Szenario Design

Die Zukunft der Wohnungsunternehmen in 2030

Bernhard Schreiber

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Wie sieht ein erfolgreiches Wohnungsunternehmen in 2030 aus?

2018 Deloitte | 3

Szenario Design Ansatz

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Szenario Design

Was sind Szenarien?

Geschichten, die das Denken anregen

Hypothesen über die Zukunft

Sich unterscheidende plausible Wege in die Zukunft

Werkzeuge zum Erkennen und Anpassungen an Veränderungen

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Auf Basis identifizierter Treiber erstellen wir mögliche Zukunftsszenarien für die Wohnwirtschaft und erarbeiten daraus Implikationen für Ihre Unternehmen

Projektziele und VorgehensweiseErg

ebnis

se

Phase

Treiber-Recherche und Bewertung Szenario-Entwicklung & Implikationen

Workshop-Vorbereitung Workshop (21.02.2018)

Workshop Ergebnisse

1. Fokusfrage

Projektumfang und Ausrichtung der

Szenarien

Wie sieht ein erfolgreiches

Wohnungsunternehmenin 2030 aus?

3. Kritische Unsicherheiten

Strukturierung und Bewertung der Einflussfaktoren

Zone of

Interest

Ausw

irkung

Unsicherheit

Hoch

Nie

drig

Niedrig Hoch

2. Einfluss-faktoren1

K.I.-gestützte Identifizierung von

Einflussfaktoren

4. Szenario-Matrix

Auswahl kritischer Unsicherheiten und

Matrixkonzept

Critical

Uncertainty 1

Critic

al

Uncerta

inty

2

Szenario

D

Szenario

A

Szenario

C

Szenario

B

5. Szenario-Narrative

Beschreibung der Szenarien

Critical Uncertainty 2

Critical

Uncert

ain

ty1

Beginning Middle End

6. Implikationen & Optionen

Ausarbeitung der Implikationen je

Szenario

1) Gestützt durch Künstliche Intelligenz (K.I.)

Strukturierte Darstellung von EinflussfaktorenHohe Komplexität und Unsicherheit

VON ZU

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Workshop Vorbereitung: Treiber Recherche

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Die Erkenntnisse aus K.I. basierter Recherche und Experten Diskussionen dienten dazu, eine Liste mit Einflussfaktoren zu definieren

Einflussfaktoren – Recherche

Desk ResearchCLV Deep View Experten Interviews

Die gesammelten Einflussfaktoren werden in den STEEP Kategorien gruppiert:

Unsere Analyse der Einflussfaktoren basiert auf vier Säulen und wurde vor dem heutigen Workshop durchgeführt:

Gesellschaft Technologie Umwelt Wirtschaft Politik

Megatrends

Unsere konsolidierte Liste von Einflussfaktoren wurde durch unsere Wohnwirtschaftsexperten vorbewertet.

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Welche Themen werden im Kontext von Wohnungsunternehmen diskutiert?

Trendanalyse: Wohnungsunternehmen in Europa insbesondere in der DACH-Region

IoT/Smart cities

Niedrigzins-landschaft

Brexit

Flüchtlings-krise

Finanzmärkte

Quelle: CLV Deep View Screenshot [04/10/17 – Suchbegriff “Wohnungsunternehmen Europa und DACH-Region”; Rückblickend bis 04/10/16 ; 1 Jahr; N = 4,214 (weltweit)]

InflationBundestags-

wahlen

Freizügigkeit der Menschen

PropTech

EneuerbareEnergie

Hohe Wohnkosten

EU Bürger

Wohnbau-projekte

9,5% Brexit6,0% Zinsen5,1% Immobilien5,0% Inflation4,9% Digitalisierung4,9% Erneuerbare Energie4,8% Migration4,6% Wohnen4,3% Menschenrechte3,2% Immobilienblase

Meistgenannte Stichwörter [weltweit]:

4,6% Donald Trump2,9% Theresa May2,0% Angela Merkel1,9% Philip Hammond1,3% Mario Draghi0,9% Emmanuel Macron

Meistgenannte Personen [weltweit]:

25% Europäische Union5,6% Europäische Zentralbank2,9% Bank of England1,9% Europäische Kommission1,5% Deutsche Bundesregierung1,1% OPEC-Staaten0,9% Statistisches Bundesamt

Meistgenannte Institutionen [weltweit]:

Sharedeconomy

Immobilienpreise

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Basierend auf der Recherche haben wir über 80 Treiber identifiziert, die die Zukunft der Wohnungsunternehmen beeinflussen werden

