שווקי החיזוי

Download Report

Transcript שווקי החיזוי

‫ד"ר טליה פלד‪-‬מרכוס‬
‫ייעוץ‪ ,‬הכוונה ויישום– מניהול ידע לתבונה ארגונית‪.‬‬
‫‪052-2385188‬‬
‫‪ ‬קיים ממד לא מוחשי המייצר ערך כלכלי‬
‫ברור לארגון‬
‫‪ ‬נכסים לא מוחשיים הם מרכיב קריטי‬
‫בחישוב הערך של הארגון‪ ,‬יחד עם‬
‫ביצועי העבר שלו‪.‬‬
‫אנושי‬
‫גלוי‬
‫הון פיננסי‬
‫תהליכי‬
‫שווי השוק‬
‫חבו‬
‫י הון אינטלקטואלי‬
‫לקוחות‬
‫חדשנות‬
‫‪ ‬ניהול ידע קונבנציונאלי נועד לטיפול‬
‫בכמויות גדולות‪ ,‬ושכבות שונות‪ ,‬של‬
‫מידע‪ ,‬ידע ותבונה‪ ,‬והאינטגרציה בין‬
‫השונות המרכיבות את ההון‬
‫האינטלקטואלי של הארגון‪ ,‬לצורך יצירת‬
‫תבונה ארגונית‪.‬‬
‫חוכמה‪ -‬מקובל להתייחס לאדם חכם ככזה‪:‬‬
‫‪‬‬
‫בעל ידע רב‪ ,‬מסוגל להפנים ולקלוט ידע רב‪ ,‬יכולת למידה‬
‫(מאחרים ממקורות חיצוניים שונים)‪.‬‬
‫תבונה היא כשרון מתקדם יותר מחכמה‪-‬‬
‫‪ ‬הכישרון להפיק עובדות מבפנים‪ ,‬להסיק מסקנות חדשות‬
‫‪‬‬
‫מעובדות קיימות‪,‬‬
‫להקיש דבר מתוך דבר‪ ,‬ליצור ידע ויכולות באופן עצמאי‪.‬‬
‫כיום‪ -‬הידע נגיש לכל דורש!‬
‫ולכן ‪ -‬לא מספיק להבחין בין ארגונים על בסיס‬
‫שכבת הידע הקיימת‪" -‬מה שהם יודעים"‬
‫(‪ )Davenport, T.H., & Prusak, L., 1998‬ומסוגלים‬
‫לקלוט מבחוץ‪ ,‬כפי שנהוג היה להתייחס לעידן‬
‫הידע עד כה‪ ,‬אלא יש למצוא רובד חדש ועמוק‬
‫יותר‪.‬‬
‫התבונה הארגונית!‬
‫? כיצד הארגון מצליח להגיע לשכבת התבונה‪-‬‬
‫שכבת הידע הלא נודע ‪ -‬זה שנמצא אצל העובדים‪,‬‬
‫הלקוחות‪ ,‬הסביבה‪ -‬ידע שלעיתים אף הם אינם‬
‫יודעים שהם יודעים‪ .‬ידע שאינו קיים בעצם‪ ,‬עד‬
‫לעיתוי המתאים ??‬
‫? כיצד הארגון ממנף את הידע והחוכמה והופך אותם‬
‫לתבונה?‬
‫? הארגון לוקח תבונה של הפרט והופך אותה לתבונה‬
‫ארגונית?‬
‫‪‬‬
‫ג'יימס סורוביצקי בספרו רב המכר "חוכמת‬
‫ההמונים" (‪ )2004‬קובע כי קבוצות‪ ,‬בתנאים‬
‫המתאימים‪ ,‬הנן נבונות יותר מכל אחד‬
‫מחבריהן‪ ,‬מוכשר ומומחה ככל שיהיה‪.‬‬
‫במה?‬
‫‪ ‬קבלת החלטות‪,‬‬
‫‪ ‬פתרון בעיות‪,‬‬
‫‪ ‬חיזוי העתיד‬
‫נשמע רלוונטי וקריטי לארגונים‪ ,‬לא ?‬
‫‪ ‬הקהל ב"מי רוצה להיות מיליונר"‪,‬‬
‫‪ ‬גוגל‪ -‬דירוג תוצאות חיפוש ושוק הימורים פנימי‬
‫שהחברה מקיימת בקרב עובדיה‪,‬‬
‫‪ ‬רעיון ה‪,Open-source -‬‬
