Vertriebskennzahlen  für ein Muster Data Warehouse von Konsumartikellieferanten  2

INHALTSVERZEICHNIS

Abk  ürzungsverzeichnis  3

1.  Problemstellung und Gang der Untersuchung  4

2.  Begriffserklärungen  6

2.1.  Betriebswirtschaftliche Kennzahlen.  6

2.2.  Vertrieb, Absatz, Distribution, Verkauf, Umsatz.  9

3.  Kennzahlen zu Struktur - Wirtschaftlichkeits- und Lageanalysen  

im  Vertrieb.  12

3.1.  Strukturanalysen.  12

3.2.  Wirtschaftlichkeitsanalysen.  15

3.3.  Lageanalysen.  19

4.  Diskussion ausgewählter Kennzahlen für den Vertrieb  23

4.1.  Traditionelle Vertriebskennzahlen.  23

4.2.  Moderne Vertriebskennzahlen.  25

4.3.  Häufig verwendete Vertriebskennzahlen.  30

5.  Ausgewählte geeignete Kennzahlen für das Vertriebsreporting  

des  DW eines Konsumartikellieferanten.  32

5.1.  Generelle Vertriebskennzahlen für Konsumartikellieferanten.  33

5.2.  Spezielle Vertriebskennzahlen für ein Muster-Data-Warehouse  35

6.  Kritische Würdigung und Schlussbetrachtung  38

A  N H A N G 1  41

Tabellarische  Übersicht Vertriebskennzahlen:  42

Literaturverzeichnis   50

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Abkürzungsverzeichnis

CAS Computer Aided Selling CIS Customer Integration Systems CRM Customer Relationship Management DBU Deckungsbeitrag am Umsatz Def. Definition DPP Direkte Produktrentabilität DW Data Warehouse € Euro eCRM electronic CRM ERM Enterprise Relationship Management ERP Enterprise Ressource Planing F & E Forschung und Entwicklung FWBM Frühwarn - Benchmarks GFK Gesellschaft für Konsumforschung KIS Kundeninformationssystem KKM Kundenkontaktmanagement KMU Kleine und mittelständische Unternehmen MAIS Marktinformationssystem MIS Managementinformationssystem MwSt. Mehrwertsteuer PPS Produktionsplanungssystem ROI Return on Investment RMP Repräsentant Markt Potenzial SFA Sales Force Automation VIS Vertriebsinformationssystem VKB Verkaufsgebiet

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1. Problemstellung und Gang der Untersuchung

Im Rahmen des Projektstudiums im zweiten Studienabschnitt des Sozialökonomischen Studienganges im WiSe 2001 bis SoSe 2002 an der Hamburger Universität für Wirtschaft und Politik unter Leitung von Prof. Dr. Gerhard Brosius soll ein Managementinformationssystem / Muster Data Warehouse für kleine und mittelständische Unternehmen, nachfolgend KMU genannt, erstellt werden. Die Durchführung des Projektes erfolgt in Zusammenarbeit mit dem Unterne hmen Powercase Informatik GmbH, Hamburg.

Problemstellung:

Im anhaltenden Trend zur Dezentralisierung und Internationalisierung wird im globalen Verdrängungswettbewerb die Kundennähe immer mehr zum kritischen Erfolgsfaktor. In mehr als 36 Prozent aller Unternehmen werden Management-informationssysteme, nachfolgend MIS genannt, bereits eingesetzt und in weiteren 28 Prozent der Unternehmen wird deren Implementierung geplant, in vielen Fällen mit Hilfe eines Data Warehouses ¹ . Vertrieb, Zielgruppenmarkierung, Controlling, Statistik, Analyse der Kundenzufriedenheit, Betrugserkennung bei Versicherungen und auch Risk Management bei Banken zählen zu den bevorzugten Einsatzgebieten für auf einem Data Warehouse basierenden Manage-mentinformationssystem. ² Bei einem Data Warehouse handelt es sich um eine Sammlung subjektorientierter, integrierter, nicht volatiler und zeitbasierter Daten zur Befriedigung der Informationsbedürfnisse eines Managers. ³ Um die anstehenden Aufgaben dennoch wirkungsvoll bearbeiten und das Bestehen der Unternehmen am Markt gewährleisten zu können, sind traditionelle Controlling-Werkzeuge oft überfordert und e in Einsatz von EDV gestützten Vertriebs-Informationssystemen unumgänglich. ⁴ Solche Systeme benötigen allerdings eine längere Konzeptions- und Einführungszeit, da sie individuell auf jedes Un-

¹ Vgl.Reinicke (2001), S. 728.

