wer ist askos?
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Zahlen und Beratung für den Kunden: Deutsche Lufthansa, TUI Group, Bundesministerien: Arbeit und Gesundheit, Verband Deutscher Rentenver- sicherungsträger, GEVAS München, Universität Konstanz, BMW Group. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
© ASKOS 08.10.2003
Vortrag für denRegionalabend des BVM Regionalgruppe Bayern
Dr. Christof Schatz
8. Oktober 2003
"Think it easy? Think it easily complex!"
Modelle und Simulation in der Marktforschung
© ASKOS 08.10.2003 Folie 2 "Think it easy? Think it easily complex!"
Wer ist ASKOS?
Moderne Methoden der Simulation und Statistik von den Universitäten, (die leider sonstweithingehend unbekannt sind).
Moderne Methoden der Simulation und Statistik von den Universitäten, (die leider sonstweithingehend unbekannt sind).
Alle Formen von quantitativer Dienstleistung.Wenn's um Zahlen geht - ASKOS.
Alle Formen von quantitativer Dienstleistung.Wenn's um Zahlen geht - ASKOS.
Zahlen undBeratungfür den Kunden:
Deutsche Lufthansa,TUI Group,
Bundesministerien:Arbeit und Gesundheit,
Verband DeutscherRentenver-
sicherungsträger,GEVAS München,
Universität Konstanz,BMW Group
Büro für Analyse, Statistik und Simulationseit 1999
NFO Worldwide
Infratest Sozialforschung
NFO Infratest Wirtschaftsforschung
Kooperation
© ASKOS 08.10.2003 Folie 3 "Think it easy? Think it easily complex!"
Einleitung: Wie "think it easy"-Träume im Marktforschungsalltag zerstäuben
© ASKOS 08.10.2003 Folie 4 "Think it easy? Think it easily complex!"
Ein Marketing-Leiter fragt: "Wir haben hier ein grünes Gel. Alles, was man damit einschmiert, wiegt 10% weniger. 10 g kosten 100 Euro. Wie und an wen sollen wir es verkaufen?"
Sie sagen: "Think it easy!" Und dann: "Sex sells. Werben Sie mit einer kurvenreichen Blondine dafür."
Wirklich?
© ASKOS 08.10.2003 Folie 5 "Think it easy? Think it easily complex!"
Bei Alkoholika, bei Zeitschriften, bei Motorrädern
Sex sells...
aber bei Computern?
aber bei Lebensversicherungen?
aber bei Urlaubsreisen?
aber bei Büchern?
aber bei Wohnungen?
aber bei ...?
© ASKOS 08.10.2003 Folie 6 "Think it easy? Think it easily complex!"
Sex Appeal ist nur ein kleiner Puzzlebaustein
Sex
App
eal
LeistungAusstattung
Sicherheit
Preis
Produkt-Image
Hersteller-Image
Qua
lität
HaltbarkeitKomfort
Service
Kundenprogramm
Alter
Geschlecht
Einkommen
© ASKOS 08.10.2003 Folie 7 "Think it easy? Think it easily complex!"
Sex Appeal
Leistung
Ausstattung
Sicherheit
Preis
Produkt-Image
Qualität
Haltbarkeit
Komfort
Service
Hoffnung I: Vielleicht sieht das Puzzle ja wenigstens so aus:
Kaufentscheidung
© ASKOS 08.10.2003 Folie 8 "Think it easy? Think it easily complex!"
Hoffnung II: Oder so?
Sex Appeal
Leistung
Ausstattung
Sicherheit
Preis
Produkt-Image
Qualität
Haltbarkeit
Komfort
Service
Käufertyp
Alter Geschl. Eink.
Einstell. Beruf Produkt
© ASKOS 08.10.2003 Folie 9 "Think it easy? Think it easily complex!"
Doch der Kunde braucht es detaillierter...
Population
Männer Frauen
Männer ABL Männer NBL Frauen ABL Frauen NBL
Segmente,
deskr. Stat.
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
Typen,Klassifizie-
rung
PM1 PM2 PM3 PM4 PM5
Produkt 1 Produkt 2 Produkt 3 Zusammen-hänge,
ModellstatistikPM=Produktmerkmal
Kaufentscheidung
© ASKOS 08.10.2003 Folie 10 "Think it easy? Think it easily complex!"
