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Über dieses Buch

Jörg B. Kühnapfel entwickelt in der 2. Auflage dieses Buches eine Methodik, die eine verlässlichere Prognose des erwarteten Geschäftsverlaufs von Start-up-Unternehmen erlaubt. Der Autor vermittelt ein grundlegendes Verständnis für die besonderen Herausforderungen, die bei der Erstellung von Prognosen für Start-up-Unternehmen auftreten. Er beschreibt Regeln für den Umgang mit Prognosen sowie ihren Nutzen und ihre Grenzen. Prognosemethoden für unterschiedliche Start-up-Situationen werden pragmatisch beschrieben, ein Fallbeispiel verdeutlicht die dargestellten Aspekte und Methoden.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Prognosen als Lackmustest für Start-up-Unternehmen

In diesem essential wird beschrieben, wie Prognosen (sinngleich: Forecasts) für Start-ups entstehen. Eine schiere Auflistung und Beschreibung üblicher Methoden wäre aber nicht hilfreich. Vielmehr ist erforderlich zu verstehen, unter welchen Umständen Prognosen als Grundlage für eine Geschäftsplanung zustande kommen, welche Interessen dabei bewusst oder unbewusst eine Rolle spielen und was eine „gute“ von einer „schlechten“ Prognose unterscheidet.
Jörg B Kühnapfel

Kapitel 2. Was macht Prognosen (un-)glaubwürdig?

Es sind zwei Faktoren, die Prognosen für Start-ups schwierig machen: die per se nicht vorhandene Expertise hinsichtlich des Gegenstands der Geschäftsidee sowie kognitive Wahrnehmungsverzerrungen.
Jörg B Kühnapfel

Kapitel 3. Wie gehen die Interessengruppen mit Prognosen um?

Objektiv betrachtet sollten sowohl Gründer als auch Investoren das gleiche Interesse an einer möglichst präzisen Prognose haben. Chancen und Risiken sollten mit ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit bewertet und die Inputvariablen für Sensitivitätsanalysen variiert werden können. Aber in der Praxis ist dies selten gegeben: Stattdessen führen die unterschiedlichen, nachfolgend beschriebenen Positionen von Gründern und Investoren zu einer „Geschäftsideeverkaufssituation“.
Jörg B Kühnapfel

Kapitel 4. Prognosemethoden für Start-ups

Die Details der Anwendung einer jeweiligen Methode sind dem für dieses essential zugrunde liegende Buch zu entnehmen. Dort ist auch zu lesen: „Je neuartiger die Aktivität ist und desto weniger Erfahrungen mit Vergleichbarem vorliegen, desto unsicherer werden auch die Prognosen. Dennoch ist es erforderlich, Forecasts zu erstellen, […] sofern deren Aussagewert und somit deren Belastbarkeit für Planungen klar benannt werden. Werden diese nicht deutlich dokumentiert, entsteht ein Priming-Effekt und die Prognose trübt den Blick auf das Projekt, indem sie es beeinflusst.“
Jörg B Kühnapfel

Kapitel 5. Fallbeispiel: Absatzprognose für 3D-Büsten-Drucker

Ein Gründerteam hat auf Basis der 3D-Druckertechnologie einen Automaten entwickelt, mit dem sich Passanten in wenigen Minuten eine Büste erstellen lassen können. Die Automaten ähneln den bekannten Fotokabinen. Das Geschäftskonzept sieht vor, diese Automaten gebrauchsfertig zu produzieren und samt Wartungsdiensten Betreibern von Standorten mit Publikumsverkehr zu verkaufen.
Jörg B Kühnapfel

Kapitel 6. Fazit: Wie verlässlich sind Prognosen für Start-ups?

Aus der recht umfangreichen Forschung kennen wir die Regeln für einen guten Forecast: Adäquate Behandlung von Vergangenheitsdaten, Ausschluss von kognitiven Verzerrungen durch Objektivierung, reflektierte, bewusste Nutzung von Expertise und vor allem: die Kombination von mindestens fünf verschiedenen Forecasts.
Jörg B Kühnapfel

Backmatter

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