² Vgl. Reinicke (2001), S. 727.

³ Vgl. Microsoft Corporation (2001), S. 479.

⁴ Vgl. Gluchowski P., Gabriel R. u. Chamoni P., (1997), Management Support Systeme, Hei- delberg.

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ternehmen zugeschnitten und in die vorhandene Systemumwelt eingebettet werden müssen. 5

In einer Projektbesprechung Ende Dezember 2001, an der das Projektteam und die Geschäftsführung der Powercase GmbH teilnahmen, kristallisierten sich nachfolgende Parameter heraus, die von der Geschäftsführung für ein Muster Data Warehouse deswegen als signifikant eingestuft wurden, weil sie unter Marketing - und Rentabilitätsgesichtspunkten ⁶ , die sich in der Vergangenheit bei der Powercase GmbH als vorteilhaft erwiesen hatten, für die avisierte Zielgruppe der KMU geeignet erschienen:

è Das Muster Data Warehouse soll primär ausschließlich Vertriebsanalysen anbieten.

è Es soll ein möglichst differenziertes Umsatzreporting leisten. è Ferner soll es bedienerfreundlich sein mit der Funktion eines Frühwarnsystems und keine unaufgeforderten endlosen Zahlenkolonnen und Tabellen liefern, sondern nur kurze, übersichtliche, relevante Analysen.

è Und schließlich soll es der Unternehmens- und Vertriebsführung unter minimalem Zeitaufwand “per Knopfdruck“ und zeitnah detaillierte I n-formationen über Umsatz, verkaufte Artikel, Absatzregionen, Vertriebsmitarbeiter etc. liefern.

è Finanzwirtschaftliche Controllingkennzahlen, Jahresabschlusskennzahlen, Investitions- Budget-, und Beschaffungskennzahlen, Produktions- und Logistikkennzahlen etc. sollen in dem Muster Data Wareho use nicht angelegt werden. Der Grund dafür ist, dass derartige Kennzahlen das Muster Data Warehouse für einen neuen Nutzer überdimensionieren würden und im Normalfall ohnehin nur individuell eingerichtet werden können. ⁷ Dem potentiellen Nutzer soll ein überschaubares DW präsentiert werden, welches zunächst auf den Vertrieb kon- ⁵ Vgl.Stahlknecht; Hasenkamp (1999), S. 413 - 419.

⁶ Vgl. Kotler, Philip; Bliemel, Friedhelm (2001), S. 354 ff.

⁷ Vgl. Petkovic (2001), s. 536 ff.

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zentriert ist, und bei Bedarf erweitert und den Kundenbedürfnissen angepasst werden kann.

Gang der Untersuchung:

Die vorliegende Arbeit wird sich eingangs im ersten und zweiten Abschnitt mit der Klärung der Begriffe auseinandersetzen, im dritten Abschnitt die Struktur-Wirtschaftlichkeits- und Lageanalyse von Vertriebskennzahlen behandeln, im vierten Abschnitt werden dann im Detail theoretisch denkbare Vertriebskennzahlensysteme vorgestellt, wie sie in einem komplexen Data Warehouse zum Einsatz gelangen könnten, um dann im fünften Abschnitt diejenigen Kennzahlen vorzustellen, die für das Muster Data Warehouse eines Markenartikelherstellers als sinnvoll erachtet werden. Nach der kritischen Würdigung von Kennzahlen erfolgt dann die Schlussbetrachtung.

