Exkurs Messbarkeit

Exkurs: Messbarkeit – oder warum Sie mehr messen können, als Sie denken

Wenn ich in Workshops über Key Results spreche, höre ich oft den gleichen Einwand: “Das können wir nicht messen.” Bürgerfreundlichkeit. Mitarbeiterzufriedenheit. Qualität der Zusammenarbeit. Vertrauen. Innovation.

Ich verstehe den Einwand. Diese Dinge fühlen sich weich an, schwer greifbar, irgendwie unmessbar.

Aber ich bin überzeugt: Sie irren sich.

Douglas Hubbard hat ein ganzes Buch darüber geschrieben: “How to Measure Anything – Finding the Value of Intangibles in Business”. Seine Erkenntnisse haben meine Arbeit mit OKR grundlegend verändert. Vier davon möchte ich Ihnen vorstellen – übersetzt für die Verwaltung.

Eine Übung, bevor Sie weiterlesen

Nehmen Sie sich einen Moment Zeit. Schreiben Sie eine Liste mit fünf Dingen, von denen Sie überzeugt sind, dass sie nicht messbar sind. Fünf Themen aus Ihrem Arbeitsalltag, bei denen Sie sagen würden: “Das kann man nicht in Zahlen fassen.”

Vielleicht stehen auf Ihrer Liste:

• Die Qualität unserer Beratung

• Das Vertrauen der Bürgerinnen in unsere Behörde

• Wie gut unsere Teams zusammenarbeiten

• Die Innovationsfähigkeit unserer Verwaltung

• Die Motivation unserer Mitarbeitenden

Oder ganz andere Dinge. Es spielt keine Rolle, was genau auf Ihrer Liste steht. Wichtig ist nur: Schreiben Sie sie auf. Jetzt. Bevor Sie weiterlesen.

Fertig?

Gut. Dann lassen Sie mich Ihnen zeigen, warum jeder einzelne Punkt auf Ihrer Liste messbar ist.

Erkenntnis 1: Alles ist messbar

Hubbards zentrale These ist provokant: Wenn etwas existiert, hat es Auswirkungen. Und wenn es Auswirkungen hat, sind diese beobachtbar. Und wenn sie beobachtbar sind, können sie gemessen werden.

Das klingt philosophisch. Wird aber schnell praktisch.

Nehmen wir “Vertrauen der Bürgerinnen in unsere Behörde”. Das scheint unmessbar. Aber fragen Sie sich: Woran würden Sie erkennen, dass das Vertrauen gestiegen ist? Was würden Bürgerinnen anders tun?

Vielleicht:

• Sie nutzen häufiger den Online-Service (statt persönlich zu erscheinen, um “sicherzugehen”)

• Sie reichen weniger Widersprüche ein

• Sie bewerten den Service positiver

• Sie empfehlen die Behörde weiter

• Sie rufen seltener nach, um den Bearbeitungsstand zu erfragen

Jeder dieser Punkte ist messbar. Sie messen nicht “Vertrauen” direkt – Sie messen seine Auswirkungen. Und das ist der Schlüssel.

Verwaltungsbeispiel: Ein Sozialamt wollte die “Qualität der Beratung” messen. Unmessbar? Das Team fragte sich: Was passiert, wenn die Beratung gut ist? Antwort: Antragstellende verstehen beim ersten Gespräch, welche Unterlagen sie brauchen. Die Messung: “Der Anteil der vollständigen Erstanträge steigt von 35% auf 60%.” Das misst nicht Beratungsqualität direkt – aber ihre Auswirkung.

Prüfen Sie Ihre Liste: Nehmen Sie den ersten Punkt von Ihrer “unmessbaren” Liste. Fragen Sie sich: Wenn das besser würde – woran würde ich es erkennen? Was würde ich beobachten können? Genau das können Sie messen.

Erkenntnis 2: Messen bedeutet Unsicherheit reduzieren

Hier liegt ein fundamentales Missverständnis. Die meisten Menschen denken, Messen bedeutet: exakte Zahlen ermitteln. 47,3%. Genau. Auf die Nachkommastelle.

Hubbard definiert Messen anders: Messen ist die Reduktion von Unsicherheit durch Beobachtung.

Sie müssen nicht wissen, dass die Zufriedenheit bei genau 72,4% liegt. Sie müssen nur wissen, ob sie eher bei 70% oder eher bei 30% liegt. Das reicht für eine Entscheidung.

Verwaltungsbeispiel: Ein Ordnungsamt fragte sich, wie viele Bürgerinnen die neue Online-Terminbuchung kennen. Exakte Erhebung? Zu aufwändig. Stattdessen: Fünf Mitarbeitende fragten eine Woche lang bei jedem Kontakt: “Wussten Sie, dass Sie Termine auch online buchen können?” Ergebnis: Etwa 3 von 10 wussten es. Keine exakte Zahl – aber genug, um zu wissen: Wir haben ein Kommunikationsproblem.

Die Frage ist nicht: Wie messen wir das perfekt? Sondern: Was wissen wir jetzt, und was müssten wir wissen, um besser zu entscheiden?

Praktische Konsequenz: Wenn Ihr Team sagt “Wir können das nicht messen”, fragen Sie: “Was schätzen wir denn? 20%? 50%? 80%?” Allein diese Schätzung reduziert Unsicherheit. Und jede Beobachtung, die diese Schätzung bestätigt oder korrigiert, ist eine Messung.

