by Alexander Lettner
by Alexander Lettner
Die Wissenschaft hinter guten Ideen · Erfolgsmessung und organisationales Lernen
Wann ist ein Ideenprozess eigentlich erfolgreich?
Viele Ideen, hohe Beteiligung und eine gute Umsetzungsquote sehen nach Erfolg aus. Doch die Forschung zeigt, warum diese Zahlen nur Ausschnitte eines Innovationsprozesses abbilden – und weshalb auch eine verworfene Idee wertvoll sein kann.
Wissenschaftlicher Fachartikel · Themen: Ideenmanagement, Innovationserfolg, Kennzahlen, Wirkungsmessung, organisationales Lernen
1. Einleitung: Welche Zahl beweist Erfolg?
Erinnern wir uns an die Organisation vom Beginn dieses Teils: hohe Beteiligung, viele Ideen, mehrere Umsetzungen, fast alle Kennzahlen grün.
Aber welche dieser Zahlen beweist eigentlich, dass der Ideenprozess erfolgreich war? Die Frage wird schwieriger, sobald wir die Zahlen verändern. Was wäre, wenn sich nur 40 Menschen beteiligt hätten, unter ihren Vorschlägen aber eine Idee gewesen wäre, die ein wesentliches Problem des Unternehmens löst? Was wäre, wenn keine der Ideen umgesetzt worden wäre, das Unternehmen durch die Auseinandersetzung damit aber erkannt hätte, dass eine geplante Technologie für den vorgesehenen Anwendungsfall ungeeignet ist? Und wäre ein Ideenprozess mit einer Umsetzungsquote von 50 Prozent tatsächlich erfolgreicher als einer mit fünf Prozent? Organisationen messen gerne, was sich einfach zählen lässt. Sie zählen eingereichte Ideen, Teilnehmende, Kommentare, Bewertungen, ausgewählte Vorschläge und umgesetzte Maßnahmen, und manchmal berechnen sie auch Einsparungen oder zusätzliche Umsätze.
Alle diese Kennzahlen können sinnvoll sein, aber sie beantworten unterschiedliche Fragen. Genau darin liegt das Problem, denn Aktivität, Output, Outcome und Impact eines Innovationsprozesses sind nicht dasselbe. Die Forschungsfrage dieses Kapitels lautet deshalb:
Forschungsfrage: An welchen Ergebnissen lässt sich der Erfolg eines beteiligungsorientierten Ideen- und Innovationsprozesses sinnvoll beurteilen?
2. Theoretische Grundlagen: Innovation hat nicht nur ein Ergebnis
Die Forschung zur Messung von Innovationsmanagement zeigt seit Langem, dass Innovation nicht mit einer einzelnen Kennzahl angemessen beschrieben werden kann. Adams, Bessant und Phelps untersuchten die Literatur zur Messung von Innovationsmanagement und zeigten, dass unterschiedliche Messgrößen verschiedene Bereiche des Innovationsprozesses erfassen. Crossan und Apaydin unterscheiden in ihrer systematischen Literaturübersicht ebenfalls zwischen Innovation als Prozess und Innovation als Ergebnis und machen damit deutlich, dass bereits der Begriff „Innovationserfolg“ mehrere Ebenen umfasst.
Wenn 200 Ideen eingereicht werden, messen wir etwas anderes, als wenn zehn Ideen getestet werden. Wenn drei davon umgesetzt werden, messen wir wiederum etwas anderes, als wenn eine dieser Umsetzungen später zwei Millionen Euro einspart.
Für die weitere Betrachtung hilft eine einfache Wirkungskette:
Aktivität beschreibt, was innerhalb des Prozesses passiert. Output beschreibt, was der Prozess unmittelbar hervorbringt, während Outcome erfasst, welche Veränderungen daraus entstehen. Impact bezeichnet schließlich die weitergehende Wirkung für Unternehmen, Mitarbeitende oder Kunden. Eine weitere Dimension verläuft quer durch diese Wirkungskette, denn ein Innovationsprozess kann auf jeder dieser Ebenen neues Wissen erzeugen. Diese Dimension ist Lernen.
