journal of Economic Psychology. Band 30, Nr. 3, 2009, ISSN 0167-4870, S. 344–357, doi:10.1016/j.joep.2009.02.004.
- ↑ Hofmann, Rupert: Trend-Receiver - qualifizierte Visionskraft Kriterien und Vorgehensweisen der Befragtenauswahl und Dialoggestaltung bei Studien zu zukünftigen Konzepten am Beispiel der Audi AG. 2011, ISBN 978-3-86955-782-3.
- ↑ Schweitzer, Nicola; Hofmann, Rupert; Meinheit, Andreas: "Strategic customer foresight: From research to strategic decision-making using the example of highly automated vehicles". In: Technological Forecasting and Social Change. Nr. 144, 1. Juli 2019, S. 49–65.
- ↑ Hofmann, Rupert: "Visionary competence for long-term development of brands, products, and services: The trend receiver concept and its first applications at Audi". Hrsg.: Technological Forecasting and Social Change. Nr. 101, 1. Dezember 2015, doi:10.1016/j.techfore.2019.04.004.
- ↑ 5,0 5,1 Eller, Hofmann & Schwarz: The Customer Foresight Territory. In: Marketing Review St. Gallen. 3, 2020.
- ↑ siehe Hahn et al. 2016 für ein Beispiel eines multmethodischen Studienansatzes im Bereich Customer Foresight)
- ↑ Hahn, Alexander; Hofmann, Rupert; Bilgram, Volker; Schwarz, Jan Oliver; Meinheit, Andreas; Füller, Johann: "Easy Rider", Die frühe Phase des Innovationsprozesses: Neue, praxiserprobte Methoden und Ansätze, FOM-Edition. Hrsg.: Thomas Abele. Springer Fachmedien, Wiesbaden, ISBN 978-3-658-09722-6, S. 75–98, doi:10.1007/978-3-658-09722-6_5.
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