2. Begriffserklärungen

In diesem Abschnitt erfolgt die Dimensionsanalyse von Kennzahlen und Kennzahlensystemen und es sollen die Gütekriterien für betriebswirtschaftliche Vertriebskennza hlen herausgearbeitet werden, die für ein Vertriebsorientiertes DW zweckmäßig sind.

2.1. Betriebswirtschaftliche Kennzahlen

Bei der Errichtung eines Data Warehouses spielen Kennzahlen deswegen eine Kardinalrolle, weil sie als zentraler Bestandteil der Faktentabelle für den Aufbau und die Funktion grundlegende Bedeutung haben. ⁸ In der betriebswirtschaftlichen Literatur gibt es keine einheitliche Definition des Begriffs „Kennzahl“. ⁹ Häufig werden Ausdrücke wie Kennziffern, Kontrollgrössen, Kontrollzahlen, Kontrollziffern, Messzahlen, Messziffern, Ratios, Richtzahlen, Schlüsselgrössen

⁸ Vgl. Tiemeyer; Konopasek (2001), S. 57.

⁹ Für eine umfassende, theoretisch fundierte Begriffsdiskussion siehe Geiss (1986), S. 29 ff.

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und Schlüsselzahlen synonym verwendet. ¹⁰ Die folgenden Ausführungen übernehmen die klassische Begriffsbestimmung von Staehle : „Betriebswirtschaftliche Kennzahlen sind [...] Zahlen, die in konzentrierter Form über einen zahle nmässig erfassbaren betriebswirtschaftlichen Tatbestand informieren.“ ¹¹ W esensimmanentes Merkmal von Kennzahlen ist somit die Verdichtung quantifizierter Informationen. ¹² Grundsätzlich kann man dabei absolute Zahlen (Einze lzahlen, Summen, Differenzen, Mittelwerte) und Verhältniszahlen unterscheiden; letztere lassen sich unterteilen in Gliederungszahlen (Aufgliederung einer Gesamtgrösse in Teilgrössen), Beziehungszahlen (Verhältnis von zwei inhaltlich ungleichartigen Grössen) und Messzahlen (zeitliche Veränderung bestimmter Grössen.) ¹³ Viele Autoren rechnen ausschließlich Verhältniszahlen zu den betriebswirtschaftlichen Kennzahlen, weil eine absolute Grösse ohne Relation keine Aussagekraft habe. Wolf relativiert dies mit Blick auf die Praxis, weil in der Realität eine ganze Reihe absoluter Zahlen laufend als Kennzahlen verwendet werden, beispielsweise Umsatz, Gewinn oder Cashflow. Solche Zahlen sind sehr wohl aussagekräftig, wenn damit Zeitreihen gebildet werden oder sie als Sollgrösse mit einer entsprechenden Istgrösse verglichen werden.

Wichtiger als mathematische Relationen ist daher, ob eine Zahl in der Lage ist, über betriebswirtschaftliche Tatbestände zu informieren. ¹⁴ So stellt Siegwart folgende Anforderungen an betriebswirtschaftliche Kennzahlen: „Von Kennza hlen darf nur die Rede sein, wenn Zahlen der Beurteilung der Leistungswirksamkeit von Führungsentscheidungen und der Analyse der ökonomischen Situation dienen sowie entsprechende Folgerungen hinsichtlich Ursachen und deren Folgen für die Erhaltung der Unternehmung und für ihre Zielverwirklichung erla uben.“ 15

¹⁰ Siehe hierzu Siegwart (1998), S. 5 und Meyer (1994), S. 9.

11

Staehle (1967), S. 62.

¹² Wolf (1997), S. 11; Gritzmann (1991), S. 30 f.

¹³ Wolf (1997), S. 11 f.; Siegwart (1998), 6 ff.; für eine umfassende Kategorisierung von Kenn zahlen siehe Meyer (1994), S. 7., GEISS (1986), S. 42 ff.

¹⁴ Wolf (1997), S. 11.

¹⁵ Wolf (1997), S. 11.