Die übliche Wirkungskette um Lernen als Querdimension zu ergänzen, ist unsere Synthese. Sie verbindet die Messung mit der These dieses Buches: Outcome und Impact beschreiben die Veränderung, Lernen ist ihr zweiter Teil.
Zur Forschungslage:
Leicht verfügbare Kennzahlen entstehen früh im Prozess, wirtschaftliche Wirkungen oft erst viel später – und lassen sich nicht immer einer einzelnen Idee zurechnen. Wir suchen deshalb nicht den einen Kennwert, sondern fragen, was welche Messgröße aussagen kann.
3. Was die Forschung zeigt: Was bedeutet Erfolg in einem Ideenprozess?
Viele Ideen sind doch ein Erfolg
Eine naheliegende Kennzahl für einen Ideenprozess ist die Zahl der eingereichten Ideen. Wenn bei einer Initiative 150 Vorschläge entstehen und bei einer anderen nur 20, wirkt die erste Initiative zunächst erfolgreicher. Ganz bedeutungslos ist diese Kennzahl nicht. Wie wir in Kapitel 2 gesehen haben, kann ein größerer Ideenpool die Chance auf besonders gute Ideen erhöhen (Girotra, Terwiesch & Ulrich).
Viele Ideen können zeigen, dass ein breiter Suchraum entstanden ist und dass Menschen unterschiedliche Lösungsmöglichkeiten eingebracht haben. Die Zahl sagt aber noch nicht, ob die Ideen relevante Probleme adressieren, ob darunter außergewöhnlich gute Vorschläge sind und ob die Organisation diese später auch erkennt. Und wie Kapitel 6 gezeigt hat, bevorzugen Menschen bei der Auswahl nicht automatisch die kreativsten Vorschläge (Rietzschel, Nijstad & Stroebe).
Ideenmenge ist ein möglicher Frühindikator, aber noch kein Erfolgsnachweis.
Dann messen wir eben die Beteiligung
Für einen beteiligungsorientierten Innovationsprozess liegt eine zweite Kennzahl besonders nahe, denn wenn möglichst viele Menschen ihr Wissen einbringen sollen, scheint eine hohe Beteiligungsquote ein offensichtlicher Erfolg zu sein. Auch diese Kennzahl ist wichtig. Wenn sich von 500 eingeladenen Mitarbeitenden 350 beteiligen, hat der Prozess einen erheblichen Teil der Organisation erreicht. Damit steigt grundsätzlich die Möglichkeit, Wissen sichtbar zu machen, das über Abteilungen, Hierarchiestufen und Funktionen verteilt ist.
Eine Beteiligungsquote von 70 Prozent sagt aber zunächst nur, dass sich 70 Prozent beteiligt haben. Sie sagt noch nicht, welches Wissen dadurch sichtbar wurde, welche Probleme erkannt wurden, welche Qualität die Vorschläge besitzen oder ob aus ihnen später bessere Entscheidungen entstehen. Ein Ideenprozess kann sehr viele Menschen aktivieren und trotzdem wenig verändern, ähnlich wie Gamification in Kapitel 5 Aktivität erhöhen konnte, ohne Motivation zu verändern.
Dann zählen die ausgewählten und umgesetzten Ideen
Wenn weder Ideenmenge noch Beteiligung den Erfolg ausreichend beschreiben, liegt die nächste Antwort nahe: Entscheidend ist, was tatsächlich ausgewählt und umgesetzt wird. Damit kommen wir der Innovation deutlich näher. Wie Kapitel 13 gezeigt hat, genügt Kreativität allein nicht (Baer): Eine gute Idee ist noch keine Innovation, und eine ausgewählte Idee ist noch keine umgesetzte Veränderung.
Die Umsetzungsquote scheint dieses Problem elegant zu lösen. Nehmen wir zwei Unternehmen. Unternehmen A erhält 100 Ideen und setzt davon 30 um, während Unternehmen B ebenfalls 100 Ideen erhält und nur fünf davon realisiert. Ist Unternehmen A mit einer Umsetzungsquote von 30 Prozent erfolgreicher als Unternehmen B mit fünf Prozent? Ohne zu wissen, was diese 35 umgesetzten Ideen bewirken, lässt sich die Frage nicht beantworten.
