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