Tücken der Statistik:
Survivor Bias und Startup-Ratgeber
Was taugen sie wirklich? Positiv-Beispiele, Success Storys und ihre Grenzen als verlässliche Startup-Ratgeber.
Survivor Bias ist auch für Nicht-Statistiker ein interessantes Konzept. Im Grunde genommen dreht es sich einfach darum, dass Gewinner uns mehr interessieren als die Verlierer. Wer sich auf der Suche nach Erfolgsrezepten Sportteams, Stars oder Aktienkurse anschaut, wird sich typischerweise auf die Gewinner zu konzentrieren und deren Taktiken ungerechtfertigt viel Aufmerksamkeit schenken.
Wenn es um erfolgreiche Geschäftsmodelle geht, passiert dies besonders oft. Die Taktiken von Gründern, die es geschafft haben, Firmen mit globalem Einfluss auf die Beine zu stellen unterscheiden sich oft gar nicht so stark von denen, die damit gescheitert sind. Wieviele Mitbewerber hatte beispielsweise Starbucks, von denen wir nie etwas gehört haben und die genau dieselbe Vision hatten?
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Steven Levitt, Autor von Freakonomics, untersuchte Business-Literatur auf dieses Problem und fand Interessantes heraus. Die untersuchten Bücher waren From Good to Great und In Search of Excellence, die beide als Standardwerke gelten. Im Buch von Jim Collins etwa werden elf US-Unternehmen vorgestellt, die nach einer Phase der Stagnation eine überdurchschnittlich gute Performance vorweisen konnten. Levitt stiess bei beiden Ratgebern auf dasselbe: Das Problem, dass sich der Text nicht um Gegenbeispiele kümmerte – also Firmen, die mit den gleichen Konzepten gescheitert sein könnten. Was als Erfolgsrezept einleuchtend erschien, wurde dann auch noch sehr bald von der Wirklichkeit widerlegt. Wer zur Zeit des Erscheinungs von Good to Great in die dort erwähnten Firmen investiert hätte, wäre damit schlechter gefahren als mit dem Querschnitts-Aktienindex S&P 500.Kernproblem ist schlicht und einfach die Annahme, überdurchschnittliche Firmen würden ihren Erfolg stets bewusster herbeiführen können als andere Firmen ihr Scheitern. Wir nehmen automatisch an, das wir von ersteren mehr über Geschäftsmodelle lernen können als von der Mehrzahl der Unternehmen, die weniger gut dastehen. Dabei wird – um nochmal mit Statistik zu argumentieren – wenn es genug Wagemutige gibt immer jemand überdurchnittlich abschneiden: Wie Jason Cohen in einem Blogpost zum gleichen Thema vorrechnet, ist die Chance, dass in einer Grundgesamtheit von 1000 eine Person bei zehn Münzwürfen zehnmal Kopf erhält stolze 62%. Darum hier einfach einmal die provokative Frage: Sollten wir weiterhin erfolgreiche Unternehmer als ideale Experten hinzuziehen?
Was denkt ihr? Was können Startup-Tipps, best-practice-Beispiele und Fallstudien wirklich leisten? Und was kann man tun, um sich selbst gegen den erwähnten Survivor Bias zu immunisieren?






























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