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Wertorientierte
Kundenprofitabilitätsmessung
Zentraler Aspekt des Artikels ist die Darstellung einer von den Autoren
entwickelten Methode, die Kundenprofitabilität bei multidivisionalen
Unternehmen zu ermitteln, zu vergleichen und zu steuern. Die durch das
Konzept erzielte holistische Sichtweise auf die Kundenprofitabilität erlaubt
innerhalb des Managementprozesses wertorientierte
Steuerungsentscheidungen.
Foto: Deutsche Post AG
66 Performance Ausgabe 1.2011

Performance Ausgabe 1.2011 67

„Was gemessen wird, wird transparent,
was belohnt wird, wird erledigt!“ 1
Viele Unternehmen stehen vor dem Problem,
die individuelle Profitabilität ihrer
Kunden oder Kundengruppen nicht hinreichend
bestimmen zu können. Oftmals
stehen Produkt- bzw. Business-Unit-Orientierung
und damit verbunden die Fokussierung
auf deren Profitabilität im Vordergrund.
Eine Ergebnisrechnung, bspw. auf
Profitcenter–Ebene, ist zwar gang und
gäbe, eine weitere Detaillierung bis auf
Kundenebene erfolgt hingegen nur sporadisch.
Neben der Analyse der Dauer und
Qualität der Geschäftsbeziehung ist diese
Analyse zusammen mit der Prognose zukünftiger
Profitabilität jedoch ein wichtiger
Bestandteil gerade zur Ermittlung der
einzelnen Kundenwerte. Die Beeinflussung
von Entscheidungen im Rahmen einer
Kundenansprache oder von Preisverhandlungen
finden nur selten auf Basis der
Analyse des Kundenwertes statt, obwohl
gerade dieser als in die Zukunft gerichtete
Kennzahl einen höheren Aussagegehalt
besitzt als vergangenheitsorientierte Kennzahlen.
In vielen Fällen sind auch die Ziele und
Incentives der Vertriebsmannschaft oder
eines Key Account Managers an die Steigerung
des Umsatzes mit einem Kunden
oder in einer Zielgruppe gekoppelt. Diese
Vorgabe muss aber nicht zwangsläufig
auch zu einer Verbesserung der Profitabilität
führen. Würden aber Anreiz- und
Entlohnungssystem auf entsprechenden
Werten basieren und auch in die regelmäßigen
Zielvereinbarungen einfließen, würde
dies einem Paradigmenwechsel gleichkommen
und für mehr Wertorientierung
sorgen. Der Bestimmung der Kundenprofitabilität
und den damit verbundenen
Herausforderungen wollen wir uns in den
nachfolgenden Abschnitten widmen. Zusätzliche
Komplexität erfährt diese Thematik
insbesondere im Kontext multidivisionaler
Konzerne im transnationalen Umfeld.
Herausforderungen multidivisionaler
und transnationaler Konzerne
Wann bringt ein Kunde dem Unternehmen
eigentlich Gewinn? Wie werthaltig ist eine
Kundenbeziehung? Zur Beantwortung dieser
Frage hat die Betriebswirtschaftslehre
eine Vielzahl unterschiedlicher Konzepte,
die eine Beantwortung entweder aus quantitativen
oder qualitativen Gesichtspunkten
erlauben, entwickelt (vgl. Weber/Haupt/
Erfort 2005, S. 17 ff.). Im Hinblick auf
die kundenbezogene Profitabilitätsbestimmung
wollen wir diese insbesondere
aus dem Fokus eines multidivisionalen und
transnationalen Konzerns betrachten.
1 vgl. Dellermann/Kasties/Richter 2006, S. 45
Foto: Deutsche Post AG
68 Performance Ausgabe 1.2011

Fallstudie / Kundenprofitabilitätsmessung
Seit einigen Jahren werden im Vertriebscontrolling
zunehmend deckungsbeitragsorientierte
Kalkulationen eingesetzt. Diese
verhindern die Konzentration auf das
bloße Umsatzwachstum, das mit Kunden
oder Zielgruppen generiert wird. Auf diese
Art wirken die Unternehmen einem
„Wachstum um jeden Preis“ entgegen und
richten ihren Fokus erfolgreich auf ein
„profitables Wachstum“.
Die Anwendung einer differenzierten Kundenbeziehungsstrategie,
also einer an
den individuellen Kunden angepassten
Vertriebsstrategie, ist damit möglich, um
einer ungeordneten Kundenbehandlung
entgegenzuwirken. Aus Kostengründen
erhalten nur die profitabelsten Kunden
eine aufwendige Betreuung. Bei unrentablen
Kunden werden die Kosten reduziert.
Die Fokussierung auf die Profitabilität der
Kunden hat den Vorteil, dass eine langfristige
Perspektive eingenommen wird. Die
Ausgaben für Kunden stellen Investitionen
dar, die langfristige Erträge erbringen
sollten.
