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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

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