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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 <strong>des</strong> 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 <strong>des</strong> 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
Seite 1 und 2: Wertorientierte Kundenprofitabilit
Seite 3: „Was gemessen wird, wird transpar
Seite 7 und 8: Der Vergleich absoluter Profitabili
Seite 9 und 10: Fallstudie / Kundenprofitabilitäts
Seite 11 und 12: Nicht mehr das Umsatzwachstum, sond
Seite 13 und 14: Mit einer CBSC verfügt der Key Acc

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