Vielleicht hat Unternehmen A dreißig kleine Prozessverbesserungen umgesetzt, während Unternehmen B mit einer einzigen der fünf Ideen ein neues Geschäftsmodell entwickelt hat. Vielleicht hat Unternehmen A aber tatsächlich dreißig wertvolle Verbesserungen realisiert, während die fünf Projekte von Unternehmen B keinen erkennbaren Nutzen erzeugen.
Wie in Kapitel 15 gesehen, unterscheidet die Innovationsforschung zwischen Exploitation und Exploration (March). Organisationen müssen einerseits bestehende Fähigkeiten verbessern und bekannte Möglichkeiten effizient nutzen, während sie andererseits neue und unsichere Möglichkeiten erkunden müssen. Exploration produziert zwangsläufig Unsicherheit.
Wenn eine Organisation deshalb vor allem auf eine hohe Umsetzungsquote achtet, kann ein problematischer Anreiz entstehen. Kleine, sichere und leicht realisierbare Ideen verbessern diese Kennzahl wesentlich zuverlässiger als radikale Vorschläge, deren Machbarkeit zunächst unklar ist. Ein Innovationsprozess mit einer Umsetzungsquote von 100 Prozent wäre deshalb möglicherweise kein Zeichen außergewöhnlicher Innovationskraft, sondern ein Hinweis darauf, dass fast ausschließlich Ideen ausgewählt wurden, deren Umsetzung von Anfang an sicher erschien.
Dann messen wir eben den wirtschaftlichen Nutzen
An dieser Stelle bleibt ein starkes Gegenargument. Wenn eine Idee zwei Millionen Euro einspart, die Durchlaufzeit eines Prozesses halbiert oder einen neuen Umsatzstrom erzeugt, dann scheint die Frage nach dem Erfolg beantwortet zu sein. Tatsächlich kommen wir mit solchen Kennzahlen der eigentlichen Wirkung wesentlich näher. Trotzdem entsteht ein neues Messproblem.
Wirtschaftliche Wirkung tritt häufig verzögert auf, und sie lässt sich nicht immer eindeutig einer einzelnen Idee zurechnen. Ein neues Produkt kann erfolgreich sein, weil die ursprüngliche Idee gut war, aber sein Erfolg hängt möglicherweise ebenso von Produktentwicklung, Vertrieb, Preisgestaltung, Marktbedingungen und dem richtigen Zeitpunkt ab. Außerdem erzeugt Innovation Wirkungen, die sich nicht ohne Weiteres in Euro ausdrücken lassen. Ein sichererer Arbeitsprozess, besseres Kundenverständnis, neues technisches Wissen oder eine strategische Option können für ein Unternehmen erheblichen Wert besitzen, obwohl sich dieser Wert nicht unmittelbar monetarisieren lässt. Besonders interessant wird die Frage, wenn eine Idee getestet und anschließend verworfen wird. War dieser Innovationsprozess erfolglos?
Kann auch eine nicht umgesetzte Idee erfolgreich sein?
Innovation erzeugt nicht nur Lösungen, sondern auch Wissen. Ein Unternehmen kann beispielsweise eine neue Technologie testen und feststellen, dass sie unter den eigenen Rahmenbedingungen nicht funktioniert. Es kann eine Kundenannahme überprüfen und erkennen, dass das vermutete Problem gar nicht existiert, oder es kann durch die Beschäftigung mit einer Idee eine technische Voraussetzung entdecken, die zuerst gelöst werden muss. Keine dieser Erkenntnisse muss unmittelbar zu einer Umsetzung führen. Trotzdem weiß die Organisation anschließend mehr als vorher. Damit wird eine einfache Gleichung problematisch:
Nicht umgesetzt bedeutet nicht automatisch wertlos, und umgesetzt bedeutet nicht automatisch erfolgreich.
Lernen ist deshalb keine Restgröße eines Innovationsprozesses, sondern eine Wirkung, die während des gesamten Prozesses entstehen kann.
