Capital One führte Check-Imaging ein, indem das Unternehmen modellierte, wem welcher Plan schaden würde

Capital One plante, Check-Imaging-Technologie bei Kassierern in rund 1.000 Retail-Filialen einzuführen. Die naheliegende projektmanagementseitige Antwort war, den schnellsten oder kostengünstigsten Einführungspfad zu wählen, doch ähnliche Bankprojekte hatten unter Verzögerungen sowie unzufriedenen Kunden und Mitarbeitern gelitten.

Das erste Entscheidungsmodell lieferte dem Management einen übergreifenden quantitativen Vergleich der Einführungsalternativen. Dann bemerkten die Führungskräfte die Falle: Eine Option, die in der Gesamtbetrachtung gut aussah, konnte einem Geschäftsbereich dennoch so stark schaden, dass das Projekt ins Stocken geriet.

Das Team baute die Analyse auf der Grundlage der Gruppentscheidungstheorie neu auf und trennte die Sicht jeder Stakeholder-Gruppe von der kombinierten Unternehmenssicht. Dadurch wurde deutlich, warum alle drei ursprünglichen Alternativen fehlerhaft waren, und es half den Führungskräften, eine vierte Einführungsstrategie zu entwickeln.

Der elegante Schachzug bestand darin, organisatorische Reibung als Input in das Modell aufzunehmen. Statt Widerstand als nachgelagerte Change-Management-Aufgabe nach dem Modell zu behandeln, nutzte Capital One ihn, um den Umsetzungsplan selbst zu gestalten.

Einführungsschmerz optimieren, nicht nur Einführungsgeschwindigkeit

Eine Mittelung des Nutzens der Stakeholder hätte lokale Schmerzpunkte verborgen, die die Akzeptanz verzögern könnten.

Die Methode verwandelte eine Einführungsdebatte in einen strukturierten Vergleich von Trade-offs nach Geschäftsbereich.

Die endgültige Strategie ging aus den Schwächen des Modells hervor und nicht daraus, eine vorgegebene Option zum Sieg zu zwingen.

Bei großen internen Einführungen ist das kluge Modell oft jenes, das zeigt, wessen Arbeitsablauf bricht, und nicht jenes, das eine Gesamtbewertung maximiert.

Das Papier berichtet, dass die neue Strategie Verzögerungen vermied, die bei anderen Banken bei der Einführung ähnlicher Technologie auftraten, rund 30 Millionen Dollar einsparte und die Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit verbesserte. Der Fall wurde 2023 im INFORMS Journal on Applied Analytics veröffentlicht.