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Siegwart sieht allerdings in nominal- und ordinalskalierten Daten aufgrund ihres beschränkten informatorischen Charakters keine Kennzahlen. ¹⁶ Dieser Argumentation wird im Folgenden allerdings nicht nachgekommen; vielmehr wird konsequent an der Problemorientierung festgehalten. ¹⁷ Kennzahlen erha lten als Führungsgrössen somit nur dann einen Wert, wenn sie mit anderen Kennzahlen verglichen werden. 18

„Kennzahlen sind hervorragende und nahezu unentbehrliche Instrumente, um notwendige Entscheidungen des Managements vorzubereiten, zu fundieren, zu erleichtern oder in vielen Fällen überhaupt erst zu ermöglichen.“ ¹⁹ Sie können ferner auch als Hilfsmittel für externe Analysen eingesetzt werden. ²⁰ Untersucht man, wie Kennzahlen vom Management verwendet werden, so lassen sich fo lgende Funktionen im Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozess unterscheiden: 21

è Operationalisierungsfunktion (Bildung von Kennzahlen zur Operationalisierung von Zielen und Zielerreichung), è Anregungsfunktion (laufende Erfassung von Kennzahlen, um Auffä lligkeiten und Veränderungen zu erkennen),

è Priorisierungs- und Vorgabefunktion (Ermittlung kritischer Kennza hlenwerte als Zielgrössen für unte rnehmerische Teilbereiche), è Kommunikations- und Steuerungsfunktion (Verwendung von Kenn-

è Kontrollfunktion (laufendeErfassung von Kennzahlen, um Soll-Ist-Abweichungen zu erkennen).

Weil Kennzahlen betriebswirtschaftliche Tatbestände komprimiert ausdrücken, reduzieren sie die Gefahr technischer und semantischer Kommunikationsstörungen auf dem Weg vom Sender zum Empfänger der Information auf ein Mi-

¹⁶ Siegwart(1998), S. 13.

¹⁷ Küting (1983), S. 239, (Wolf 1997, S. 25 ff.).

¹⁸ Scheuning (1967), S. 31

¹⁹ Wolf (1977), S. 15.

²⁰ Wolf (1977), S. 16.

²¹ Staehle (1973), S. 223.

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nimum. Daher kommt ihnen im Rahmen des Vertriebscontrollings eine hohe Bedeutung zu. 22

2.2. Vertrieb, Absatz, Distribution, Verkauf, Umsatz

Im Folgenden sollen die Begriffe Vertrieb, Absatz, Distribution. Verkauf und Umsatz differenziert und erläutert werden, weil sie immer wieder inkorrekt zu-geordnet oder verwechselt werden.

⇒ Vertrieb

Früher (bis ca. 1985) setzte man Vertrieb mit den Begriffen Absatz, Verkauf, Distribution gleich. ²³ In Vahlens Grosses Wirtschaftslexikon ist Vertrieb als Distributionspolitik definiert. ²⁴ In den letzten Jahren ist das Umfeld des Vertriebs vielfältiger und komplizierter geworden. Traditionelle Aufgaben des Vertriebsmanagers wandeln sich vom rein persönlichen Verkauf zum ganzheitlichen Kundenmanagement. Eine Studie des Beratungsunte rnehmens Mercuri International “Vertriebstrends2005” (es wurden 100 Vertriebsmanager in 86 deutschen Unternehmen befragt) zeigt, dass als wichtigste Ausrichtung eines effizienten Vertriebs in den nächsten Jahren das schnelle und flexible Kundenmanagement zu ne nnen ist, d.h.:

Die Umsetzung eines guten Kundenmanagements durch eine exzellente Vertriebsorganisation ist heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, denn in vielen Branchen ist die produktbegleitende Dienstleistung nicht weniger wichtig als das Produkt selbst. Die zentrale Aufgabe des Vertriebs

²² Horvath (1998b), S. 144

²³ Vgl. Männel, W.: Thesen zum Ergebniscontrolling, in: Kostenrechnungspraxis, 1998 H.4.

