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Wie gut ist Ihre Reichweite?
Wie gross ist das Interesse Ihrer Besucher?
Was wird geteilt, geliked und getwittert?
Wie hoch sind Ihre Konversionskosten?
Woher kommen Ihre Besucher und Kunden?
Wie gross ist Ihre Fangemeinde?

Riskmanagement

Die meisten Führungskräfte sind wachsam, wenn es darum geht, starke Wettbewerber, regulatorische Änderungen oder technologische Neuentwicklungen zu beobachten.
Andere, oft grössere, Risiken bleiben meist unentdeckt, wie viele Beispiele aus der jüngsten Vergangenheit zeigen: Explosion und Untergang einer BP Ölbohrinsel mit verheerenden Auswirkungen im Golf von Mexiko, undurchsichtige Finanzinstrumente, die bekannte Finanzinstitute an den Rand des Abgrunds getrieben haben, der millionenfache Rückruf von Toyota Autos mit fehlerhaften Gaspedalen sowie giftige Mattel Spielzeuge made in China zeugen von Risiken mit grossem Schadensausmass und hohem Vertrauensverlust bei ehemaligen Kunden.

Die meisten Gefahren könnten im Vorfeld erkannt und entschärft werden, noch bevor sie Unternehmen, Menschen und / oder Umwelt schädigen können.
Deshalb ist mehr denn je ein Umdenken und ein anderer Umgang mit Risiken gefragt.

Risk Intelligence

Wir leben in einer zunehmend datenhungrigen und generierenden Welt. Denn heute sind ohne Daten weder Forschung noch unternehmerisches Handeln sinnvoll möglich. Daten sind zur begehrten, oft teuren, Ware geworden, um Zusammenhänge zu entdecken und Entscheidungen zu begründen.

Effektives Riskmanagement muss sich daher zuerst geeignete Informationen besorgen. Doch häufig wird statistischen und anderen Informationen zu naiv vertraut: Gegebene Informationen können irreführend und Daten, was gar nicht so selten ist, fehlerhaft sein.

Und oft wird vernachlässigt, dass Datenpunkte allein keine Prognose ergeben, gleichgültig wie umfassend sie sind. Ungeeignete Analysezeiträume lassen wirkliche Zusammenhänge verschwinden und scheinbare entstehen. Reale Trends und Zyklen werden stets von anderen überlagert.

Risk Intelligence nutzt theoretische Annahmen, die an Daten geprüft werden, nicht aber mechanisch aus ihnen abgeleitet werden.



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