Content

4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting in:

Jörg Link, Christoph Weiser

Marketing-Controlling, page 261 - 289

Systeme und Methoden für mehr Markt- und Unternehmenserfolg

3. Edition 2011, ISBN print: 978-3-8006-4190-1, ISBN online: 978-3-8006-4191-8, https://doi.org/10.15358/9783800641918_261

Bibliographic information
4 Operatives Marketing-Controlling248 Nun zurück zu den Aussagen 2 und 3: Aus der Sicht einer Veränderungsrechnung besteht die Aufgabe einer erfolgsorientierten Unternehmensführung zum Gegenwartszeitpunkt allein darin, Entscheidungen in Richtung auf einen möglichst positiven Kapitalwert zu fällen. Sunk costs bleiben dabei außen vor, d.h. die Lizenzkosten werden – von heute aus gesehen – nicht mehr in die Investitionsrechnung mit einbezogen, wohl aber sämtliche noch disponiblen Netzaufbaukosten und sonstige noch beeinflussbare Ein-/Auszahlungsvorgänge. Mindestforderung ist ein Kapitalwert von null. Maßstab für den „richtigen“ Preis wäre analog ebenfalls nicht die unbedingte bzw. volle „nachträgliche Deckung“ der Lizenzkosten, sondern – unter Einbeziehung der Preis-/Absatzfunktion bzw. der Marktreaktionsfunktion – die Erzielung eines größtmöglichen zukünftigen Gewinnes. Ein zu hoher Preis, der sich – wie in Aussage 3 angedeutet – an der vermeintlichen Preisuntergrenze aller bereits angefallenen Istkosten orientiert, könnte leicht zu einer minimalen Nachfrage und damit einem Verlust führen. Natürlich kann ein Kapitalwert größer null so interpretiert werden, dass damit auch eine nachträgliche, zumindest partielle Deckung der gezahlten Lizenzkosten eintritt. Entscheidend für die Strategie ist aber – wie oben dargelegt – nicht der Blick in die Vergangenheit, sondern in die Zukunft. 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing- Accounting 4.3.1 Eindimensionale Marketing-Erfolgsrechnungen Die Aufgaben der Marketing-Erfolgsrechnung sind vor dem Hintergrund einer selektiven Absatzpolitik zu sehen. Selektive Absatzpolitik beschreibt das Vorgehen, den Absatz und die Absatzbemühungen auf die ausgewählten Produkte, Kunden, Aufträge (Auftragsarten, -größen), Absatzgebiete und Absatzwege und -methoden zu konzentrieren bzw. zu beschränken, die auf Dauer gesehen, den größten Erfolg für das Unternehmen erbringen und im Absatzmarkt zu Wettbewerbsvorteilen führen; dazu gehören auch Eliminationsentscheidungen (vgl. Geist 1974, S. 64, 74; Köhler 1993a, Sp. 7 f.). Dabei ist zu beachten, dass sich die, durch das Ausscheiden konkreter Bezugsobjekte, bedingten Rationalisierungsprozesse regelmäßig über lange Zeiträume erstrecken (vgl. Geist 1974, S. 74) und damit Informationen über die Disponierbarkeit der (Bereitschafts-) Kosten besondere Bedeutung zukommt (vgl. Köhler 1993a, Sp. 13). Hinsichtlich der Fristigkeit der Ergebnisse, die mit einer Erfolgsrechnung erzielt werden, ist zunächst danach zu unterscheiden, ob auf einer Stufe nur variable Kosten bzw. Leistungskosten zugerechnet wurden oder auch Fixkosten und Bereitschaftskosten. Sofern der ausgewiesene Stufendeckungsbeitrag nur über die variablen Kosten berechnet wurde, ist er für kurzfristige Entscheidungen relevant, da bei seiner Bestimmung von einer gegebenen Betriebsbereitschaft bzw. von gegebenem (getätigtem) Investitionsvolumen ausgegangen wurde. 