²⁴ . Marketing Controlling - Kostenrechnungspraxis Sonderheft 3/2000

²⁵ Matschke, D.: Tendenzen in der Controllingpraxis der 500 größten deutschen Unternehmen. Ergebnisse einer empirischen Erhebung, in: Controller Magazin 4/2001

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besteht darin, die Kunden optimal zu betreuen und die Kundenkontakte zu pflegen, damit durch langfristige Kundenbeziehungen die Absatzpotentiale gesichert bzw. ausgebaut werden können. Dies setzt voraus, dass das Vertriebsmanagement über aussagefähige Informationen verfügt, um die Vertriebsaktivitäten ziel-, und kundenorientiert zu planen, zu kontrollieren und zu koordinieren. ²⁶ Von den oben dargestellten Vertriebsdefinitionen kann man leicht ableiten, dass Vertrieb heute immer mehr mit Marketing gleichgesetzt wird.

⇒ Absatz

Der Begriff Absatz lässt sich wie folgt grundlegen und abgrenzen: ²⁷ Ausgehend von dem Begriff Leistungsverwertung fasste Gutenberg den Absatzbegriff weiter, weil er nicht nur Verkaufsvorgänge enthalte, sondern auch Einkaufs-, und Beschaffungsvorgänge, und zwar sowohl von Produktions- als auch von Handels- und Dienstleistungsunternehmen. Für die I nstrumente der Marktbearbeitung benutzte Gutenberg den Begriff des absatzwirtschaftlichen Instrumentariums. Der Absatzbegriff steht heute in der Regel für quantitative Verkaufsmengen, im Sinne von Absatz = Absatzmenge.

⇒ Distribution

Die Distribution umfasst die einzelnen Maßnahmen des Unternehmens, um das Produkt für die Zielkunden leicht zugänglich und verfügbar zu m achen. ²⁸ Als Distributionspolitik werden alle Aktivitäten bezeichnet, die mit der Verteilung der Erzeugnisse zusammenhängen. Nach herrsche nder Meinung soll der Begriff Distribution spezielle Marketingaktivitäten erfassen, und zwar solche, die Güterübertragungswege betreffen. 29

⇒ Verkauf

²⁶ Reinecke S., Tomczak T., Geis G. (2001), S. 501 ff.

²⁷ Vgl. Gutenberg, E. (1983), S. 115 ff.

²⁸ Vgl. Kotler / Bliemel (1995), S. 143.

²⁹ Vgl. Winkelmann (2000), S. 9.

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Winkelmann bezeichnet den Vertrieb als das Herz, das Verkaufen als das Blut des Wirtschaftens, und das Rechnungswesen als deren Korsett. ³⁰ In der Praxis gilt der persönliche Verkauf als das mit Abstand wichtigstes Marketinginstrument, mit deutlichem Abstand vor den verkaufsfördernden Messen. Verkauf kann als die Grundfunktion des Vertriebs bezeichnet we rden. Er umfasst den Vorgang des Kaufvertragsabschlusses einschließlich der zuvor erfolgten Anbahnung in Form der Güterdarbietung, der Kaufberatung und der Kaufverhandlung. Verkauf kann auch durch die Merkmale des Verkaufsprozesses spezifiziert werden:

⇒ Umsatz

Umsatz ist die Summe der in einer Periode verkauften, mit ihren jeweiligen Verkaufspreisen bewerteten Leistungen; auch als Erlös bezeichnet. ³¹ Durch den Vertrieb wird systematisch Umsatz generiert und Umsatz gesichert. Der Begriff Umsatz kann im Sinne von Umsatzerlös verwendet we rden, dann bezeichnet er den Geldwert der abgesetzten Leistungen und ist ein Begriff des Rechnungswesens und des Steuerrechts. Zweitens wird der Begriff auch im Sinne von Umsatzprozess gebraucht, dann versteht man darunter die Umwandlung von Geld und Sachgütern zu Fabrikaten und schließlich der Verkauf der Fabrikate, also ihre Umwandlung in Geld. 32

³⁰ Vgl. Winkelmann (2000), S. 15.

³¹ Vgl. Reichmann (2001), S. 448.

³² Vgl. Freidank (2001), S. 301.