Vorgehen
Erst die Evidenz, dann das Urteil.
Gute Entscheidungen brauchen selten komplizierte Modelle. Sie brauchen die richtige Frage, überprüfbare Evidenz, eine ehrliche Aussage zur Unsicherheit und eine Möglichkeit festzustellen, ob die Entscheidung gewirkt hat.
Schritt 1
Die Entscheidung definieren
Wir legen gemeinsam die zu treffende Entscheidung fest, die realistischen Optionen, die verfügbare Zeit und welche Evidenz Ihre Meinung ändern würde.
Schritt 2
Sammeln und bewerten
Wir verbinden Ihre Daten mit Primärquellen und Marktsignalen und bewerten jedes Beweisstück nach seiner Verlässlichkeit.
Schritt 3
Analysieren und testen
Wir verwenden überprüfbare Methoden, trennen Korrelation von Ursache und führen kleine Tests durch, wo die Datenlage dünn ist.
Schritt 4
Entscheiden und messen
Eine klare Empfehlung mit Angabe ihrer Sicherheit, danach die Messung dessen, was sich nach Ihrem Handeln verändert hat.
Evidenzgrade
Wie sicher sind wir?
Jeder Befund in unserer Arbeit und unserer Research trägt einen von vier Graden. Der Grad beschreibt die Evidenz, nicht wie sehr uns die Schlussfolgerung gefällt.
| Grad | Bedeutung | Typische Quelle |
|---|---|---|
| A | Gemessen. Direkt in verlässlichen Daten beobachtet, mit Angabe der Methode. | Umsatz-, Kosten- und Werbedaten; kontrollierte Tests |
| B | Belegt. Von einer Primärquelle festgestellt. | Vorschriften, amtliche Statistiken, Plattformdokumentation |
| C | Abgeleitet. Aus Evidenz geschlossen, mit Angabe der Annahmen. | Modelle, Vergleiche, Analogien |
| D | Praxissicht. Erfahrenes Urteil, als Meinung gekennzeichnet. | Spezialisten aus dem Netzwerk, Experteninterviews |
Grundsätze
Woran wir uns messen.
- Sagen, wie sicher wir sind, und warum.
- Einfache Methoden bevorzugen, die andere überprüfen können.
- Trennen, was sich gemeinsam bewegt hat und was was verursacht hat.
- Nichtstun empfehlen, wenn die Evidenz es stützt.
- Nach der Entscheidung messen, nicht nur davor.
Einsatz von KI
Schnellere Analysen, von Menschen geprüft.
Wir nutzen KI-Werkzeuge, um Informationen schneller zu sammeln, zu strukturieren und zu analysieren. Eine Analystin oder ein Analyst prüft jedes Ergebnis, Quellen werden zitiert, und Kundendaten werden unter Vertraulichkeitsvereinbarungen behandelt und nicht für das Training von Modellen verwendet.
Gespräch beginnen