Betrachtet man nun einen Kunden innerhalb
eines transnationalen Konzerns, der
von verschiedenen Geschäftsbereichen
bedient wird, so wird man feststellen
müssen, dass die Bestimmung einer Gesamtprofitabilität
über alle Unternehmensbereiche
eine große Herausforderung
darstellt.
Die erste Herausforderung ergründet sich
meist darin, dass die jeweilige Profitabilitätskennzahl
auf Segmentebene entweder
grundsätzlich verschieden ist oder sich in
ihrer Berechnung unterscheidet.
Dies ist aus der Perspektive der unterschied -
lichen zugrunde liegenden Geschäftsmodelle
und kostenspezifischen Abzugsfaktoren
verständlich. Eine weitere zu nennende
Herausforderung spiegelt sich in
der Transformation der Unternehmen wider.
Zukäufe, Abspaltungen oder Fusionen
erschweren oft eine Aggregation kundenbezogener
Daten, die aus verschiedenen
IT-Systemen in einer Datenbank konsolidiert
werden sollen. Die sogenannten „Informationssilos“
gefährden eine pünktliche
und korrekte Bestimmung der kundenspezifischen
Umsätze sowie Profitabilität
und ziehen eine Erhöhung des Arbeitsaufwands
im Rahmen der Informationsbereitstellung
nach sich.
Wir werden nun in einem höheren Detaillierungsgrad
auf die Herausforderungen
eingehen. Unsere Erfahrung hat gezeigt,
dass innerhalb komplexer Unternehmungen
bereits die globale Aggregation der
kundenspezifischen Umsätze zahlreiche
Aporien aufweist. Die Schwierigkeit liegt
hierbei in der Vielzahl unterschiedlicher
operativer Systeme und Buchhaltungsund
Reportingsysteme sowie den nicht
verlässlichen Kundenstammdaten, die
einen Abgleich zwischen kundenspezifischen
und Profitcenter-Umsätzen erschweren.
Die IT-Landschaft zeigt in regionalen
Ausprägungen eine heterogene
Struktur und erschwert die Aggregation
der Datenströme. Praxiseinblicke haben
diese Erkenntnis verdeutlicht und gezeigt,
dass ausschließlich für die Validierung
der kundenspezifischen Umsatzdaten in
Konzernen Wochen vergehen können.
Dies führt zu Verzögerungen in der Berichterstattung
der internen kundenspezifischen
Leistungsdaten.
Regionale und divisionale Unterschiede
existieren in der Berechnung von Profi -
ta bilitätskennzahlen und erschweren
damit die Möglichkeit der Bestimmung
der Kundenprofitabilität für einen Kunden.
Als gängige Kennzahlen werden dabei
GP (Gross Profit), GM (Gross Margin)
oder OP (Operating Profit) verwendet;
die sich in der Eindringtiefe (z. B. Verteilung
der Gemeinkosten) bei der Berechnung
der Profitabilität unterschieden:
• Als GP bezeichnet man die Differenz
zwischen Umsatz und Waren- bzw.
Materialeinsatz eines Unternehmens.
• Unter dem OP versteht man den aus der
gewöhnlichen Geschäftstätigkeit resultierenden
Gewinn, der um außergewöhnliche
Erträge und Aufwendungen bereinigt
ist und vor Steuern dargestellt wird.
• Die GM beziffert den prozentualen
Anteil des Umsatzes, der nach Abzug der
Herstellkosten übrig bleibt.
Die absolute Vergleichbarkeit dieser Kennziffern
oder eine Aggregation miteinander
ist nicht möglich. Schwierigkeiten bestehen
häufig auch in der Zuweisung kundenspezifischer
Kosten zu den Umsatzdaten.
So kann die kundenindividuelle Profitabilität
kaum ermittelt und bewertet werden –
werthaltige und nachhaltige Entscheidungen
lassen sich so also kaum vorbereiten.
Es kann durchaus vorkommen, dass für
einen großen Kunden aufgrund komplexer
Mutter-/Tochterunternehmensbeziehungen
mehrere Tausend Kundennummern
in den unterschiedlichen operativen Systemen
und Geschäftsbereichen existieren,
und es ist fraglich, ob alle Kundennummern
nun auch wahrhaftig dem betreffenden
Kunden zugeordnet wurden.
Erschwerend ist meist die Feststellung aller
für den Kunden relevanten Kundennamen/
-nummern, die für die Aggregation von
Umsatz und Kosten und somit für die Berechnung
der Profitabilität notwendig
sind. Insbesondere gilt es bei Joint Ventures,
Beteiligungen und assoziierten
Unter nehmen die richtige Verknüpfung
zum Kunden zu finden.