Kennzahlen messen den Prozess nicht nur
Bis hierher könnte die Schlussfolgerung einfach lauten, dass Unternehmen mehrere Kennzahlen statt eines einzigen KPIs benötigen. Leider ist das Problem komplizierter. Kennzahlen bilden Organisationen nicht nur ab; sie beeinflussen auch Verhalten, sobald aus ihnen Ziele, Rankings, Boni oder Managementvorgaben entstehen.
Steven Kerr beschrieb dieses Problem bereits 1975 mit der Beobachtung, dass Organisationen häufig ein Verhalten belohnen, obwohl sie eigentlich ein anderes Ergebnis erreichen möchten.
Auf Ideenmanagement übertragen heißt das: Wenn die Zahl eingereichter Ideen zum zentralen Ziel wird, entsteht ein Anreiz, möglichst viele, auch schwache Ideen einzureichen. Wenn die Umsetzungsquote dominiert, können leicht realisierbare Vorschläge attraktiver werden, und wenn ausschließlich monetarisierbare Einsparungen zählen, können Wirkungen in den Hintergrund treten, die sich schwieriger in Euro ausdrücken lassen.
Das bedeutet nicht, dass Kennzahlen Innovation grundsätzlich behindern. Ihre Wirkung dürfte stark davon abhängen, wie sie gestaltet und verwendet werden.
Entscheidend ist deshalb, welches Verhalten eine Kennzahl sichtbar macht und welches sie möglicherweise begünstigt. Ein KPI kann sehr erfolgreich darin sein, genau das Verhalten zu erzeugen, das er misst, ohne dass dadurch das eigentliche Innovationsziel besser erreicht wird.
Was sollten Unternehmen also messen?
Aus der Forschung lässt sich keine universelle Scorecard ableiten, die für jeden Innovationsprozess gleichermaßen funktioniert. Es lässt sich aber unterscheiden, auf welcher Ebene eine Kennzahl eine Aussage trifft.
Aktivität: Was ist im Prozess passiert? Mögliche Kennzahlen sind Beteiligung, Ideen, Kommentare und Bewertungen.
Output: Was hat der Prozess hervorgebracht? Dazu zählen ausgearbeitete Konzepte, Prioritäten und Entscheidungen.
Outcome: Was hat sich dadurch verändert? Beispiele sind Tests, neue Prozesse, Produkte und Lösungen.
Impact: Was wurde dadurch besser? Denkbar sind Kosten, Umsatz, Qualität, Kundennutzen und Sicherheit.
Lernen: Was wissen wir jetzt besser? Hier zählen Erkenntnisse, widerlegte Annahmen und neue Fragen.
Diese Struktur ist nicht als Aufforderung gedacht, zwanzig neue KPIs einzuführen. Sie soll vielmehr verhindern, dass eine Organisation eine Kennzahl auf einer Ebene erhebt und daraus eine Aussage über eine andere Ebene ableitet.
Außerdem hängt die richtige Messung davon ab, weshalb der Ideenprozess überhaupt gestartet wurde. Wer Prozesskosten reduzieren möchte, braucht andere Erfolgskriterien als ein Unternehmen, das neue Geschäftsmodelle sucht. Wer Sicherheitsprobleme erkennen möchte, sollte andere Wirkungen beobachten als eine Organisation, die das Wissen ihrer Mitarbeitenden über neue Kundenbedürfnisse erschließen will. Damit beginnt die Messung des Innovationserfolgs paradoxerweise nicht am Ende des Prozesses. Sie beginnt mit der Frage, was durch den Prozess eigentlich besser werden soll.
4. Diskussion und Einordnung: Wenn Kennzahlen zu Zielen werden
Die Messung eines Ideenprozesses ist nicht neutral. Sobald eine Kennzahl zum Ziel wird, verändert sie potenziell das Verhalten der Beteiligten. Die von Kerr (1975) beschriebene Diskrepanz zwischen erwünschtem und belohntem Verhalten erklärt, weshalb mehr eingereichte Ideen nicht automatisch bessere Ideen bedeuten und eine hohe Umsetzungsquote den Blick auf riskantere, aber möglicherweise wertvolle Vorhaben verengen kann. Diese Folgen sind für konkrete Ideenprogramme plausible Ableitungen, keine durch die hier zitierte Literatur universell nachgewiesenen Wirkungen.
