Ziel dieser Arbeit ist eine Beurteilung, ob das mittels eins Data Warehouses errichtete Management Informationssystem mit dem Schwerpunkt Vertriebsinformationssystem / Customer Relationship Management ein relevanter Wettbewerbsfaktor im Konsumgüterbereich sein kann und ob dadurch die Wettbewerbsfähigkeit und der Unternehmenswert gesteigert werden kann. Diese Arbeit gründet auf den Erkenntnissen der zwei Semester dauernden Projektarbeit und dem darin entwickelten Datenmodell sowie den vertriebsorientierten Funktionalitäten des Data Warehouses.
Zur Beantwortung dieser Frage soll insbesondere untersucht werden, welche Daten-anken und welche Software geeignet sind, um ein Vertriebsanalyse- und ein CRM System in ein Unternehmen zu implementieren, die signifikante Wettbewerbsvorteile und Wertzuwächse generieren. Anliegen dieser Arbeit ist es explizit, eine SQL Datenbank, die mit Daten aus der SAP Musterfirma IDES befüllt wurde, mit der Software Impromtu zu analysieren. Sowohl das Unternehmen SAP als auch das Unternehmen Cognos, das die Software Impromptu vertreibt, sind auf ihren Gebieten Weltmarktführer, so dass diese Untersuchung ein übergreifendes Interesse repräsentiert.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Problemstellung und Gang der Untersuchung
- Begriffserklärungen
- Betriebswirtschaftliche Kennzahlen
- Vertrieb, Absatz, Distribution, Verkauf, Umsatz...
- 2. Kennzahlen zu Struktur-, Wirtschaftlichkeits- und Lageanalysen im Vertrieb
- Strukturanalysen
- Wirtschaftlichkeitsanalysen
- Lageanalysen
- 3. Moderne Vertriebskennzahlen
- Diskussion ausgewählter Kennzahlen für den Vertrieb
- Traditionelle Vertriebskennzahlen
- Häufig verwendete Vertriebskennzahlen
- Ausgewählte geeignete Kennzahlen für das Vertriebsreporting des DW eines Konsumartikellieferanten
- Generelle Vertriebskennzahlen für Konsumartikellieferanten
- Spezielle Vertriebskennzahlen für ein Muster-Data-Warehouse
- 4. Kritische Würdigung und Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die wichtigsten Kennzahlen für ein Muster-Data-Warehouse im Vertriebsbereich von Konsumartikellieferanten zu identifizieren und zu analysieren. Die Arbeit soll dabei einen Überblick über die gängigen Vertriebskennzahlen bieten und gleichzeitig auf die spezifischen Bedürfnisse von Konsumartikellieferanten eingehen.
- Bedeutung von Vertriebskennzahlen im Kontext von Data Warehouses
- Analyse von traditionellen und modernen Vertriebskennzahlen
- Entwicklung spezifischer Vertriebskennzahlen für Konsumartikellieferanten
- Bewertung der Eignung der Kennzahlen für ein Muster-Data-Warehouse
- Schlussfolgerungen und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: In diesem Kapitel wird die Problemstellung der Arbeit dargestellt und der Gang der Untersuchung erläutert. Es werden die wichtigsten Begriffe wie Vertriebskennzahlen, Data Warehouse und Managementinformationssysteme definiert.
- Kapitel 2: Dieses Kapitel beschäftigt sich mit den wichtigsten betriebswirtschaftlichen Kennzahlen im Vertrieb und erläutert die Bedeutung von Kennzahlen für Struktur-, Wirtschaftlichkeits- und Lageanalysen.
- Kapitel 3: Hier werden moderne Vertriebskennzahlen diskutiert und ihre Bedeutung für den Vertriebserfolg analysiert. Es wird ein Überblick über traditionelle und häufig verwendete Vertriebskennzahlen gegeben.
- Kapitel 4: In diesem Kapitel werden ausgewählte Kennzahlen für das Vertriebsreporting eines Muster-Data-Warehouses vorgestellt und ihre Eignung für die Bedürfnisse von Konsumartikellieferanten bewertet.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit sind: Vertriebskennzahlen, Data Warehouse, Managementinformationssysteme, Konsumartikellieferanten, Strukturanalyse, Wirtschaftlichkeitsanalyse, Lageanalyse, traditionelle Vertriebskennzahlen, moderne Vertriebskennzahlen, Muster-Data-Warehouse, Vertriebsreporting.
- Quote paper
- Konstantin Dittmann (Author), 2003, Anforderungen an die Vertriebskennzahlen für ein Muster Data Warehouse von Konsumartikellieferanten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/44647
