Kollektive Intelligenz Business Games
14 kreative Einsatzmöglichkeiten von Kollektiver Intelligenz in Ihrem Unternehmen
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- Kollektive Intelligenz -

Image

Bilderrahmen
Ziel

Images werden von Unternehmen im Markt und bei den Mitarbeitern durch ein professionelles Marketing gemanagt. Image erfasst die Meinung über das Unternehmen, über Produkte und Dienstleistungen, die Marke, über die Leistungskraft der Zukunft des Unternehmens. Klassischerweise wird das Image durch Messmethoden ermittelt. Jedoch verlangt gerade das Image in dem Fluss seiner Dynamik ein ebenso dynamisches Modell.

Die Antwort: Kollektive Intelligenz mit der Technologie des neuronal-semantischen Web 3.0. Permanent wird das Image des Marktes und des Unternehmens zurück gespielt. Sofort kann reagiert werden: positiv verstärken oder Schwächen abfedern.  

 

Problem
Bei klassischen Erhebungsverfahren wird das Image zeitpunktbezogen erhoben. Dann durch Experten ausgewertet. Das dauert viel zu lange und ist zu einseitig. Das Unternehmen aus interner Sicht, der Markt aus externer Sicht verlangen Lösungen, die das aktuelle Image zeitnah repräsentierten. Nur so können angemessene Reaktionen schnell und zielsicher erfolgen.

 

(A) Semantik: Image/ Intranet

Die Beobachtungscluster im Intranet sind außerordentlich breit gefächert, solange die Voraussetzung der Aussagekraft der Repräsentativität gewährleistet bleibt: neue und lang im Unternehmen befindliche Mitarbeiter, Jungstar und Ältere, Führungskräfte, Leistungsträger, Mitarbeiter, Produktion, Marketing, Vertrieb, Disposition etc., High Potential und Routiniers, Fachkräfte und Generalisten, Akademiker und Zweiter-Bildungsweg-Kämpfer, Frauen und Männer etc. Aus diesen differenzierten Schichten, Communities, Social Groups lassen sich nun Daten identifizieren, zu Informationsclustern zusammen binden, die in real time Aussagen ermöglichen, die Unternehmen in die Pole-Position im Markt spielen.
(B) Semantik: Image/ Internet

Die schier unendliche Vielfalt der Content & Social Plattformen des www, wie MySpace, Facebook, Twitter, Youtube, LinkedIn, Mister Wong, Blogs, Foren… ermöglichen die Reichweite und die damit verbundene Interpretationskraft des Intranets extrem zu sprengen. Weltweit kann nun auf die relevantesten Informationsquellen zurück gegriffen werden. Das Unternehmen löst seine statischen Grenzen auf, um sich sodann noch besser im internationalen Wettbewerb abzugrenzen. Eine profitgenerierende Paradoxie.

 

 

Nutzen
  • Das gezielte Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten von ausgewählten Clustern und Panels ist nicht neu, neu ist die Automatik der Erhebung, ohne den Einsatz von klassischen Beobachtungs- und Befragungsverfahren, durch die Technologie des neuronalen-semantischen Web 3.0
  • Schlussfolgerungen aus großen Personengruppen, die einzelne nicht leisten können. Tausende Befragte (Weisheit der Vielen) haben validere Prognosen als Ansichten Einzelner
  • Direkte Aktualitätsinformationen stehen mit der notwendigen Interpretationskompetenz in Echtzeit (Reality ) zur Verfügung
  • Hochintelligente anspruchsvolle Algorithmen, um neue ungewohnte Informationen neu zu kombinieren, damit das Verständnis der Kunden und Mitarbeiter entscheidend besser wird. Es werden Kunden ermittelt, die ähnliche Kaufmuster haben.
  • Hochkomplexer Content wird auf ein verständliches Niveau reduziert sowie optisch attraktiver dargestellt und in logisch-kreativen Verknüpfungen ausformuliert (also kein Google-Link-Salat)
  • Informationsflut, Know-how Overkill wird reduziert und einfach/ simpel, gut lesbar und verständlich, merkfähig dargestellt
  • Komplexe Muster werden über die neuronalen Verschaltungen identifiziert und zu unternehmensrelevanten Unternehmensdaten verarbeitet
  • Schlechte, unübersichtliche, verrauschte Datenlandschaften werden strukturiert
  • Weltweit zerstreute Personen werden durch Ähnlichkeiten oder Differenziertheiten miteinander auf der Basis persönlicher Bezüge verknüpft
  • Die Experten-Taxonomie und Folksonomy (user generated content) wird ontologisch (Ontologie: Hierarchie der Hierarchien) über Metastrukturen übersichtlich dargestellt
  • Metadaten werden aus Klassen, Eigenschaften durch Key-Words (Tags) mit-einander verbunden
  • Die anspruchsvollsten Beziehungen werden in logische Trails verwoben