Auch bei wirtschaftlichen Ergebnissen ist Vorsicht geboten: Die Wirkung einer Innovation entsteht häufig aus dem Zusammenspiel von Entwicklung, Einführung, Marktbedingungen und organisationalen Fähigkeiten. Ein einzelner Vorschlag ist daher nicht immer die geeignete Einheit, um Erfolg vollständig zuzurechnen.
5. Bedeutung für das Ideenmanagement: Die passende Ebene messen
Ein belastbares Reporting unterscheidet die Zahl der Beiträge von den daraus entstandenen Entscheidungen, den tatsächlichen Veränderungen und deren Nutzen. Es dokumentiert zusätzlich, welche Annahmen überprüft wurden und welches Wissen die Organisation gewonnen hat. Dabei muss nicht jede Ebene mit einer Vielzahl neuer KPIs ausgestattet werden; entscheidend ist, dass Kennzahlen zu den Zielen des jeweiligen Ideenprozesses passen.
6. Fazit: Erfolg ist eine Wirkungskette
Ein beteiligungsorientierter Ideenprozess ist nicht allein deshalb erfolgreich, weil viele Menschen mitgemacht, viele Ideen eingereicht oder viele Vorschläge umgesetzt wurden. Diese Kennzahlen beschreiben wichtige Teile des Prozesses, aber sie beantworten unterschiedliche Fragen.
Erst die Veränderungen, die aus Tests und Umsetzungen resultieren, erlauben Aussagen über tatsächliche Wirkung, und Wissen kann selbst dort entstehen, wo eine Idee verworfen wird. Die Antwort auf unsere Forschungsfrage lautet deshalb:
7. Was daraus folgt
● Innovationsmanagement lässt sich nicht mit einer einzelnen Kennzahl erfassen; Messgrößen bilden unterschiedliche Ebenen ab.
◐ Kennzahlen prägen das Verhalten, das sie messen sollen.
◐ Eine sehr hohe Umsetzungsquote kann auf zu sichere Ideen hinweisen.
◐ Lernen ist eine eigene Erfolgsdimension: Auch eine nicht umgesetzte Idee kann erfolgreich sein, wenn die Organisation durch sie etwas weiß, das sie vorher nicht wusste.
● = durch zitierte Forschung direkt gestützte Aussage · ◐ = wissenschaftlich begründete Ableitung
8. Literatur & Quellen
Adams, R., Bessant, J. & Phelps, R. (2006). Innovation management measurement: A review. International Journal of Management Reviews, 8(1), 21–47. DOI: 10.1111/j.1468-2370.2006.00119.x.
Baer, M. (2012). Putting Creativity to Work: The Implementation of Creative Ideas in Organizations. Academy of Management Journal, 55(5), 1102–1119. DOI: 10.5465/amj.2009.0470.
Crossan, M. M. & Apaydin, M. (2010). A Multi-Dimensional Framework of Organizational Innovation: A Systematic Review of the Literature. Journal of Management Studies, 47(6), 1154–1191. DOI: 10.1111/j.1467-6486.2009.00880.x.
Girotra, K., Terwiesch, C. & Ulrich, K. T. (2010). Idea Generation and the Quality of the Best Idea. Management Science, 56(4), 591–605. DOI: 10.1287/mnsc.1090.1144.
Kerr, S. (1975). On the Folly of Rewarding A, While Hoping for B. Academy of Management Journal, 18(4), 769–783. DOI: 10.5465/255378.
March, J. G. (1991). Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science, 2(1), 71–87. DOI: 10.1287/orsc.2.1.71.
Rietzschel, E. F., Nijstad, B. A. & Stroebe, W. (2010). The selection of creative ideas after individual idea generation: Choosing between creativity and impact. British Journal of Psychology, 101(1), 47–68. DOI: 10.1348/000712609X414204.
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