Zur Beseitigung bzw. Abschwächung der
dargestellten Schwierigkeiten gilt es, Lösungsstrategien
zu entwickeln und zu operationalisieren.
Im Folgenden möchten wir
Lösungsmöglichkeiten aufzeigen und in
das entwickelte Konzept der aggregierten
Kundenprofitiabilitätskennzahl einführen.
Performance Ausgabe 1.2011 69

Zunächst einmal sind klar definierte Richtlinien
für die Ermittlung und Abgrenzung
der kundenspezifischen Umsatz- und Kosteninformationen
notwendig. Die eigentliche
Validierung der Daten kann nachfolgend
manuell oder automatisiert durchgeführt
werden. Bei der manuellen Variante
werden sogenannte „Ausreißer“ betrachtet,
die sich nicht in einem vorher definierten
Rahmen bewegen. Zur Ursachenanalyse
werden die Dateneigner kontaktiert,
um die Gründe für die negativen bzw. positiven
Abweichungen zu erfahren. Dieses
Verfahren ist sehr zeitaufwendig und fehleranfällig,
da es keine Garantie dafür gibt,
dass alle Datenabweichungen identifiziert
wurden.
Gerade für die wiederholte Datenvalidierung
empfiehlt es sich daher, ein automatisiertes
Erhebungstool zu entwickeln,
das auch in die vorhandene IT-Landschaft
integriert werden kann. Dabei sollten idealerweise
die folgenden Kriterien automatisiert
überprüft werden können:
• Vordefinierter Datenrahmen zur
Identifizierung von Ausreißern
• Volatilität der Kundendaten im
Monatsvergleich
• Entwicklung von Umsatz und
Profitabilität
Eventuelle Zielabweichungen können dann
zeitnaher an die jeweiligen Ansprechpartner
auf Vertriebs- und Regionenebene weitergeleitet
werden, möglicherweise ebenfalls
automatisiert. Die identifizierten Abweichungen
können konzentrierter und
damit effizienter bearbeitet werden. Das
sichert eine kurzfristigere Bereitstellung
der Daten für das Management-Reporting.
Die Erhebung oder Validierung der Daten
bildet somit zusammen mit dem Stammdaten-Management
einen wichtigen Pfeiler
für ein effektives und effizientes Umsatzund
Profitabilitäts-Reporting von einzelnen
Kunden oder Zielgruppen.
Die bereichsübergreifende Profitabilitätsbetrachtung
und die daraus resultierenden
Erkenntnisse fördern die Zusammenarbeit
zwischen den einzelnen Business Units.
So können beispielsweise Verbundeffekte
von Kundenbeziehungen zwischen Business
Units identifiziert und quantifiziert werden.
Auch bei Vertriebsentscheidungen und
Kundenausschreibungen führt eine holistische
Betrachtung der Kundenbeziehung
zu einer besseren Entscheidungsbasis. Aus
Sicht einer einzelnen Business Unit mag
die Bewertung der Kundengüte von der Einschätzung
auf Konzernebene abweichen.
Das vorliegende Konzept erlaubt es, die
unterschiedlichen Ansichten zu normieren
und unterstützt somit die Verantwortlichen
dabei, Entscheidungen auf Basis von Fakten
zu treffen. Weiterhin kommt es der zunehmenden
Bedeutung von Kundenorientierung
nach. Unternehmen haben in den
letzten Jahren erkannt, dass eine aktive
Steuerung der Kundenbeziehung und der
Servicequalität für den langfristigen Erfolg
elementar ist. Um diesem Anspruch gerecht
zu werden, müssen sie ihr Kundenportfolio
bewerten und verschiedene
Kundengruppen und -güten abgrenzen
können. Auch hier trägt die ganzheitliche
Betrachtung der kundenbezogenen Finanz -
ströme und der resultierenden Kundenprofitabilität
zum oft zitierten profitablen
Wachstum bei.
70 Performance Ausgabe 1.2011

Fallstudie / Kundenprofitabilitätsmessung
Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich auf ein Praxisbeispiel
transferieren. Die Logistikbranche eignet sich
in diesem Zusammenhang hervorragend, da sie in den
letzten Jahren starke Wachstumsraten verzeichnete
und als zyklische Branche von Konjunkturschwankungen
am stärksten betroffen ist.
Verlässlichkeit und Aussagekraft ermittelter
Profitabilitätskennzahlen und die damit
verbundenen Entscheidungen sind vor
allem bei einer durchschnittlichen Rendite
von 3–5 Prozent wesentlich.
Innerhalb des Deutsche–Post-DHL-Konzerns
betreut die Organisationseinheit Global
Customer Solutions die 100 wichtigsten
Kunden in den Segmenten „Kontraktlogistik“,
„Land-, See- und Luftfracht“ und
„Express“.
