Die meisten Produkte und Dienstleistungsangebote verändern sich im Laufe der Zeit. Anpassung aufgrund von technischem Fortschritt, Innovationen, Marktdruck, neuer Konkurrenz oder gesellschaftlicher Entwicklungen erfolgen in stetig kürzeren Abständen.
In der Vergangenheit erfolgten Modellwechsel beispielsweise bei Automobilen erst nach vielen Jahren. In den siebziger und achtziger Jahren konnten Volumenmodelle noch sieben Jahre und teils länger in unveränderter Optik gebaut werden. Der Markt akzeptierte dies. Ausnahmen wie Kult-Produkte werden zwar noch immer derart geringfügig verändert weiter produziert, diese bleiben jedoch die Ausnahme. Die vielfach verkauften Fahrzeuge werden mit optischen Veränderungen modern gehalten und inzwischen teilweise im Jahresrhythmus verändert.
Für Elektronikprodukte laufen die technischen Innovationszyklen noch schneller. Selbst Konsumprodukte und Lebensmittel haben inzwischen derart schnelle Veränderungen erlebt. Einige Fertigprodukte bzw. Sortimente werden durch Saison-Sorten zeitweise oder permanent erweitert. Jede neue Rezeptur oder Designänderung bedeutet dabei ein gewisses Risiko bei der Kundenakzeptanz. Die Chancen der permanenten Anpassungen im Rennen um die Gunst der Kunden müssen in der Planung mit den Risiken ausbalanciert werden. Eine Vorgehensweise dabei ist die Verwendung verschiedener Szenarien und deren Test in kleinerem Rahmen.
Die Erprobung von Neuerungen an kleinen Referenzgruppen ist ein verbreitetes Instrument mit langjährigen Erfahrungswerten. Diese Erkenntnisse bzw. deren Daten lassen sich in komplexen Zusammenhängen abbilden. In Datenbanken sind vielfach lange Datenreihen früherer Erfahrungen vorhanden. Angereichert mit Umfrageergebnissen bilden diese Daten die Basis für die Zukunftsplanung.
Verknüpft man diese Datenbestände in Form von Szenarien, so erhält man ein Planungsinstrument für diverse Möglichkeiten. Soweit der verbreitete Stand der Vorgehensweisen. Eine Erweiterung der bestehenden Szenarien ist die weitere Systematisierung der Zusammenhänge in Simulationen der möglichen Kundenreaktionen auf verschiedene Veränderungen. Dabei können neben technischer Veränderung auch Modetrends und saisonale Effekte eingebunden werden. Die Anforderungen an die benötigte Datenbasis steigen mit der Komplexität des Modells bis in Höhen, bei denen eine Abwägung zwischen Exaktheit und Aktualität erfolgen muss.
Der Vorteil dieser Methode liegt besonders in der Möglichkeit viele verschiedene Szenarien simulieren zu können. Eine Betrachtung der erwarteten Reaktionen kann durch normale Verläufe der Vergangenheit erweiterter werden. Dazu sind Betrachtungen eines Szenarios, welches man als das schlechteste zu erwartende definiert oder ermittelt hat. Komplettiert wird die Betrachtung durch eine mögliche extrem positive Reaktion des Kundenkreises. Die Vorbereitung auf eine solche positive Überraschung dient dazu, im Falle einer stärker steigenden Nachfrage als erwartet bereits ein Reaktionsszenario zu entwickeln, um diese Chance nicht ungenutzt zu lassen.
Sämtliche diese Betrachtungen können sowohl für technische Fortschritte, Marktentwicklungen etc. erfolgen, wie zuvor für Kundenreaktionen auf eine Neuerung skizziert. In allen Fällen stellt die Quantifizierung der qualitativer Faktoren eine Kernherausforderung dar. Ebenso wie die Literatur darauf fokussiert, unterschätzt man sie in der Praxis zumeist. Einmal festgelegte Quantifizierungen benötigen wiederholte Überprüfungen, um weiterhin zu funktionieren, sind unumgänglich. Die Chancen zu Verbesserungen sollten dabei nicht unbeachtet verbleiben.