‫‪Wikipedia ‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪ ,1904‬ניסויו של פרנסיס גלטון‪ ,‬מדען בריטי‪:‬‬
‫‪ 787‬איש‪ -‬קהל אקראי ומגוון‪ ,‬רובם אנשים "פשוטים" (לא‬
‫מומחים) שהיה בתערוכה השנתית למשק וחי במערב‬
‫אנגליה‪ ,‬השתתף בתחרות להערכת משקלו של שור ענק‪.‬‬
‫עלות כרטיס הימור‪ 6 -‬פני‪ .‬הערכות הטובות ביותר זכו‬
‫בפרס‪.‬‬
‫משקל אמיתי – ‪ 543.4‬קילוגרם‪.‬‬
‫משקל ממוצע – ‪ 542.9‬קילוגרם‬
‫המנחש המדויק בקבוצה טעה‬
‫בעשרות פאונדים יותר!‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫גיוון וביזור‪ -‬השונות והביזור מונעים מהקבוצה לקבל‬
‫החלטות שמסתמכות על השפעה‪ ,‬סמכות‪ ,‬או נאמנות‬
‫קבוצתית וגורמת לקבוצה להסתמך על עובדות‪ .‬הטרוגניות‬
‫זו של חברי הקבוצה‪ ,‬יכולה למנוע את ה"חכמה" שהייתה‬
‫נוצרת אילו הקבוצה הייתה מורכבת מ"פשוטי העם" בלבד‪.‬‬
‫עצמאות ‪ -‬להחלטות קולקטיביות יש סיכוי גבוה להיות‬
‫טובות כאשר מגיעים למסקנות בלתי תלויות ומסתמכים‬
‫בעיקר על הידע העצמאי של כל אחד בה‪.‬‬
‫תיאום ואיסוף ‪ -‬צורת קבלת ההחלטות מוסכמת‪ ,‬וישנו כלי‬
‫המאפשר איסוף כל הדעות‪.‬‬
‫חוכמת ההמון‪-‬‬
‫שכבת המידע החדשה של‬
‫הארגון!!‬
‫שווקי חיזוי‬
Prediction markets
‫שווקי חיזוי הינם פרוצדורות‬
‫המאפשרות את מימוש הידע של‬
‫ההמון (חוכמת ההמונים‪ -)...‬ומינופו‪,‬‬
‫גם במסגרת ארגונית‪ ,‬תוך שימוש‬
‫בטכנולוגיות ‪ Web2‬והתבססות על‬
‫התפיסה של רשתות חברתיות!!‬
-‫ המלצה של חברת המחקר גרטנר‬,2007




Social Network Interaction is where leading-edge
companies will make their mark and wield their
influence. It advised CIOs and IT leaders to:
Expose your trickiest business and technology
challenges to open forums and learn how to identify
real contributors.
Solicit and respond to customers' input, feedback and
new service ideas through communities of customers.
Use social network analysis software to map out how
information and ideas flow among your people across
regions, continents and business entities.
Pilot interesting new market concepts that
encourage consumers, buyers and employees
to trade "virtual shares" in promising ideas
and innovations — prediction markets, for
one.