Konsolidierung der Einflussfaktoren in den STEEP Kategorien

Initiale Recherche• Studien• Projekterfahrungen• Industrieberichte• …

Experten-Interviews• Wohnwirtschaftsexperte• Digitalexperten• …

STEEPTreiber

Technologie

Anwendung Virtual / Augmented Reality

Ausbreitung grüner Technologien

…

Predictive Maintenance 3D-Druck im Bau und der WoWi

Mieter Apps / Mieter Portal

Adaption neuer Werkstoffe / - Materialien

Anwendung von ChatbotsVirtuelle Besichtigungs-und Betreuungsassistenz

Big Data Analytics in der WoWi

Robotics

Umwelt

Ressourcen-Verfügbarkeit E-Mobilität

Gebäude Emissionen …

Wirtschaft

Intelligente Flächen- und Wohnkonzepte

Verbreitung von E-Commerce

Sharing Economy

Konsolidierungsdruck für WoWi Unternehmen

Arbeitslosigkeit in DACH

Grünes Investment / Nachhaltigkeit

Veränderung der Arbeitswelt

Startup-Klima / Prop-Tech

Veränderte Eigentümer-struktur

…

Durchschnittliche Haushaltsgröße Konsumverhalten

Gesellschaft

Urbanisierung Social Media Nutzung

Integration von MigrantenDemographischer Wandel

Regionale Bevölkerungsverteilung Shared Communities

…Stellenwert der persönlichen Privatsphäre

Politik

Private Public Partnership

TelKo Netzinfrastruktur Gesundheitspolitik

…

K.I. gestützte Trend Recherche • Analyse von Millionen von Daten-

Punkten basierend auf über 36.000 Quellen

• Automatisierte Visualisierung der vorhanden Marktintelligenz

• …

Open Government

Zinspolitik EZB Standortpolitik

Stellenwert sozialer Wohnungsbau

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Kritische Unsicherheiten

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Die Identifizierung der Treiber mit einer hohen Auswirkung und einer hohen Unsicherheit ermöglicht uns die “Zone of Interest” zu definieren

Kritische Unsicherheiten – “Zone of Interest”

› Kritische Unsicherheiten sind Treiber die das Potenzial haben, die Zukunft in eine bestimmte Richtung zu entwickeln

› Als Bausteine für Szenarien haben sie zwei Eigenschaften:

o Hohe Auswirkung

o Hohe Unsicherheit / Volatilität

„Zone of

Interest“

Au

sw

irku

ng

Unsicherheit

Hoch

Nie

drig

Niedrig Hoch

Auswirkung

Jeder Treiber wird auf einer Skale von 1 (sehr niedrige

Auswirkung) bis 10 (sehr hohe Auswirkung) bewertet. Treiber

mit hoher Auswirkung wurden höher als der Durchschnitt

bewertet.

Unsicherheit

Für jeden Treiber haben wir drei unterschiedliche Entwicklungen

für die Zukunft gezeichnet. Experten haben bewertet, welche

Entwicklung als realistisch gilt. Ein unsicherer Treiber ist

definiert als Treiber mit einer Standardabweichung über dem

Gesamtdurchschnitt. Wenn also die Einschätzungen stark

zwischen den Experten abweichen, ist der Treiber unsicher.

Defi

nit

ion

en

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Im nächsten Schritt haben wir die Treiber der „Zone of Interest” in zusammenhängende Cluster gruppiert und diese übergreifend benannt

Kritische Unsicherheiten – Clustering

Was ist „State of the Art“ im Gebäudebetrieb?

Smartnessunserer Städte

Nano-Technologie im

Gebäudebau und -betrieb

PredictiveMaintenance

Ressourcen-verfügbarkeit

Wie entwickeln sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen?

Veränderung der

Arbeitswelt

Wohnungsbau- / Eigentumsförderung

Konsolidierungsdruck für WoWi Unternehmen

Regionale Wirtschafts-struktur

Was wünscht sich der Kunde?

Konsum-verhalten

SharedCommunities

Sharing economy

Stellenwert der persönlichen Privatsphäre

Werden Mieterdaten monetarisierbar?

Stellenwert des Datenschutzes in der Politik / Regulatorik

Verfügbarkeit von Mieterdaten

Wie verändert sich die Gesellschaft?