"Think it easy" ist schon lange vergessen
Die Prognosen stimmen nicht
Mathematische Beziehungen werden missinterpretiert
Unplausible Aussagen im Vergleich zum Erfahrungshintergrund des Kunden
Ergebnis:
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Ein reales Beispiel für "think-it-easy-"-Staub und was daraus gewachsen ist
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Genanntes Beispiel beruht auf einem realen Projekt, Konzern und Produkt sindaber fiktiv
Kunde: Produktplanungsabteilung eines grossen deutschen Konzerns
Produkte: Computer (fiktiv)
Marktanteil: Über 60%, je nach Marktsegment bis zu 90%
Frage: Wie kann die Produktpalette weiter optimiert werden?
==> Sehr detaillierter Informationsbedarf. "Lohnt es sich, für umsatzstarke Businesskunden, die Stammkunden sind und die einen Workstation-Class-PC mit 19"-LCD-Bildschirm gekauft haben, die Preisdifferenz zum nächststärkeren Prozessor auf0% versus 50% zu senken?"
Zielvorstellung: Umsatzwachstum durch jede Massnahme auf jedem Segment in Euro zu prognostizieren.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 13 "Think it easy? Think it easily complex!"
Erster Ansatz: Conjoint-StudieErgebnis: Viele Zahlen, aber sie waren nicht nachvollziehbar.Grund: Theoretischer Hintergrund des Kaufentscheidungsprozesses fehlte.==> Scheiterte
Nächster Ansatz: KundenzufriedenheitsstudieErgebnis: Viele Zahlen, aber sie waren alle unplausiblel.Grund: Kaufentscheidungen in diesem Marktbereich nicht immer zufriedenheits-bezogen.==> Scheiterte
© ASKOS 08.10.2003 Folie 14 "Think it easy? Think it easily complex!"
Kundenzufriedenheit und beyond
"Think it easy": Ist der Kunde zufrieden, dann kauft er auch. Kundenzufriedenheit = Kaufentscheidung
Aber:
Oft: Nutzer Kaufentscheider Monopoleffekte bei bestimmten Produkten/Produktbereichen
==> Der Kunde ist "Geisel" Rabattierungseffekte durch Stammkundenprogramme Zeitliche Dimension
Strukturbindung
© ASKOS 08.10.2003 Folie 15 "Think it easy? Think it easily complex!"
Kundenzufriedenheit plus Strukturbindung (plus Preis) = Kaufentscheidung
Aber was heisst: "Plus"?
==> Einstieg in die Kaufentscheidungspsychologie
© ASKOS 08.10.2003 Folie 16 "Think it easy? Think it easily complex!"
Käufertypen und Produkteigenschaften sollen differenziert und psychologischplausibel mit Kundenzufriedenheit (KZ) in Zusammenhang gebracht werden.
Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit, Kaufentscheidung (KE) und Strukturbindung (SB) muss untersucht und dargestellt werden
Die Daten dafür liegen in zwei getrennten Stichproben vora. Stichprobe mit Konzernkunden. Enthält vor allem KZ-Merkmaleb. Stichprobe mit Käufern eines PCs. Enthält vor allem SB-Merkmale.
Aus individuellen Kaufwahrscheinlichkeiten sollen Umsätze geschätzt werden.
Die Statistik soll vor dem Nutzer "abgeschirmt" werden. ==> Benutzerfreundliche Software, die Szenarienrechnungen erlaubt.("Simulation")==> "Wenn KZ mit Merkmal 1 um 10% steigt*, dann steigt der Umsatzum y%".
Dritter Ansatz: Modell- und Simulationsstudie
Anforderungen:
© ASKOS 08.10.2003 Folie 17 "Think it easy? Think it easily complex!"
Wie kann man das schaffen?
© ASKOS 08.10.2003 Folie 18 "Think it easy? Think it easily complex!"
Drei Arbeitsansätze für die Existenzfrage des Marketings "What shall we do?"
I. "Kreuztabelle" = Häufigkeitsauszählungen und vergleichende Mittelwerte(Deskriptive Statistik)
II. Statistische Modellea. Nur statistische Modelle. Ergebnis: Koeffizienten oder Typen (==> Komplizierte Tabellen...)b. Statistische Modelle und Simulation. Ergebnis: Software. Ein GUI-Tool, in das die Massnahme eingegeben wird und die Wirkung in der Grösse ausgegeben wird, die der Entscheider benötigt.