Foto: Deutsche Post AG
Fallbeispiel:
Deutsche Post DHL
Bedingt durch verschiedene M&A-Geschäfte
in den letzten Jahren ist die DHL in ihren
Segmenten stark gewachsen und verfügt
über eine stark heterogene IT- und Prozesslandschaft.
Die Berechnung von
Produkt- und Kundenprofitabilitäten wird
dabei aus mehr als 30 verschiedenen
Quellen und Systemen gespeist, die wiederum
an Vorsysteme angebunden sind.
Das Management hat den Anspruch definiert,
die Profitabilität für seine wichtigsten
Kunden multidivisional messbar zu
gestalten. Hierdurch soll die Marktorientierung
segmentübergreifend gestärkt und
Cross- und Up-selling-Potenziale identifiziert
werden. Durch die holistische Betrachtung
der Kundenbeziehung soll
weiterhin die Servicegüte gesteigert und
dem Kunden ein zielgerichtetes und einheitliches
Leistungsspektrum präsentiert
werden.
Innerhalb der einzelnen Segmente werden
unterschiedliche Profitabilitätskennzahlen
verwendet, die somit eine absolute multidivisionale
Aggregation wie oben erläutert
unmöglich machen. An dieser Stelle haben
wir das Erfordernis gesehen, eine relative
aggregierte Profitabilitätskennzahl zu bilden.
Wir haben zur weiteren Erklärung ein
Fallbeispiel mit fiktiven Zahlen entwickelt.
Im ersten Schritt bestimmten wir die relative
Profitabilität eines Geschäftsbereichs
anhand der Formel aus Abbildung 1.
Abbildung 1: Berechnung der relativen Profitabilität für einen Geschäftsbereich
RelativeProfitabilität = (RP)
Absolute Profitabilität Kunde
Umsatz
Kunde
Ø Absolute Profitabilität y
Ø Umsatz a, b, c
Es gilt: y є {a, b, c}, a: gesamte Kundenbasis, b: gesamte Kundenbasis einer Industrie,
c: gesamte Kundenbasis einer Region;
absolute Profitabilität = absolute Profitabilitätskennzahl für Kunden (z. B. Gross
Profit, Gross Margin, Operating Profit) (vgl. auch zur Berechnung Tabelle 1).
Performance Ausgabe 1.2011 71

Der Vergleich absoluter Profitabilitätskennzahl
mit der durchschnittlichen absoluten Profitabilität.
Abbildung 2: Bestimmung der relativen Profitabilität mit verschiedenen Kennziffern
Global Forwarding(S1)
Supply Chain (S2)
Express (S3)
GP Kunde 1
OP1 Kunde 1
GM Kunde 1
Relative
Profitabilität =
(RP)
Umsatz
Kunde 1
Ø GP a, b, c
Umsatz
Kunde 1
Ø OP1 a, b, c
Umsatz
Kunde 1
Ø GM a, b, c
Ø Umsatz a, b, c
Ø Umsatz a, b, c
Ø Umsatz a, b, c
Umsatzanteil S1
Kapitallastigkeit S1
Umsatzanteil S2
Kapitallastigkeit S2
Umsatzanteil S3
Kapitallastigkeit S3
Gewichte nach Umsatz und Kapitallastigkeit
Hier vergleichen wir die absolute Profitabilitätskennzahl
des Kunden mit der durchschnittlichen
absoluten Profitabilität aller
Kunden (als Vergleich eignen sich darüber
hinaus Industrie- bzw. regionale Durchschnittswerte)
für das Segment. (Siehe
Abbildung 2)
Im Fallbeispiel mit den fiktiven Zahlen aus
Tabelle 1 (s. u.) brachte der Kunde im
Segment 1 (Global Forwarding) einem
Gross Profit von 10,0 Prozent. Auch der
Gross Profit aller Kunden dieses Segments
lag bei 10,0 Prozent. Folglich ergab die
Rechnung einen Wert von 1,0. Die relative
Profitabilität des einen Kunden entsprach
im Segment Global Forwarding dem Durchschnitt.
Anders sah das Ergebnis in anderen
Segmenten aus: So zeigte derselbe
Kunde im Segment 2 (Supply Chain) mit
19,2 Prozent eine bessere Profitabilität als
der Durchschnittswert aller Kunden. Dieser
lag bei 14.5 Prozent. Die relative Profitabilität
wird folglich mit 1,3 angegeben –
der Kunde erbringt DHL das 1,3-Fache des
Ertrags, den andere vergleichbare Kunden
erbringen.
Diese Berechnung sollte für alle Segmente
durchgeführt werden. Dabei ist festzustellen:
Liegt das Ergebnis höher als 1, verweist
dies darauf, dass der Kunde ein besseres
Ergebnis als der Durchschnittskunde
erbringt und damit profitabler ist.
