Prediction Markets (Prognosebörsen) eigenen sich um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse vorauszusagen. Dies kann im Innovationsprozess für geringere Entwicklungskosten und erfolgreichere Produkte genutzt werden.

In der Produktentwicklung gibt es viele Entscheidungspunkte, die letztlich alle unter dem Gesichtpunkt stehen, ob aus der Idee in den jeweiligen Entwicklungsstufen wirklich ein erfolgreiches Produkt wird. Diese Entscheidungen werden zumeist auf der Basis der Erfahrung und dem Wissen von einigen wenigen Experten gefällt. Mit Hilfe von internetbasierten bzw. intranetbasierten Predictions Markets können die Entscheidungen auf eine deutlich breitere Basis gestellt werden. Man bedient somit sich der Erfahrung und des Wissens von vielen Experten, z.B. der eigenen Angestellten oder auch der zukünftigen Kunden.

Prediction Markets liefern Nutzen in allen fünf idealisierten Stufen der Produktentwicklung:

[list]   1. Idea Generation and Screening stage
      Schon heute haben eine Vielzahl von Unternehmen Online-Communities um Kunden zu Ideengebern für neue Produkte und Produkteigenschaften zu machen. Diese lassen sich leicht um Prediction Markets erweitern, die Ideen auch gleich bewerten.
   2. Product Concept Stage
      Schon heute präsentieren viele Unternehmen Produktstudien und -konzepte online den potentiellen Kunden. Prediction Markets machen solche Umfragen aussagekräftiger.
   3. Design and Engineering Stage
      Entwicklungsteams können intern Prediction Markets einsetzen um Wirtschaftlichkeit und Effizienz von unterschiedlichen Entwicklungsansätzen zu bewerten.
   4. Product Testing Stage
      Unterschiedliche Prototypen können auf ihre Markttauglichkeit getestet werden.
   5. Product Launch Stage
      Noch vor dem Produktlaunch lassen sich mit Prediction Markets [/list:u]Verkaufszahlen prognostizieren. So lassen sich Marketingausgaben optimieren.

Ein kürzlich veröffentlichtes Papier hat diese Möglichkeiten analysiert und mit einer beispielhaft entwickelten Software durchgespielt. Interessant sind die unterschiedlichen Anforderungen an das System abhängig von Teilnehmern und Incentives. Ebenfalls interessant ist die Tatsache, dass bereis bei einer Teilnehmergruppe von 12 Personen sehr gute Ergebnisse erzielt werden konnten. Wie gut sind die Vorhersagen erst, wenn alle Mitarbeiter, Kunden und Lieferanten von BMW oder WV über die neuen Modelle abstimmen?

Quelle: blog.futurelab.de