III. Elementare Modelle. Das Bild vom Kunden und seinen Entscheidungsprozessenwird im Computer konstruiert. ==> Die Vorstellungen von Kaufentscheidungenkönnen angemessen komplex werden.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 19 "Think it easy? Think it easily complex!"
Modelle sind "Vorstellungen" oder "Bilder" über die Wirklichkeit
Vorstellungen über Typen oder Zusammenhänge werden gebraucht,um Kaufentscheidungsprozesse zu verstehen.==> Aus Kreuztabellen allein lassen sich weder Typen erkennen noch Zusammenhänge!
Zusammenhänge oder Typen muss man kennen, um die eigentlichenFragen des Marktetings beantworten zu können, die Forecasting-Fragen sind: Wie wirkt sich ein Produkt oder eine Massnahme aus?
Ausserdem: Modellstatistik holt aus Daten mehr relevante Informationen heraus. (Modellstatistik ist nicht so "fallzahlhungrig" wie deskr. Statistik)
Wozu Modelle?
© ASKOS 08.10.2003 Folie 20 "Think it easy? Think it easily complex!"
Wozu Simulation?
X1 Y
Kann ich verstehen
1X1
X2
X3
Y2
3
Kann ich verstehen
X1
X2
X3
Z1
Z2
Y Wird schon schwierig14
25
35
46
56
© ASKOS 08.10.2003 Folie 21 "Think it easy? Think it easily complex!"
X1
X2
X3
Z1
Z2
Y1
14
24 51
25
35
46
46
log
log
Was soll das denn sein ?
Um Zusammenhänge interpretieren zu können, die nicht mehr nur einfach sind, nutzen Koeffiziententabellen nichts mehr:Multikollinearitäten, Nichtlinearitäten, Interaktionseffekte und Prozessketten kann man nicht im Kopf zusammenrechnen.
Y2W(x)Y1(x)dx
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Kaufwahrscheinlichkeits-Modell
Kau
fwah
rschein
lichkeit
M30M29
M31
Zufr. Komfort
Wichtigkeitsind.(Frage 13)
Intermediäres ModellDetail-Modell
PCPC
PCPC
PC
PCPC
F42F41
GeschlechtAlter
Firma
LeistungsklasseKaufgrund
PC Umsatz mit uns
Kontrollvariablen
M2M1
M4M3
M4
M6M5
M10M9
M12M11
M13
M15M14
M7 M16M8
Zufriedenheit Service . KundenzufriedenheitSATI, RECO
PCPC
PC…F40_1
F40_12
Leistungsdimensionen
M18M17
M20M19
M21
M23M22
M25M24
M27M26
M28
Zufriedenheit Leistung. .
Preis-bindung
Mon-Bindung
KundP-Bindung
Wiederkauf-bereitschaft REPU
KBI
Strukturchart aus dem realen Projekt (Beschriftungen geändert)
© ASKOS 08.10.2003 Folie 23 "Think it easy? Think it easily complex!"
Simulation = "So tun, als ob".
Simulation wird heute (fast) überall angewendet:
Was ist Simulation?
Fahr- und Flugsimulation Verkehrssimulation Wirtschaftssimulation Simulation von naturwissenschaftlichen und technischen Systemen (z.B. auch Wetter) Soziodemographische, soziologische, psycholgische Simulationen Arzt ;-)
Simulation und Statistik:
Daten Statistik Zusammenhänge
Zusammenhänge Simulation Daten
© ASKOS 08.10.2003 Folie 24 "Think it easy? Think it easily complex!"
Simulation und Modellstatistik?
Simulationen "rechnen" statistische Modelle durch. Gegeben: Eingangsdaten (real oder fiktiv), Zusammenhänge (statistisch geschätzt)Ermittelt: Ausgangsdaten, d.h. entscheidungsrelevante Grössen
Simulationen kapseln damit die Modelle gegen die Nutzer ab: Der Nutzer muss kein Statistikexperte sein.