Tabelle 1: Fiktive Zahlen Kunde 1 zur Berechnung der relativen Profitabilität
Segment 1
Umsatz GP % GP % GP Ø
Relative Kapitallastigkeit Umsatzanteil
Gesamtkunden Profitabilität
10.000.000 € 1.000.000 € 10,0 % 10,0 % 1,0 38 % 26 %
Segment 2
Umsatz OP % OP % OP Ø
Relative Kapitallastigkeit Umsatzanteil
Gesamtkunden Profitabilität
13.000.000 € 2.500.000 € 19,2 % 14,5 % 1,3 34 % 33 %
Segment 3
Umsatz GM % GM % GM Ø
Gesamtkunden
Relative
Profitabilität
Kapitallastigkeit
Umsatzanteil
16.000.000 € 4.000.000 € 25,0 % 21,0 % 1,2 28 % 41 %
72 Performance Ausgabe 1.2011

Fallstudie / Kundenprofitabilitätsmessung
Abbildung 3: Berechnung der aggregierten Profitabilitätskennzahl
Für die Aggregation der Kundenprofitabilität über die verschiedenen Bereiche werden
die beiden Gewichtungsfaktoren „Umsatzanteil des Kunden“ und „Gesamtkundenumsatz“
sowie der reziproke Wert der Kapitallastigkeit mit der relativen Profitabilität
auf Segmentebene multipliziert.
Aggregierte
Profitabilitäts- =
kennzahl Kunde
[RP Kunde 1 S1 * Umsatzanteil Kunde 1 S1 * Kapitallastigkeit Kunde 1 S1
+ RP Kunde 1 S2 * Umsatzanteil Kunde 1 S2 * Kapitallastigkeit Kunde 1 S2
+ RP Kunde 1 S3 * Umsatzanteil Kunde 1 S3 * Kapitallastigkeit Kunde 1 S3]
[RP y S1 * Umsatzanteil y S1 * Kapitallastigkeit y S1
+ RP y S2 * Umsatzanteil y S2 * Kapitallastigkeit y S2
+ RP y S3 * Umsatzanteil y S3 * Kapitallastigkeit y S3]
Würde man sich bei der Ermittlung der
Profitabilität nur auf den Umsatzanteil als
Gewichtungsfaktor konzentrieren, besteht
die Gefahr, dass Segmente mit einem hohen
Anteil an firmeneigenen Vermögen, in
diesem Fall etwa Flugzeuge, Fahrzeuge,
Immobilien u. a., gegenüber denen mit
einem geringen Anteil an firmeneigenem
Werten nicht ausreichend differenziert
betrachtet werden. Die Kapitallastigkeit
kann außerdem durch operatives Leasing
verfälscht sein. Daher sollten vor der
Profitabilitätsbestimmung entsprechende
Anpassungen vorgenommen werden. Im
vorliegenden Beispiel generiert das Unternehmen
26 Prozent des Umsatzes mit
dem Kunden 1 im Segment 1 und weist
dort eine Kapitallastigkeit von 38 Prozent
auf. Die Kapitallastigkeit wird kundenübergreifend
bestimmt und ist für alle Kunden
des jeweiligen Segments einheitlich.
Danach wird die Summe der errechneten
Werte gebildet und durch die Summe
des jeweiligen Vergleichswerts, in unserem
Fall der Gesamtkonzern, dividiert.
Ein Resultat größer 1 reflektiert – wie oben
bereits beschrieben – ein besseres Ergebnis
als der Durchschnittswert. Für den Kunden
haben wir über alle Bereiche hinweg
einen Gesamtwert von 1,2 und damit eine
bessere Profitabilität festgestellt als die
der Durchschnittskunden.
Tabelle 2: Berechnung der aggregierten Profitabilitätskennzahl
Segment 1 Segment 2 Segment 3
Relative
Profitabilität
Umsatzanteil
Kapitallastigkeit
Relative
Profitabilität
Umsatzanteil
Kapitallastigkeit
Relative
Profitabilität
Umsatzanteil
Kapitallastigkeit
Aggregierte
Profitabilitätskennzahl
Kunde 1,0 26 % 38 % 1,3 33 % 34 % 1,2 41 % 28 % 1,2
Gesamtkunde 1,0 52 % 38 % 1,0 28 % 34 % 1,0 20 % 28 % 1,0
Performance Ausgabe 1.2011 73

Fallstudie / Kundenprofitabilitätsmessung
Abbildung 4: Aggregierte Profitabilitätskennzahl in der Monatsbetrachtung
1,3
EUR
12.000.000
1,2
1,1
1,0
0,9
11.000.000
0,8
0,7
0,6
Jan 07
Apr 07
Jul 07
Okt 07
Jan 08
Apr 08
Jul 08
10.000.000
Monatlicher Umsatz Kunde 1
Aggregierte Profitabilität Kunde 1
Aggregierte Profitabilität Industrie
Aggregierte Profitabilität gesamte Kundenbasis
Externer Index
Die Entwicklung der aggregierten Profitabilitätskennzahl
lässt sich über verschiedene
Zeiträume (Monate/Jahre) betrachten
und kann bei Abweichungen detailliert
analysiert werden (vgl. Abbildung 4). Bei
dieser Analyse ist es sicher hilfreich, die
Entwicklung des Kundengeschäfts mit
dem von anderen Kunden oder Zielgruppen
oder aber weiteren externen Indizes
ins Verhältnis zu setzen. Außerdem kann
neben der aggregierten Profitabilitätskennzahl
noch die Umsatzentwicklung abgefragt
werden.