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪ – AEM – 1988‬שווקי החיזוי של אונ‪ .‬איווה‪ -‬ניבוי תוצאות‬
‫בחירות (כ ‪ 800‬סוחרים‪ ,‬דיוק מעולה!!)‬
‫‪Hollywood Stock Exchange (HSX) – 1996‬‬
‫◦ יותר ממיליון וחצי משתמשים רשומים‪ ,‬החוזים בדיוק רב הכנסות של סרטים‪,‬‬
‫ונתונים אלה נמכרים לאולפנים ההוליוודיים‪http://www.hsx.com/ .‬‬
‫‪ - 1999‬אתרי הימורים ‪-‬ספורט‪ ,‬פוליטיקה‪ ,‬כלכלה‬
‫ועוד‬
‫‪ – 2004‬שווקי חיזוי בחברות ‪-‬חיזוי הצלחה של‬
‫מוצרים חדשים‪ ,‬חיזוי מכירות ועוד ( ‪,HP,‬‬
‫‪,)Siemens, Google, Microsoft, Motorola‬‬
‫ו‪ -‬ניהול רעיונות פנימי וחיצוני ("שטראוס שלי")‬
‫‪‬‬
‫שווקי חיזוי הינם בורסות‪ ,‬שבהן במקום לסחור במניות‬
‫סוחרים בדעות או בתחזיות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫המחירים שבהם קונים ומוכרים דעות ותחזיות בבורסה‬
‫הארגונית נעים בין ‪ 0‬ל‪ ,100 -‬והם משקפים את‬
‫ההסתברויות להתממשות הדעות או התחזיות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫הכמות הנסחרת בכל פעולת קניה ומכירה משקפת את‬
‫רמת הביטחון של הסוחר בדעה או בתחזית הנסחרת‪.‬‬
‫‪‬‬
‫כמו בכל בורסה‪ ,‬גם בשווקי חיזוי המטרה להרוויח ע"י קניה‬
‫של דעות ותחזיות בזול ומכירתן ביוקר‪.‬‬
‫לכל משתתף ניתן סכום כסף וירטואלי‪ -‬או‬
‫אמיתי‪.‬‬
‫אני מאמין שהמוצר‬
‫יצליח‪ ...‬אני אקנה‬
‫‪ 30‬מניות!‬
‫קניה מעלה את המחיר =‬
‫ההסתברות להצלחה עולה‬
‫• מטרת המשתתפים – להרוויח כסף‬
‫אמיתי‪/‬וירטואלי‪/‬כבוד‬
‫‪ ‬לשווקי החיזוי המסחריים ישנה אפשרות לסכום‬
‫את האינפורמציה המצויה בידי עובדי הארגון‪ ,‬אל‬
‫תוך התוצאות או התחזיות שנוצרות בהם‪.‬‬
‫‪ ‬ההנחה היא שלכל אחד מבין המשתתפים בשווקי‬
‫החיזוי יש פיסת ידע רלוונטית לנושא הנסחר‪ ,‬אך‬
‫אף אחד מהם אינו מחזיק בידיו מידע מושלם‪.‬‬
‫באמצעות דינמיקת המסחר תורם כל אחד‬
‫מהמשתתפים את הידע המצוי ברשותו‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫קיום תגמול‪ /‬תמריץ כלשהו ומצד שני המשתתף נדרש‬
‫"לסכן" כסף או שווה כסף וירטואלי בעת הצבעתו על נושא‬
‫מסוים‪.‬‬
‫וולונטריות‪ -‬המשתתפים בשווקי החיזוי אינם צריכים להיות‬
‫מדגם מייצג של העובדים (בניגוד לגישה הסטטיסטית‬
‫הרווחת‪ ,‬מנגנון השוק איננו מכליל תכונה ממדגם‬