Simulationen absorbieren die Komplexität der Beziehungen
"Durchgerechnet" werden kann jede Art von statistischem Modell: Conjoints, LR, LDVR, NLR, Strukturmodelle, Zeitreihenmodelle, Ereignis- und Paneldatenmodelle, Decision Trees, Faktorenanalysen (in Verbindung mit LR), MDS, Cluster- und Diskriminanzmodelle, NN, u.v.m.==> Aber mittels Simulationen können diese Verfahren auch kombiniert werden!
© ASKOS 08.10.2003 Folie 25 "Think it easy? Think it easily complex!"
Simulation können noch mehr
Statistischen Fehler jeder Aussage ermitteln
Missing Data schätzen
Latente Variablen schätzen ("Imputing")
Von statistischen Variablen auf operative Variablen umrechnen(Bsp.: Von Bruttoeinkommen auf Nettoeinkommen. Oder: Von Kaufwahrscheinlichkeit auf Umsatz)
Eigendynamische Entwicklungen darstellen (X wirkt auf Y und Y wirkt auf X)
Forecasting von zeitlichen Entwicklungen auf Mikro- und Makroebene
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Hurra! Think it easy! Einfach Simulation basteln!????
© ASKOS 08.10.2003 Folie 27 "Think it easy? Think it easily complex!"
Ergebnis unseres Beispielprojekts:
Auch der dritte Ansatz "Statische Simulation" scheiterte.
Der Konzern hatte "Vorwissen", dem die Simulationsergebnisse widersprachen.
==> Die Wirkung der Massnahmen war für den Konzern nichtnachvollziehbar, da er die Komplexität des Modells nicht akzeptierte.==> Das Modell war komplex, die Simulation half, aber der K.hatte noch "Think it easy" im Kopf.
Massnahmeszenarien erbrachten unplausible Ergebnisse, wenn"extreme" Massnahmen eingegeben wurde. "Extreme" Massnahmenwaren aber häufig.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 28 "Think it easy? Think it easily complex!"
Die Simulation hatte keine "Autorität", da sie zwar mathematisch-statistisch nachvollziehbar arbeitete, statistisch valide geschätzt wurde, aber da die Aussagen selbst nicht validiert werden konnten.
Die Software und alle Ergebnisse des Projekts verschwanden in der Schublade.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 29 "Think it easy? Think it easily complex!"
Ursache: Falscher Denkansatz!
Menschenbild des Konzerns:
==> Er nahm das Modell als Wirklichkeit==> Wollte seine Produkte so optimieren, wie man die Parameter eine Maschine optimiert.
Menschenbild von ASKOS:==> Solche "mechanistischen" Modellestellen lediglich einfache Tendenzen oder Trendsin der Kaufpsychologie dar. Sie können dem Marketingexperten nicht aufder Suche nach dem ultimativen Produkt helfen!
Die Psychologie ist viel komplexer! Beispiel: Mobiltelefone und SMS
© ASKOS 08.10.2003 Folie 30 "Think it easy? Think it easily complex!"
Generische "Fehler" im statistischen Modell des Beispiels:
Gleichgewichtsmodell, statisch. Kaufentscheidungen sind aber Prozesse und dynamisch.
Zentrale Grössen, die aus der Psychologie und Soziologie bekannt sind,fehlten. Wichtigste: Das soziale Netzwerk und allgemeiner die gesamte soziale Umwelt des Kunden.
Weithingehend lineares Modell. Die Psychologie ist aber nicht linear,sondern von "Zünd"-Effekten geprägt. Eine "belanglose" Kleinigkeit ändert sich und man entscheidet sich komplett um.
Kaufrationalität kann "unplausibel", d.h. "irrational" sein.Beispiel: Etwas wird fast umsonst angeboten, was man gar nicht braucht.Man kauft es trotzdem, denn es ist ja (fast) umsonst. Ade Rational Choice!
© ASKOS 08.10.2003 Folie 31 "Think it easy? Think it easily complex!"
Schritte beim elementaren Modellieren
1. Ein elementares Modell (eine elementare Theorie) bauen
2. Darauf basierend ein statistisches Modell bauen
3. Das statistische Modell testen und schätzen
4. Massnahmen mit dem statistischen Modell simulieren
Lösungsansatz: Elementares Modellieren
© ASKOS 08.10.2003 Folie 32 "Think it easy? Think it easily complex!"
