Unsere Wirtschaft und Gesellschaft befindet sich seit Jahren in einem schier unaufhaltsamen Transformationsprozess. Größter Treiber dieser Entwicklung stellt mit einer immensen Dynamik die allgegenwärtige Digitalisierung dar. Schlüsselwörter wie Industrie 4.0, Big Data oder Machine Learning prägen die tägliche Diskussion über technische Weiterentwicklungen in den Unternehmen. Insbesondere das Controlling mit seinen diversen Fachbereichen profitiert von dieser Entwicklung in vielerlei Hinsicht.
Als wären die entstehenden Herausforderungen dieser Transformation nicht schon genug, wurde die Wirtschaft in den vergangenen Jahren durch die Covid-Pandemie in einem vorher kaum dagewesenen Ausmaß erschüttert. Resultierende Lieferengpässe und Produktionsstillstände sind hierbei nur zwei Beispiele von vielen, welche Unternehmen noch bis heute vor große Herausforderungen stellen. Verstärkt werden diese Auswirkungen nicht zuletzt durch den im Februar 2022 begonnenen Krieg in der Ukraine. Betiteln könnte man die heutige Zeit mit „Jahre voller Unsicherheiten“ oder gar einer „Zeitenwende“.
Dieses Buch versucht diese Themenkomplexe zu verbinden und für den Bereich des Vertriebscontrollings Handlungsempfehlungen an die Hand zu geben, wie insbesondere kleine und mittlere Unternehmen die Möglichkeiten der Digitalisierung und agilen Organisationsgestaltung nutzen können, um Ihre Vertriebsprognosen in solch unsicheren Zeiten flexibel, schnell und fundiert zu gestalten.
Nach einem Einblick in die Grundbegriffe des Vertriebes und der Digitalisierung werden zum einen Methoden des Change-Managements erläutert und zum anderen die Auswirkungen der letzten Krisenjahre auf das Vertriebscontrolling beleuchtet. Basierend darauf werden letztendlich Handlungsempfehlungen für optimierte Vertriebsprognosen anhand eines Fallbeispiels gegeben, welche insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen schnell und ohne erheblichen Kapitaleinsatz implementiert werden können.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitende Worte
1.1 Aktuelle Problemstellung
1.2 Thematische Abgrenzung und Vorgehensweise in diesem Buch
2. Vertriebscontrolling – Ein allgemeiner Überblick!
2.1 Einführung in den Vertrieb
2.2 Planungsaufgaben des Vertriebscontrollings
2.3 Forecast – Ein Aufgabenbereich im Wandel!
3. Einblick in die Welt der Digitalisierung
3.1 Big Data / Smart Data
3.2 Business Intelligence (BI) / Business Analytics (BA)
3.3 Data Mining / Predictive Analytics
3.4 Machine Learning
3.5 Datenqualität
3.6 „Data Literacy“ Einfluss auf das Vertriebscontrolling und die Rolle des Controllers
4. „LEAN“ Change Management – Erfolgreich Änderungen implementieren!
4.1 Richard K. Streich – Das 7-Phasen-Modell
4.2 Kurt Lewin – Das 3-Phasen-Modell
4.3 „Lean“ Change Management als Reaktion auf den kontinuierlichen Wandel
5. Jahre voller Unsicherheiten – Auswirkungen auf das Vertriebscontrolling!
6. Fallbeispiel – Handlungsempfehlungen für optimierte Vertriebsprognosen!
6.1 Fallbeispiel: Ausgangslage und exemplarische Vorgehensweise
6.2 Unternehmensvernetzung und virtuelle Organisationsformen
6.3 Frühwarnsysteme
6.4 Der rollierende Basisforecast
7. Fazit
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, kleinen und mittleren Unternehmen Handlungsempfehlungen für die Gestaltung flexiblerer und zuverlässigerer Vertriebsprognosen in volatilen Zeiten zu geben, indem digitale Methoden und angepasste Organisationsstrukturen schrittweise implementiert werden.
- Analyse der Herausforderungen im modernen Vertriebscontrolling durch digitale Transformation.
- Erläuterung zentraler digitaler Technologien wie Big Data, Business Intelligence und Machine Learning.
- Bedeutung der „Data Literacy“ für die Rolle des Controllers.
- Methoden des „Lean“ Change Managements zur erfolgreichen betrieblichen Anpassung.
- Optimierung von Vertriebsprognosen durch Unternehmensvernetzung, Frühwarnsysteme und rollierende Forecasts.
Auszug aus dem Buch
3.1 Big Data / Smart Data
Big Data hat sich in den letzten Jahren zu einem sehr verbreiteten Begriff im Zuge der Digitalisierung und Industrie 4.0 entwickelt. In der Literatur ist die Definition jedoch nicht immer eindeutig, da sich der Begriff vielmals für eine übergeordnete Beschreibung der digitalen Transformation der Datenlandschaft in Unternehmen oder der Wirtschaft etabliert hat.
Grundsätzlich lässt sich Big Data als Speicherung, Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen mittels spezieller Lösungen und Technologien beschreiben. Um den Themenbereich etwas einzugrenzen und zu charakterisieren, werden Big Data die Eigenschaften der drei V´s zugetragen (siehe Abbildung 4).