Darüber hinaus ist es möglich, die Entwicklung
der aggregierten Profitabilität für
eine bestimmte Zielgruppe oder auch eine
Branche abzubilden. In Abbildung 5 haben
wir beispielsweise die Entwicklung der
Kunden hinsichtlich der aggregierten Profitabilität
in der Periode n + 1 mit den
Werten der Periode n verglichen und zu-
sammen mit der Umsatzentwicklung visualisiert.
Dabei ist festzustellen, dass zwar
der Umsatz mit allen Kunden gestiegen ist,
sich aber bei allen Kunden bis auf Kunde 2
die aggregierte Profitabilität verschlechtert
hat. Das Ergebnis bestätigt die These,
dass die Betrachtung des Umsatzwachstums
allein zu falschen Entscheidungen im
Vertrieb führen kann. Die Einbeziehung
der Profitabilität bringt ein facettenreicheres
Bild – und ermöglicht damit bessere
wirtschaftliche Entscheidungen. Generell
ist anzumerken, dass sich eine Kundenbeziehung
immer wieder in die eine oder
andere Richtung bewegen kann und dies
im Einzelfall, insbesondere bei großen Ausschlägen,
diskutiert werden muss. Vor allem
wenn die Profitabilität sinkt, muss diese
Entwicklung zeitnah diskutiert werden
und zu schnellen Entscheidungen führen.
Eine mögliche Interpretationsrichtung gibt
die farbige Legende in Abbildung 5 vor.
74 Performance Ausgabe 1.2011

Foto: Deutsche Post AG
Abbildung 5: Aggregierte Profitabilitätskennzahl im Periodenvergleich
1,5
1,0
Kunde 3
Kunde 3
Kunde 4
Kunde 4
Startpunkt
Entwicklungsrichtung
Kunde 1
Kunde 2
Kunde 2
0,5
Kunde 1
Periode n
Periode n+1
Gewünschte Entwicklung
Ungewünschte Entwicklung
0,0
0
5.000
10.000
15.000
Umsatz in Tausend EUR
Performance Ausgabe 1.2011 75

Nicht mehr das Umsatzwachstum, sondern das profitable
Wachstum von bestimmten Kunden oder Zielgruppen sollte
im Mittelpunkt von Zielvereinbarungen stehen.
Global Forwarding, Freight Supply Chain Express Aggregierte Profitabilitätskennzahl
Indusgtriedurchschnitt
Verglichen mit dem
GSC-Segmentdurchschnitt
Indusgtriedurchschnitt
Verglichen mit dem
GSC-Segmentdurchschnitt
Indusgtriedurchschnitt
Verglichen mit dem
GSC-Segmentdurchschnitt
Gewichtet mit dem Umsatzanteil
und der Kapitallastigkeit
der einzelnen Segmente
Industrie 1
1,0
1,1
1,0
1,1
Industrie 2
1,0
0,9
1,0
1,0
Industrie 3
0,9
1,3
0,8
1,0
Industrie 4
0,9
0,8
1,0
0,8
Industrie 5
1,2
0,9
1,3
1,1
Abbildung 6: Aggregierte und relative Profitabilitätskennzahl in der Branchenanalyse
Sowohl die aggregierte als auch die relative
Profitabilität lassen sich neben einer kundenbezogenen
Betrachtungsweise auch für
einzelne Industrien oder Branchen zusammenfassen.
In Abbildung 6 wird im ersten
Schritt die relative Profitabilität einer Branche
im Verhältnis zur durchschnittlichen
Profitabilität einer Zielgruppe betrachtet,
den sog. GCS-Kunden. Die Bestimmung der
aggregierten Profitabilitätskennzahl erfolgte
nach der beschriebenen Methode.
Foto: Deutsche Post AG
76 Performance Ausgabe 1.2011

Fallstudie / Kundenprofitabilitätsmessung
Managementkonzepte
Erfolgreiches Kundenmanagement erfordert
eine solide Informationsbasis. Als
Grundlage für die Entwicklung und Umsetzung
nachhaltiger Entscheidungen sind
korrekte, kundenrelevante Informationen
unerlässlich. Wie sich Kundenverbundeffekte,
Up-Selling, Cross-Selling oder End-toend
Offerings auf die Erträge auswirken,
wird erst dann überschaubar, wenn aussagekräftige
Daten zur Profitabilität eines
Kunden oder von Zielgruppen vorliegen.