Anwendungsgebiete:
Statistische Modelle
Projekte mit kürzerer Laufzeit (<= 2 Jahren)
Ziel: Planzahlen zur generellen Orientierung
Ansprüche an die Qualität der Modelldynamik: Mittel bis gering
Ansprüche an die Validität der Trends: Hoch
Elementares Modellieren
Entwicklung eines Planungsinstruments mit langer Entwicklungsdauer (> 2 Jahre)
Ziel: Lernen, Analysieren, die Dynamik undCharakteristik des Marktes kennenlernen.
Ansprüche an die Qualität der Modelldynamik: Hoch
Ansprüche an die Validität der Trends: Zunächst gering
© ASKOS 08.10.2003 Folie 33 "Think it easy? Think it easily complex!"
Wie baut man ein elementares Modell?
Ein elementares Modell beinhaltet alle Grössen, die der Forscher aufgrund seines Wissens als zentral annimmt. Ihre Messbarkeit spielt dabei keine Rolle!Ebenso beinhaltet sie alle zentralen Beziehungen!
Ein elementares Modell muss alltagsvalide sein==> Es muss alle prototypischen bekannten Situationen und Prozesseauf der Personenebene richtig darstellen ("repräsentieren") können.
Daher muss ein elementares Modell eine Mikromodell sein.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 34 "Think it easy? Think it easily complex!"
Wie formuliert man eine elementares Modell?
Mit Simulationen!
Und zwar s.g. Agentensimulationen - SIMCITY als Arbeitsinstrument!
Produkt
Interaktion,Kommunikation
Agent 1
Interesse
Wissen
Ressourcen
Agent 2
Interesse
Wissen
Ressourcen
Agent 3
Interesse
Wissen
Ressourcen
Käuferpopulation
© ASKOS 08.10.2003 Folie 35 "Think it easy? Think it easily complex!"
Agentensimulationen werden in den WW, Soziologie, Psychologie als Instrument zur Theoriekonstruktion eingesetzt.
Die entsprechenden Bereiche arbeiten eng mit der Informatik und derRoboterforschung zusammen.
USA:Santa Fe InstituteNew England Complex Systems InstituteThe Max-Planck-Institute for Research into Economic SystemsAspect-Oriented Programming (AOP) in Xerox Palo Alto Research Center (PARC)Internet Ecologies Area in Xerox Palo Alto Research Center (PARC)The School of Cognitive and Computing Sciences (COGS) in the University of Sussex at BrightonDeutschland:Institut für sozialwissenschaftliche Informatik KoblenzLehrstuhl für Operations Research und Systemtheorie Passau
Zur Programmierung gibt es eigene Sprachen wie MIMOSE , SWARM oder ACE
© ASKOS 08.10.2003 Folie 36 "Think it easy? Think it easily complex!"
Ziel: Die künstlichen Käufer in der Computersimulation sollen sich so ähnlichwie möglich zu dem verhalten, was wir als reales Kaufverhalten kennen.
Wahrnehmung von Produkten, Produktinformationen, Anbietern Vertrauensmechanismen Orientierung am Kaufverhalten des anderen Erfahrungen mit dem Produkt/Anbieter Übertragung von Erfahrungen auf andere Produkte/Anbieter Kommunikation von Erfahrungen Bedürfnisweckung, Änderung von Präferenzen Gruppeneffekte, Imagewirkung von Produkten Individuelle ökonomische Charaktere ("Spartyp", "Spielkind") Rahmenbedingungen wie Preis, Kundenprogramme usw.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 37 "Think it easy? Think it easily complex!"
Ergebnis ohne elementares Modell: Bild des Kunden liegt nur in den Köpfen vor: Segmentiert, simplifiziert, unterschwellig, unlogisch, nicht kommuniziert.
Ergebnis mit elementarem Modell: Bild des Kunden liegt als Software vor: Ganzheitlich , komplex, explizit, logisch, kommuniziert und diskutiert.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 38 "Think it easy? Think it easily complex!"
Elementares Modell und statistisches Modell: Kein Gegensatz, sondern Äpfel und Birnen: Sie ergänzen sich gegenseitig.
In einem guten längerfristigen Projekt gibt es beides, relativ unverbunden!