Erkenntnis 3: Die Messinversion – wir messen das Falsche

Hubbard beschreibt ein Paradox, das ich in der Verwaltung ständig beobachte: Die Dinge, die am einfachsten zu messen sind, sind oft am wenigsten wichtig. Und die Dinge, die am wichtigsten sind, werden am wenigsten gemessen.

Das nennt er “Messinversion”.

Wir zählen Schulungen, weil wir die Anzahl leicht dokumentieren können. Ob jemand danach besser arbeitet, messen wir nicht – weil es schwieriger ist.

Wir messen die Anzahl der bearbeiteten Anträge, weil das System diese Zahl ausspuckt. Ob die Bürgerinnen verstanden haben, was sie tun müssen, messen wir nicht – weil es Aufwand bedeutet.

Wir dokumentieren die Sitzungsteilnahme, weil die Unterschriftenliste einfach ist. Ob in der Sitzung gute Entscheidungen getroffen wurden, fragen wir nie – weil es unbequem wäre.

Verwaltungsbeispiel: Eine Stabsstelle Digitalisierung berichtete stolz: “Wir haben 23 Digitalisierungsprojekte initiiert.” Aber wie viele davon führten dazu, dass Bürgerinnen oder Mitarbeitende Zeit sparen? Keine Ahnung. Die Anzahl der Projekte war leicht zu zählen. Die Wirkung nicht. Also wurde nur gezählt, was einfach war – nicht, was wichtig war.

Die unbequeme Frage: Schauen Sie auf Ihre aktuellen Messungen und Berichte. Fragen Sie sich: Messen wir das, weil es wichtig ist? Oder weil es einfach ist? Oft ist die Antwort ernüchternd.

Praktische Konsequenz: Bevor Sie ein Key Result formulieren, fragen Sie: Was ist die wichtigste Information, die wir brauchen? Nicht: Was können wir am leichtesten messen? Die wichtige Messung ist oft schwieriger – aber sie ist die einzige, die zählt.

Erkenntnis 4: Kleine Stichproben liefern überraschend viel

Ein weiterer Grund, warum Teams vor Messungen zurückschrecken: Sie glauben, sie bräuchten große Datenmengen. Hunderte Befragte. Monate an Erhebungen. Repräsentative Stichproben.

Hubbard zeigt: Das stimmt oft nicht. Schon sehr kleine Stichproben können Ihre Unsicherheit dramatisch reduzieren.

Die Mathematik dahinter ist kontraintuitiv: Wenn Sie gar nichts wissen und fünf zufällige Beobachtungen machen, reduzieren Sie Ihre Unsicherheit bereits erheblich. Der Sprung von “Wir wissen nichts” zu “Wir haben fünf Datenpunkte” ist viel größer als der Sprung von “Wir haben 100 Datenpunkte” zu “Wir haben 105”.

Verwaltungsbeispiel: Ein Bürgeramt wollte wissen, wie lange Bürgerinnen im Wartebereich sitzen. Eine vollständige Erhebung? Zu aufwändig. Stattdessen: Ein Mitarbeiter notierte an drei verschiedenen Tagen jeweils zehn Wartezeiten. 30 Datenpunkte. Das Ergebnis: Die meisten warteten zwischen 15 und 25 Minuten, aber etwa jeder Fünfte wartete über 40 Minuten. Keine perfekte Statistik – aber genug, um zu wissen: Das Problem liegt bei den Ausreißern, nicht beim Durchschnitt.

Noch ein Beispiel: Eine Personalabteilung wollte wissen, ob neue Mitarbeitende mit dem Onboarding zufrieden sind. Große Befragung? Keine Kapazität. Stattdessen: Fünf kurze Gespräche mit kürzlich eingestellten Kolleginnen. Ergebnis: Vier von fünf sagten, die erste Woche sei chaotisch gewesen. Keine repräsentative Umfrage – aber ein klares Signal.

Praktische Konsequenz: Hören Sie auf, auf perfekte Daten zu warten. Fragen Sie fünf Leute. Beobachten Sie zehn Vorgänge. Schauen Sie sich eine Handvoll Akten an. Sie werden überrascht sein, wie viel Sie lernen – und wie oft die kleine Stichprobe ausreicht, um eine Entscheidung zu treffen.

Was bedeutet das für Ihre Key Results?

Wenn Sie diese vier Erkenntnisse verinnerlichen, ändert sich Ihre Haltung zu Messbarkeit:

1. Nichts ist unmessbar. Fragen Sie: Woran würde ich erkennen, dass es besser wird? Das können Sie messen.

2. Perfektion ist nicht nötig. Fragen Sie: Was müssen wir wissen, um besser zu entscheiden? Eine grobe Schätzung reicht oft.

3. Messen Sie das Wichtige, nicht das Einfache. Fragen Sie: Ist das die Information, die wirklich zählt? Oder nur die, die bequem ist?

4. Fangen Sie klein an. Fragen Sie: Was könnten wir mit fünf Beobachtungen lernen? Oft mehr, als Sie denken.

Nehmen Sie jetzt Ihre Liste vom Anfang. Die fünf Dinge, die Sie für unmessbar hielten. Für jedes davon können Sie jetzt eine Messung finden. Nicht perfekt. Nicht exakt. Aber gut genug.

Und “gut genug” ist in OKR mehr wert als gar keine Messung.