‫לאוכלוסיה‪ ,‬אלא סוכם ידע)‪.‬‬
‫קלות שימוש‪ -‬יבטיח שימוש במערכת ושביעות רצון‬
‫מהשימוש בה‪.‬‬
‫‪‬תחזיות ארגוניות‪,‬‬
‫‪‬בחירה בין חלופות (מוצרים‪ ,‬פרסומות ועוד)‪,‬‬
‫‪‬אוסף תכונות אפשריות של מוצר חדשני‪,‬‬
‫‪‬מידע על מתחרים‪,‬‬
‫‪‬הערכת סיכונים‪,‬‬
‫‪‬ניסיון קודם לא מתועד של אנשים‪,‬‬
‫‪‬ועוד‪.‬‬
‫◦ שאלות עם סוף ברור –‬
‫◦ במועד סגירת השוק יודעים כבר להגיד מה קרה‬
‫באמת‪ ,‬ולכן ניתן יהיה לראות האם השוק אכן‬
‫חזה כראוי‪:‬‬
‫‪ ‬מי ינצח בבחירות‬
‫‪ ‬מה יהיה מחזור המכירות שלנו ‪-‬‬
‫החודש‪/‬הרבעון‪/‬למוצר מסוים‬
‫‪ ‬האם נעמוד ביעד לסיום פרוייקט ‪ X‬עד תאריך‬
‫‪Y‬‬
‫◦ שאלות עם סוף לא ברור –‬
‫◦ במועד סגירת השוק עוד אין תוצאה אמיתית שאפשר‬
‫להשוות אליה את תוצאות השוק – ואולי גם לעולם לא‬
‫תהיה‪:‬‬
‫‪ ‬האם רעיון למוצר ‪ X‬יצליח (צריך הגדרה של הצלחה)?‬
‫‪ ‬אילו מבין המוצרים הבאים יצליחו לעמוד בקריטריון‬
‫הצלחה כזה או אחר?‬
‫‪ ‬לאיזה אחוז מקהל היעד תגרום פרסומת זו לרצות‬
‫לקנות את המוצר?‬
‫‪ ‬מה תהיה התפלגות המכירות בעולם בעוד ‪ 3‬שנים‬
‫בינינו לבין ‪ 3‬המתחרים הבאים במידה ונשיק את מוצר‬
‫‪X‬‬
‫‪ ‬מה סיכוי לסיכון ‪ X‬לקרות‬

Yes/No
◦ Probability for a single event to occur

Multiple Choice
◦ Probability of any of a given set of events to
occur – only one of them can occur (dependant
on each other – together they are 100%)

Number (within a range)
◦ Predicting a number within a given range
‫שווקי החיזוי‪-‬‬
‫המגדלור של הארגון הלומד!!‬
‫‪ Forecasts‬‬
‫‪Communication‬‬
‫ניהול‬
‫ידע‬
‫שווקי‬
‫חיזוי‬
‫איסוף‬
‫מידע‬
‫אחזור‬
‫מידע‬
‫שיתוף‬
‫בידע‬
‫שימור‬
‫ידע‬
‫פיתוח‬
‫ארגוני‬
‫תמיכה התייעלות‬
‫במטרות בתהליכי‬
‫הארגון‬
‫קבלת‬
‫החלטות‬
‫‪The 3R's‬‬‫תחרותיות ותגמול ‪ Rewards-‬‬
‫רלוונטיות הנושא לתפקיד בארגון‪ Recognition -‬‬
‫מוניטין פנים ארגוני‪ Relevance -‬‬
‫‪ ‬בעולם‪ -‬סה"כ כחמש חברות עוסקות בתחום!!!‪:‬‬
‫‪ ‬כמה דוגמאות‪-‬‬
http://www.consensuspoint.com/

http://inklingmarkets.com/
‫‪‬‬
‫תולדה של שיתוף פעולה בין חברת הייעוץ ‪New England‬‬
‫‪ ,Consulting Group (NECG‬ו ‪ - NewsFutures‬חברה‬
‫אחרת שמאז שנת ‪ 2000‬כבר עסקה בתחום של חוכמת‬