Beim Up-selling sollen Kunden etwa dazu
bewegt werden, ihre Ausgaben in einer
Angebotsgruppe zu erhöhen. Das kann etwa
durch die Abnahme größerer Mengen,
durch Preiserhöhungen oder aber durch
den Verkauf höherwertiger Produktvarianten
erreicht werden. Beim Cross-Selling
versuchen Unternehmen, dem Kunden
zum gewünschten Produkt noch ein weiteres
aus der Produktgruppe oder ein Kuppelprodukt
anzubieten. Verbundeffekte
wirken wiederum auf die Kundenbeziehung
selbst oder auf die Werte anderer Geschäftsbeziehungen
(etwa Referenzen, Netzeffekte
oder Preisdifferenzierungs effekte).
Für all diese Strategien liefert die aggregierte
Profitabilität wichtige Anhaltspunkte
für Planungen und Entscheidungen.
Wir haben bereits zu Beginn festgestellt,
dass die Betrachtung der Profitabilitätsentwicklung
zu einem Wandel im Anreizsystem
des Vertriebs führen soll. Nicht mehr
das Umsatzwachstum, sondern das profitable
Wachstum von bestimmten Kunden
oder Zielgruppen sollte im Mittelpunkt von
Zielvereinbarungen stehen. Bei der Umstellung,
aber auch generell bei der Steuerung
von einzelnen Vertriebsmaßnahmen
sollte ein geeignetes Performance-Management-System
implementiert werden,
das ebenfalls auf den vorgestellten Profitabilitätskennzahlen
basiert. Damit lassen
sich Leistungen von Mitarbeitern systematisch
und multidimensional messen, steuern
und überprüfen. Auf individueller und
auf Führungsebene können so Prozesse
kontinuierlich verbessert und angepasst
werden.
Bei der Umsetzung eines Performance–
Management-Systems verweisen wir
auf die von Prof. Robert S. Kaplan und
Dr. David P. Norton entwickelte Balanced
Scorecard (vgl. Kaplan/Norton 1992,
S. 71 ff.; Kaplan/Norton 1997), die wir
nach der Entwicklung der aggregierten
Profitabilitätskennzahlen in Form einer
Customer Balanced Scorecard (CBSC)
weiterentwickelt haben. Bei der CBSC
handelt es sich um ein integratives Steuerungs-
und Incentivierungskonzept, mit
dem sich die zentralen Werttreiber unter
den Kunden und unter den Mitarbeitern
ermitteln lassen. Dabei basiert die CBSC
auf den Kennzahlen, die die Performance
eines Kunden angeben. Sie ermöglicht
die Betrachtung der Kundenbeziehung
aus verschiedenen Perspektiven, etwa in
Hinblick auf das eingesetzte Kapital, den
Markt oder die Optimierung von Prozessen,
Mitarbeitern sowie des Unternehmenswachstums.
Innerhalb der CBSC
können für einzelne Werte, in diesem Fall
etwa die aggregierte Profitabilitätskennzahl,
Zielgrößen vorgegeben und übers
Jahr regelmäßig überprüft werden. So
lässt sich nachvollziehen, ob die für einen
Zeitraum definierten Ziele auch erreicht
werden oder welche Maßnahmen dazu
noch erforderlich sind.
Im Folgenden stellen wir exemplarisch vor,
wie eine CBSC für ein Unternehmen aussehen
kann. Dabei werden für die Bereiche
„Finanzen“, „Markt“, „Prozesse“ und „Mitarbeiter“
aktuelle Fragen vorgegeben und
daraus mögliche strategische Ziele abgeleitet.
Für diese werden schließlich Werte
definiert, mit denen sich der Erfolg der so
geplanten Maßnahme messen lässt.
Performance Ausgabe 1.2011 77

Mit einer CBSC verfügt der Key Account Manager über ein
transparentes Steuerungs- und Incentivierungsinstrument.
Fragestellung/
Beschreibung
Strategische Ziele Messgröße Zielwert Maßnahmen
Beispiele
Finanzen
Welche finanzielle
Performance soll der
Kunde aus Sicht unserer
Eigentümer/Anteilseigner
haben?
Profitables Wachstum
über Branchendruchschnitt
halten
Aggregierte
Profitabilitätskennzahl
1,2 Profitabilitätsbasierte
Kundensteuerung
implementieren
Markt/Kunde
Wie sollen wir gegenüber
dem Kunden auftreten?