- Volume: Die Basis von Big Data wird durch große Datenmengen gebildet. Hierbei werden nicht nur interne Unternehmensdaten betrachtet, welche durch IT-gestützte Geschäftsprozesse permanent erzeugt werden, sondern auch externe Datenquellen, um Informationen aus der Unternehmensumwelt zu sammeln.
- Variety: Die Vielfalt der Daten spiegelt die Speicherung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Multimediadaten wie Texte, Grafiken, Bilder sowie Audio- und Videodateien wider.
- Velocity: Die Geschwindigkeit stellt die letzte wichtige Eigenschaft von Big Data dar. Riesige Datenströme können nur dann in ihrer Vielfalt gewinnbringend verwendet werden, wenn diese auch in Echtzeit verarbeitet und analysiert werden können.
In engem Verbund mit Big Data wird oftmals zudem der Begriff Smart Data genannt. Dies stellt hierbei eine Erweiterung von Big Data dar. Der wesentliche Zweck liegt darin, aus den großen Datenbeständen nutzbare und hochwertige Entscheidungsgrundlagen zu bilden. Big Data kann hierbei mit einem Rohstoff verglichen werden, welcher durch technische Methoden und Tools zu Smart Data veredelt wird, um das gesamte Potenzial der Daten zu verwirklichen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitende Worte: Beschreibung der aktuellen wirtschaftlichen Krisensituation und die daraus resultierende Notwendigkeit, Planungsmethoden innerhalb des Vertriebscontrollings anzupassen.
2. Vertriebscontrolling – Ein allgemeiner Überblick!: Analyse der operativen und strategischen Aufgaben des Vertriebscontrollings sowie die Herausforderungen klassischer Budgetierungsmethoden.
3. Einblick in die Welt der Digitalisierung: Einführung in digitale Schlüsseltechnologien wie Big Data, Business Intelligence und Machine Learning sowie die Bedeutung von Datenkompetenz.
4. „LEAN“ Change Management – Erfolgreich Änderungen implementieren!: Vorstellung von Change-Management-Modellen (Streich, Lewin) und dessen Kombination mit agilen Ansätzen zur erfolgreichen Prozessumsetzung.
5. Jahre voller Unsicherheiten – Auswirkungen auf das Vertriebscontrolling!: Analyse der Auswirkungen globaler Krisen auf die deutsche Wirtschaft und die Konsequenzen für die Vertriebsplanung.
6. Fallbeispiel – Handlungsempfehlungen für optimierte Vertriebsprognosen!: Praktische Umsetzung von Forecast-Optimierungen bei einem Türenhersteller durch Vernetzung, Frühwarnsysteme und rollierende Forecasts.
7. Fazit: Zusammenfassende Handlungsempfehlung für kleine und mittlere Unternehmen zur Implementierung agiler Steuerungsprozesse.
Schlüsselwörter
Vertriebscontrolling, Digitalisierung, Big Data, Business Intelligence, Machine Learning, Data Literacy, Change Management, Lean Management, Vertriebsprognosen, Forecast, Krisenzeiten, Unternehmensvernetzung, Frühwarnsysteme, Datenqualität, Agile Transformation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die notwendige Transformation des Vertriebscontrollings durch Digitalisierung, um in volatilen wirtschaftlichen Zeiten flexibel und fundiert Prognosen erstellen zu können.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die Themen umfassen Controlling-Methoden, digitale Technologien (Big Data, BI, Machine Learning), Change Management zur Akzeptanz von Neuerungen sowie praktische Ansätze für Forecast-Optimierungen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, kleinen und mittleren Unternehmen konkrete Handlungsempfehlungen zur effizienten und kostengünstigen Optimierung ihrer Vertriebsprognosen zu bieten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine fundierte Literaturanalyse zur theoretischen Abgrenzung und illustriert die Anwendung der entwickelten Ansätze anhand eines fiktiven Fallbeispiels.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden digitale Werkzeuge erläutert, Methoden der Organisationsveränderung vorgestellt und die Auswirkungen von Krisen auf die Vertriebsplanung untersucht.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den prägenden Schlüsselwörtern zählen Vertriebscontrolling, Digitalisierung, Change Management, Forecast, Datenqualität, Big Data und Krisenmanagement.
Wie unterscheidet sich Big Data von Smart Data?
Big Data bezeichnet die bloße Masse und Vielfalt der Daten, während Smart Data die durch Analyse veredelten, für unternehmerische Entscheidungen nutzbaren Informationen darstellt.
Welchen Zweck verfolgt der rollierende Basisforecast?
Er dient als flexible Anpassungsbasis, um kurzfristige Marktveränderungen innerhalb der unterjährigen Planung zeitnah erfassen zu können, ohne die klassische Jahresplanung komplett zu ersetzen.
Warum spielt Change Management eine Rolle für das Vertriebscontrolling?
Da die Einführung digitaler Tools und neuer Prozesse oft auf Widerstand stößt, ist ein methodisches Change Management unerlässlich, um die Akzeptanz und erfolgreiche Nutzung durch die Mitarbeiter sicherzustellen.
- Arbeit zitieren
- B.Eng. Jannik Wilkin (Autor:in), 2022, Effektives Vertriebscontrolling im Wandel, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1266237