‫ההמונים (‪.)2008‬‬
‫מערכת שווקי החיזוי "מתלבשת" על הפורטל‬
‫הארגוני ומציעה גישה לכל השווקים הפתוחים‬
‫‪Recent‬‬
‫‪markets‬‬
‫‪Active‬‬
‫‪market‬‬‫…‪places‬‬
‫דוגמא‪ -‬שאלה‬
‫לחיזוי‪" -‬אם היינו‬
‫שואלים ‪100‬‬
‫אנשים כמוך‪ ,‬כמה‬
‫מהם ישוכנעו על‬
‫ידי המודעה הזו‬
‫לקנות את המוצר‬
‫המוצג בפרסומות?‬
‫הנשאלים מתבקשים‬
‫לחלק את ההימור שלהם‬
‫בין שתי הפרסומות‪,‬‬
‫סה"כ עומד לרשותם‬
‫‪.$100‬‬
‫מי שהימר הכי הרבה כסף‬
‫הכי קרוב לתשובה‬
‫הנכונה (הממוצע של‬
‫התשובות) זוכה בסכום‬
‫כספי‪.‬‬
‫המשתתפים‬
‫יכולים‬
‫להביע דעה‬
‫על שוק‬
‫מסוים באופן‬
‫אנונימי או‬
‫לא אנונימי‬
‫(על פי‬
‫בחירתם)‬
‫ובכך‬
‫להשפיע‬
‫בעוד אופן‬
‫על השוק‪.‬‬
‫דוגמא‬
‫לאופני‬
‫תצוגת‬
‫הנתונים‬
‫הנתונים שניתן לקבל‪-‬‬
‫סיכום נתונים על פי חלוקה למחלקות או לפי כל‬
‫פרופיל אחר שמבקשים‪:‬‬
‫‪‬‬
‫חברת האנרגיה הגדולה באירופה (‪:)EDF Energy‬‬
‫◦‬
‫◦‬
‫◦‬
‫◦‬
‫‪ 1,500‬עובדי מטה (‪ B2B‬באנגליה)‬
‫קמפיינים – לשיפור חווית הלקוח‪ ,‬לשיפור תהליכים‪ ,‬לגיוס לקוחות‬
‫חדשים‬
‫במשך פחות משנה – אושרו ומומשו רעיונות בשווי ‪ 60‬מיליון שקל‬
‫‪ 1,000‬רעיונות בסה"כ (תוך ‪ 9‬חודשים)‬
‫‪ 120 ‬אושרו למימוש‬
‫‪ 70 ‬כבר מומשו‬
‫‪ 110 ‬בשלבים מתקדמים של חקירה והחלטה‬
‫◦ מעורבות ברמת מנכ"ל החברה בתהליך‬
‫◦ בתום ‪ 9‬חודשים – המערכת נמצאת בתהליכים של הרחבת‬
‫השימוש לכל מטה החברה (‪ 10,000‬עובדים) ולשותפים‪/‬ספקים‬
‫‪‬‬
‫בין הבנקים הגדולים בשוויץ לצרכנים פרטיים‬
‫◦ שילוב של ‪ 1,300‬עובדי מטה ושטח‬
‫◦ מאז אוגוסט ‪ 4 -‬קמפיינים יעודיים (‪ 300-500‬משתתפים כל‬
‫אחד) –‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫"איך לגרום ללקוחות להמליץ לחברים שלהם להצטרף אלינו?"‬
‫"איך לשפר את חווית תשלום החשבונות בבנק?"‬
‫"שירותים חדשים ללקוחות ניידים"‬
‫"גישות לשיפור השירות ללקוחות ותיקים‪/‬כבדים"‬
‫◦ בכל קמפיין‬
‫‪ ‬עלו כ‪ 100-‬רעיונות‬
‫‪ 5-10 ‬בכל קמפיין נבחרו למימוש‪ ,‬כולם כבר בתהליכי עבודה‬
‫‪ ‬מסיימים בימים אלו פריסה של המערכת ל‪ 35,000-‬עובדי הדואר ולשימוש‬
‫כל החטיבות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫לוקהיד מרטין‬
‫ניהול סיכונים בפרוייקטים גדולים – כדי להתמקד ולטפל‬
‫בסיכונים הגבוהים ביותר‪.‬‬