Kundenzufriedenheit
erhöhen
Anzahl/Umsatz
Produktverkäufe
1.000.000
Einheiten
110 Mio. €
2 Niederlassugnen je in CZ,
PL, HU aufbauen in der
Nähe der Fertigungsstätten
des Kunden
Prozesse
Welche vorrangigen
Themen sindin Bezug
auf unsere internen
Abläufe zu berück -
sichtigen?
Auftragsabwicklung
qualitativ und
kostenseitig optimieren
Prozesskosten
je Auftrag
DLZ je Auftrag
Ø 45 €
Ø 1,5 €
Anforderungen des Kunden
in die computergestützte
Auftragssteuerung
implementieren
Mitarbeiter
Welche Ziele haben wir
in Bezug auf unser
Mitarbeiter-Team zu
verfolgen?
Kompetenz im Bereich
Reklamationenbearbeitung
verbessern
Bearbeitungsdauer
Reklamation
3 Tage Schulung der Mitarbeiter
im Bereich Reklamationen -
bearbeitung
Abbildung 7: Einsatz des Balanced-Scorecard-Modells im Vertriebs- und Kundenbereich
Neben der Betrachtung von Kundenbeziehungen
und -wachstum oder -potenzial
hilft die Bestimmung der Profitabilität
auch im Kontext von Forderungsausfällen
und Kundeninsolvenzen. In diesem Bereich
ist ebenfalls eine integrative Sichtweise
auf die Performance und das Risiko einer
Kundenbeziehung erstrebenswert. Analog
zur Vorgehensweise bei der Implementierung
der Balanced Scorecard kann mithilfe
aggregierter Profitabilitätskennzahlen
auch ein Key Risk Indicator (KRI) gebildet
werden. Er ermöglicht die Planung, Messung
und Überwachung des Risikomanagements
(vgl. Pedell, B./Schwihel, A., 2004,
S. 149 ff.). Die Unternehmensführung kann
damit neben den Informationen zur Performance
einer Kundenbeziehung auch
auf Hinweise zu deren Risiken zurückgreifen
und sie ganzheitlich steuern. Dies ist
gerade in wirtschaftlich turbulenten Zeiten
sehr hilfreich.
Zusammenfassend lässt sich festhalten,
dass für die wichtigsten Kunden eine eigene
CBSC erstellt werden sollte. Damit
verfügt der Key Account Manager über ein
transparentes Steuerungs- und Incentivierungsinstrument
und kann so werthaltigere
Entscheidungen treffen.
Autoren
Dr. Andreas Bonnard
Partner, Advisory Services
Ernst & Young Deutschland
Matthias Heintke
Senior Manager, Advisory Services
Ernst & Young Deutschland
Stephan Dellermann
Senior Consultant, Advisory Services
Ernst & Young Deutschland
Frank E. Thode
Chief Financial Officer
Global Customer Solutions
Deutsche Post DHL
78 Performance Ausgabe 1.2011

Fallstudie / Kundenprofitabilitätsmessung
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die relative als auch die aggregierte
Profitabilitätskennzahl für eine Vielzahl von Entscheidungen verwendet werden
kann. Dazu zählen beispielsweise
• das Benchmarking von Kunden nach Region, Segment oder Industrie,
• die Setzung von jährlichen und unterjährigen Zielen und deren Verfolgung,
• der Vergleich von Kundenportfolios oder
• multidivisionale Vertriebsentscheidungen.
Dabei ist eine systemseitige Unterstützung gerade bei multidivisionalen und transnationalen
Konzernen erforderlich. Die Anwender erhalten je nach Rolle und Informationsbedürfnis
nutzerspezifisch aufbereitete Informationen. Der Key Account
Manager bekommt detaillierte Kundenberichte, währenddessen das Management
hoch aggregierte Berichte erhält.
Es ist abschließend erstrebenswert, die aggregierten Profitabilitätskennzahlen in
das Entlohnungsmodell der Organisation einzubetten. Dies sollte erfolgen, um einen
nachhaltigen und verbindlichen Effekt des Konzepts zu erzielen und den Schritt vom
Reportinginstrument zum Steuerungsinstrument zu schaffen. Natürlich stellt dieser
Paradigmenwechsel eine mittelfristige und kritische Angelegenheit dar und erfordert
den Einsatz aller Beteiligten. Damit dieser Wechsel möglich ist, haben wir die
CBSC vorgestellt, um kundenspezifische Performance-Informationen transparent,
handhabbar und messbar zu machen. Mit diesem Instrument wird der Wandel von
einer umsatzbasierten hin zu einer profitabilitätsorientierten Performance-Messung
durchgeführt.
Nach kurzer Zeit ist festzustellen, dass es letztlich ein lohnendes Unterfangen ist
und jeder am nachhaltigen Unternehmenserfolg orientierte Mitarbeiter seine volle
Unterstützung geben wird.
Performance Ausgabe 1.2011 79