Mit Hilfe des EM baut man den Ansatz des SM
Mit Hilfe des EM versucht man die Ergebnisse des SM zu verstehen und/oder zu hinterfragen. Sätze wie "Das erscheint mir aber komisch", "Nein, das kann nicht sein, unsere Kunden sind anders" sind dann keine Sackgasse mehr.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 39 "Think it easy? Think it easily complex!"
Auftraggeber,Marktforscher
Vorstellungen,Plausibilitäten,Erfahrungen,Vorurteile
Reale Kunden
Statistisches Modell der Kunden
Wirkung von Massnahmen
Elementares Modell der Kunden
Verstehen,beurteilen,hinterfragen,lernen,erweitern
QualitativeStudie
Auswertungen
Virtuelle Daten
realvirtuell
Daten
© ASKOS 08.10.2003 Folie 40 "Think it easy? Think it easily complex!"
Integrierte Marktforschung von morgen und übermorgen
Kleine Nebenbemerkung: Von ASKOS können sie dieseschon heute haben...
www.askos.de
© ASKOS 08.10.2003 Folie 41 "Think it easy? Think it easily complex!"
...und wo kommen die Millionen her, so etwas zu erstellen?
Irrtum des Top-Down-Planens!
Top-Down-Planung: Alles von oben nach unten durchplanen, bevor man einen einzigen Arbeitsschritt in die Realität umsetzt ==> Keine gute Idee für "Neuland"-Projekte.
Klein anfangen! Investitionen können nur dann sinnvoll geplant werden, wenn man die Sache kennt, in die man investiert. Am Anfang kennt man aber noch nichts.
==> Zuerst reinschnuppern, Workshops veranstalten, eine kleine Agentensimulationen erstellen/lassen (z.B. mit www.agentsheets.com), ein "Gefühl" dafür bekommen, welche Modellierung für den betreffenden Markt und das entsprechende Informationsbedürfnis notwendig wäre.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 42 "Think it easy? Think it easily complex!"
Zusammenfassung:
"Think it easy" im Sinne von "die Aufgabe ebenso gut lösen, aber weniger kompliziert" ==> OK.
"Think it easy" im Sinne von Vereinfachung ist in der Marktforschung realitätsfern ==> Der Markt, die Kunden, die Anforderungen und die Realität sind komplex.
Man braucht komplexe Vorstellungen von Zusammenhängen und Typen. Die Modellstatistik bietet diese.
Um die Aussagen komplexer Modellstatistik zu verstehen, muss man die Modelle simulieren.
Die modellstatistischen Vorstellungen vom Marktagenten sind starr, einfach und maschinell. Gute Vorstellungen von Marktagenten bekommt man nur mit elementaren Modellen ==> Agentenmodelle und -simulation.
"Think it easy" im Sinne von "die Aufgabe ebenso gut lösen, aber weniger kompliziert" ==> OK.
"Think it easy" im Sinne von Vereinfachung ist in der Marktforschung realitätsfern ==> Der Markt, die Kunden, die Anforderungen und die Realität sind komplex.
Man braucht komplexe Vorstellungen von Zusammenhängen und Typen. Die Modellstatistik bietet diese.
Um die Aussagen komplexer Modellstatistik zu verstehen, muss man die Modelle simulieren.
Die modellstatistischen Vorstellungen vom Marktagenten sind starr, einfach und maschinell. Gute Vorstellungen von Marktagenten bekommt man nur mit elementaren Modellen ==> Agentenmodelle und -simulation.
© ASKOS 08.10.2003 Folie 43 "Think it easy? Think it easily complex!"
Beides zusammen ==> Integrierte Forschung
Auf Gebieten, die noch mitten in der F&E stecken ==> Reine Top-Down-Forschung falsch.
Stattdessen in diesem Fall mehr oder nur Extreme Research: Klein anfangen, nichts fest planen, Projekte Schritt für Schritt wachsen lassen.
==> Das Anwenden von Patentrezepten ist fast immer falsch. Erst schauen, dann bauen.
Beides zusammen ==> Integrierte Forschung
Auf Gebieten, die noch mitten in der F&E stecken ==> Reine Top-Down-Forschung falsch.
Stattdessen in diesem Fall mehr oder nur Extreme Research: Klein anfangen, nichts fest planen, Projekte Schritt für Schritt wachsen lassen.
==> Das Anwenden von Patentrezepten ist fast immer falsch. Erst schauen, dann bauen.