‫‪( Natura‬חברת קוסמטיקה)‬
‫זיהוי מוצרים בעלי פוטנציאל הצלחה גדול מאחרים‪.‬‬
‫המוצרים המובילים בשוקים מובאים להחלטת הנהלה‪.‬‬
‫‪Campbell’s Soups‬‬
‫בחירת קמפיינים שיווקים בעלי פוטנציאל הצלחה גבוה‬
‫יותר‪ .‬המשתתפים הם הם הצרכנים הסופיים (קהל היעד)‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪Siemens‬‬
‫מעקב אחרי עמידה בזמנים של פרויקטים‪.‬‬
‫המידע שנאסף משמש את ההנהלה למעקב בזמן אמת אחר‬
‫התקדמות הפרויקטים השונים‪ ,‬תוך התראה על עיכובים בזמן‪.‬‬
‫‪Microsoft‬‬
‫יצירת תחזיות לזמן שייקח לאמץ טכנולוגיה חדשה‪ ,‬וכמה תיקונים‬
‫יידרשו לעשות בתוכנה חדשה בששת החודשים הראשונים‬
‫לשימוש בה‪.‬‬
‫‪Hewlett- Packard‬‬
‫חיזוי היקפי מכירות של מוצרים שונים – שיפור תחזיות החברה‬
‫בצורה משמעותית‬
‫‪Best buy‬‬
‫בחינת מידת ההצלחה של מוצרים חדשים‪.‬‬
‫התוצאה ‪ -‬שיפור של ‪ 5%‬בתחזיות‪ ,‬וניתוח דינמי ויעיל של‬
‫מגמות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪Intel‬‬
‫תיכנון ותאום ‪ -‬באיזה מפעל לייצר כדאי שבבי מחשב‬
‫ומתי‪.‬‬
‫התוצאה היא כמעט ‪ 100%‬יעילות בהקצאת משאבי‬
‫ייצור‪.‬‬
‫‪Elli Lily‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫חיזוי הצלחתן של תרופות חדשות‪.‬‬
‫השוק חוזה במדויק את התרופות שיקבלו אישורים מה‬
‫‪ ,FDA‬ואת סיכויי התרופות החדשות לעבור את שלב‬
‫הניסויים הקליניים‬
‫‪General Mills‬‬
‫שיפור שרשרת אספקה‪ .‬השווקים שיפרו את התחזיות‬
‫לטווח הארוך ואת מימדי העדפת הלקוחות שלהם‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫הרובד הקריטי של המידע עדיין נמצא בין שני אוזניהם של‬
‫האנשים‪ ,‬אשר לעיתים אפילו לא מודעים לכך!‬
‫הניסיון "ללכוד" ידע אינו מספק ואינו תמיד מועיל‪.‬‬
‫הרעיון שבבסיס פלטפורמת "שווקי החיזוי" למיניהם יכול‬
‫לתת מענה ולסייע לארגונים בקבלת החלטות על בסיס‬
‫חוכמת ההמון‪ ,‬ולא רק לאגור חוכמה!‬
‫שווקי החיזוי מהווים את המגדלור המקשר‪ ,‬מעביר מידע‬
‫ומקבל מידע בין גורמי הארגון השונים‪ -‬הרובד הלא נודע‪...‬‬
‫שווקי החיזוי בארגון מאפשרים‬
‫לארגון להפוך את החוכמה‬
‫של הפרטים שבארגון לתבונה‬
‫קולקטיבית!!!‬
‫אַ ְׁש ֵרי אָ ָדם ָמצָ א חָ כְׁ ָמה‪,‬‬
‫וְׁאָ ָדם י ִָפיק ְׁתבּונָה"‪.‬‬
‫משלי ג‪13/‬‬