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2 Wie entsteht eine Kennzahl?

Grundsätzlich sind drei Arten von Kennzahlen zu unterscheiden:

• Normierte Kennzahlen

• Standardisierte Kennzahlen

• Ad hoc-Kennzahlen

Die normierten Kennzahlen werden von Gesetzen, Rechtsverordnungen oder legitimierten Instanzen (DIN, IHK, Finanzamt usw.) definiert. Ziel ist es, sicherzustellen, dass bestimmte quantitative Zusammenhänge von allen Unternehmen in stets gleicher Form erfasst und berichtet werden. Sie kommen im Vertrieb selten zum Einsatz.

Wichtiger sind standardisierte Kennzahlen: Der klassische Anwendungsfall sind Kennzahlen, die vom Vertriebsmanagement konzipiert und angewendet werden, um die Verkaufseffizienz und Verkaufseffektivität entweder im Zeitvergleich oder im Vergleich zwischen Vertriebsinstanzen zu messen und zu dokumentieren. Die Daten, die zur Erstellung dieser standardisierten Kennzahlen benötigt werden, stammen von den Verkaufsinstanzen, also z. B. den Account Managern, den Filialen oder den Handelsvertretern. Natürlich können diese standardisierten Kennzahlen auch von einer höheren Hierarchiestufe, etwa der Unternehmensoder Konzernführung oder von durch diese beauftragte Organisationseinheiten (Controlling, Interne Revision) definiert werden. So wird beispielsweise die Vertriebsleistung von Tochterunternehmen in einem Konzern verglichen.

Die dritte Form sind Ad-hoc-Kennzahlen. Diese entstehen, wie der Name es bereits sagt, spontan und dienen dazu, eine Argumentation zu unterstützen. Sofern die Konstruktion dieser Kennzahl offen gelegt wird, ist gegen deren Verwendung nichts einzuwenden. Doch werden sie nur allzu häufig manipulativ verwendet, bleiben dubios, nicht nachvollziehbar und sind somit kritisch.

Wie wird eine Kennzahl konstruiert?

Wir sprechen von „Konstruktion“ einer Kennzahl, weil sie aus mehreren Komponenten gebildet wird. Zu diesen gehören immer:

• Die Messgröße

• Die Bezugsgröße

• Der Operator, mit dem Mess- und Bezugsgröße verknüpft werden

• Das Ergebnis, also die Kennzahl selbst

• Die Bezeichnung dieses Ergebnisses, also der Name der Kennzahl

Ferner können sowohl die Messals auch die Bezugsgröße wiederum mehrere Komponenten haben.

Ein Beispiel: Ziel ist, die Vertriebsleistung einer Filiale zu messen:

Die Vertriebsleistung ist die Kennzahl und wird aus dem Quotienten aus Umsatz (Messgröße) und Anzahl Mitarbeiter (Bezugsgröße) gebildet. Um sie eindeutig zu machen, fehlt nun noch der Zeitbezug, hier „Monat“. Aber welcher Monat? Und welche Filiale? Werden alle Mitarbeiter gezählt, die in dem betreffenden Monat tätig waren? Und was ist mit jenen, die vielleicht Urlaub hatten? Und die Aushilfen? Es ist also notwendig, bei der Konstruktion der Kennzahl Mess- und Bezugsgröße zu konkretisieren, manchmal auch den Zeitbezug. Hierzu dienen die ungeliebten, weil verkomplizierenden Definitionsklammern. Verkomplizierend sind sie, weil die Argumente, die die Größe beschreiben, meist in Buchstaben wiedergegeben und erst als Ergänzung zur Kennzahlenformel beschrieben werden müssen:

F = Filialname, z. B. Ulm

t = Zeitintervall, für das die Kennzahl gemessen wurde, z. B. 2013 FTE = Mitarbeiterzahl, hier „Full Time Employee“-Äquivalent

Mit diesen Informationen ist eindeutig bestimmt, welche Inputdaten zu einer Kennzahl verflochten werden. Der letzte Schritt zu einer vollständigen Konstruktion ist nun noch der Name der Kennzahl. Es erscheint unwichtig, doch sollte gerade für standardisierte Kennzahlen ein Name gefunden werden, der eindeutig ist, damit sie in immer gleicher Art und Weise verwendet werden. Kennzahlen werden so zu einem Werkzeug, mit dem alle betroffenen Organisationseinheiten arbeiten können. Auch gibt es je nach Branche „Berühmtheiten“, z. B. der ARPU in der Mobilfunkbranche. Das Beispiel ist interessant, denn ausgeschrieben heißt ARPU „Average Revenue per User“. Aber hier fehlt ein Gutteil der Kennzahlenkonstruktion: Wer ist ein „User“, ist es ein Mobilfunktelefon, eine SIM-Karte, ein Nutzer mit vielleicht mehreren Telefonen oder sein Arbeitgeber, der die Rechnung bezahlt? Und welcher Zeitbezug ist gemeint? Umsatz pro Monat? Pro Quartal? Pro Tag? Was ist überhaupt Umsatz? Nur die Telefongespräche? Auch die Grundgebühr? Die Kosten für die Nutzung von Apps.? All das muss definiert werden, um den ARPU zu einer standardisierten Kennzahl zu machen, um z. B. Kundengruppen zu vergleichen.

 
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