Stellenwert der sozialen Absicherung in der Politik / Regulatorik

Ghettoisierung, Trennung von Arm & Reich

Integration von

Migranten

Arbeitslosigkeit in DACH

Stellenwert sozialer Wohnungsbau /

Mieterschutz

Migration

Stadt / Land Segregation

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Dann haben wir Endpunkte für unsere gruppierten kritischen Unsicherheiten definiert

Kritische Unsicherheiten – Benennung der Achsen-Endpunkte

Segregiert Wie verändert sich die Gesellschaft? Homogen

Bust Wie entwickeln sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen? Boom

Do-it-yourself Was wünscht sich der Kunde? Integrierte Solutions

Manuell Was ist „State of the Art“ im Gebäudebetrieb? Vollständig automatisiert

Nicht geeignet für neue

GeschäftsmodelleWerden Mieterdaten monetarisierbar?

Geeignet für neue

Geschäftsmodelle

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Szenario Frameworks und Narrative

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Segre

gie

rtH

om

ogen

Nicht geeignet für neue Geschäftsmodelle

Geeignet für neue Geschäftsmodelle

Gesellschaft

Mie

terd

ate

n

Anti-KalifornienIt’s Complicated

Schweden-IdylleSilicon Valley

Welches Szenario halten Sie für am wahrscheinlichsten?

Die Welt in 2030

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Strategische Schlussfolgerungen für Wohnungsunternehmen und Bestimmung Reifegrad

Implikationen und Aktionsfelder

Strategie & Innovation

› Entwicklung/ Anpassung Strategieentwicklung für eine digitale Zukunft mit entsprechenden Zielen sowie taktischer und operationaler Umsetzung (Verzahnung Kundenanforderung, Organisation, Kultur & Technologie)

Change FK & Mitarbeiter

› Professionelle Vorbereitung des Transformationsprozesses durch ein proaktives Change-Management, abhängig von Größenordnung und Reifegrad (Kultureller Wandel & intrinsische Motivation)

BIG DATA & Technologie

› Nutzung von Big Data für integrierte Dienstleistungen und Produkte (add on), Datenrechte

Make or buy › Neue Geschäftsmodelle und Strategische Partnerschaften

Kunden› Konsequente Ausrichtung des Unternehmens an Bedürfnisse der Kunden – Implementierung eine

durchgängigen digitalen CRM-Systems (Design Thinking, Plattformtechnologie, Prioritäten gem. Strategie)

AutomatisierungProzesse

› Erhöhung der Prozesseffizienz und –qualität durch Identifizierung und Ausschöpfung von Automatisierungspotentialen (Digitalprozesse, IT & Digitalisierung, Robotics)

Automatisierung Gebäude

› Prüfung und Einsatz neuer Gebäudetechniken nach differenzierter Kosten-/ Nutzen-Betrachtung (IoT, Smart Home, Hausautomation, PropTechs, …)

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Der Weg hin zur digitalen Welt: GDW befragt 426 Mitgliedsunternehmen, davon nahmen 39% (166) teil1

Quo Vadis

Nur in

11%der Wohnungsunternehmen liegen

die Daten in einer Form ohne

Medienbrüche vor

30% Knapp

können sich in den nächsten

5 Jahren vorstellen, digitale

Geschäftsmodelle zu entwickeln

Bisher wollen

59%in den nächsten 5 Jahren

nachbessern

Nur

5%nutzen bereits digitale

Geschäftsmodelle

1 GDW: IZ Digitales vom 08.08.2018.

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Der Weg hin zur digitalen Welt

Quo Vadis

In den letzten 2 Jahren

40%Wachstum in der Implementierung

von Business Networks2

212 MilliardenEnde 2020

“Dinge” werden verbunden sein3

mobile Nutzer weltweit5

In 2020

9 Milliarden

Prognose für 2019

86%aller Arbeitsabläufe werden

Cloud-basiert erledigt4

1 ScienceDaily, May 22, 2013.

2 Technology Adoption Report on Business Networks, Ardent Partners, 2014.

3 Internet of Things (IoT) 2013 to 2020 Market Forecast: Billions of Things, Trillions of Dollars, IDC, 2013.

5 Statista, 2014.4 Cisco Global Cloud Index: Forecast and Methodology for 2013–2019, Cisco Systems Inc., April 21, 2016

In den letzten 2 Jahren

90%der weltweiten Daten

wurden generiert1

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Deloitte Real Estate ConsultingBernhard Schreiber, MRICSSenior ManagerKurfürstendamm 23, 10719 Berlin

Phone: +49 30 25468 153 Mobile: +49 173 28200 52beschreiber@deloitte.de www.deloitte.com/de

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