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 249 Vor welchem zeitlichen Entscheidungshorizont ein Stufendeckungsbeitrag für ein Bezugsobjekt zu sehen ist, hängt darüber hinaus von der Abbaubarkeit bzw. Bindungsdauer etwa berücksichtigter Fixkosten und Bereitschaftskosten ab. Sollen langfristig wirksame Entscheidungen für Bezugsobjekte getroffen werden, die z.B. Investitionen in Anlagevermögen, Personal, Marketing- und Vertriebsmaßnahmen betreffen, sind grundsätzlich Investitionsrechnungen durchzuführen (vgl. Küpper 1995, S. 251 f.). Wie der grundsätzliche Aufbau eindimensionaler Marketing-Erfolgsrechnungen für die beiden wichtigsten Bezugsobjekte Produkt und Kunde aussieht, kann Abb. 4.3-1 entnommen werden. Abb. 4.3-1: Zusammenhänge und Unterschiede zwischen Produkt- und Kunden- Deckungsbeitragsrechnungen Quelle: Köhler 1993b, S. 304 enthält, genau genommen, Fixkostenbestandteile geschlüsselt, z. B. in Form eines Maschinenstundensatzes Zuordnung zur Periode nur geschätzt Kunden-DB II pro Periode=Produkt-DB II pro Periode= Eindeutig kundenbedingte Auftragskosten (z. B. Versandkosten) ./. * ** *** ./. = = ./. (z. B. Werbekostenzuschüsse, Listungsgebühren und andere von Kunden auf der Handelsstufe verlangte Sonderkonditionen; evtl. Gehalt eines Key Account Managers) (z. B. Produktmanager- Gehalt, spezifische Produktwerbung***, evtl. Abschreibungen*** bei Spezialanlagen nur für dieses Produkt) Sonstige relative Einzelkosten des Kunden pro Periode ./.Sonstige relative Einzelkosten des Produktes pro Periode Produkt-DB I pro Periode Eindeutig kundenbedingte Besuchskosten ./.multipliziert mit abgesetzter Menge pro Periode Stück-Deckungsbeitrag Kunden-DB I pro Periode=(z. B. Roh- und Hilfsstoffe, Fertigungsakkordlöhne*, variable Gemeinkosten wie z. B. Energiekosten**, Produktverpackung, Versandverpackung, Außendienstprovision) Variable Produktkosten./.Variable Stückkosten Kunden-Nettoerlöse pro Periode = Erlösschmälerungen./. Kunden-Bruttoerlöse pro Periode Nettoerlös pro Stück Kunden-DBR:Produkt-DBR: multipliziert mit Kaufmenge des Kunden 4 Operatives Marketing-Controlling250 Darüber hinaus verdeutlicht diese Abbildung aber auch sehr gut, welche Unterschiede und Zusammenhänge zwischen diesen beiden Erfolgsrechnungen bestehen. Im Gegensatz zu den vorstehend angesprochenen „etablierten“ Bezugsobjekten stellt z.B. die Situation ein völlig neues Bezugsobjekt für Marketing-Erfolgsrechnungen dar. Dies hängt mit dem raschen Vordringen des M-Commerce zusammen. Bevor dies näher beleuchtet wird, sei zunächst ein kurzer Rückblick auf den grundsätzlichen Situationsbezug im wirtschaftlichen Handeln gestattet: An sich sind sowohl die Theorie als auch die Praxis des wirtschaftlichen Handelns stark geprägt von dem Bild des findigen Kaufmanns bzw. Unternehmers, der ständig nach neuen Chancen Ausschau hält. Chancen lassen sich unter unternehmerischen Aspekten ganz allgemein als Situationen interpretieren, in denen Gewinn erzielt werden kann. Dies ist typischerweise dann der Fall, wenn ein unbefriedigter Bedarf vorliegt, den man vielleicht als Erster oder als Bester befriedigen kann. In diesem Sinne sind der Kaufmann, der Unternehmer bzw. der Manager immer schon situationsorientiert. Dabei reicht die Situationsorientierung des Kaufmanns vom Aufspüren und Analysieren einer konkreten Einzelsituation in einem konkreten derzeitigen Marktgeschehen bis hin zur Erfassung und Analyse zukünftiger Unternehmensund Rahmensituationen volkswirtschaftlicher, betriebswirtschaftlicher, technologischer und sonstiger Art. Dies spiegelt sich auch sehr deutlich in manchen Darstellungen des Planungs- und Kontrollprozesses (Führungsprozesses) in Unternehmen und auch speziell im Marketing wider. Bezeichnenderweise beginnt der gesamte Prozess der Marketingplanung und -kontrolle in Abb. 3.1-2 mit der Tätigkeit der Situationsanalyse und -prognose bezüglich der Umsysteme und der Unternehmung. Und immer bemisst der Kaufmann in beiden Fällen – der Einzelsituation wie der Unternehmenssituation – seine Anstrengungen nach den Gewinnaussichten, die die jeweilige Situation bietet. Dies bedeutet, dass eine Situationsbewertung zwingender Bestandteil des Führungsprozesses bzw. wirtschaftlichen Handelns ist. Im Falle der Analyse der Unternehmenssituation resultiert daraus die Unternehmensbewertung; im Falle der konkreten Einzelsituation im konkreten gegenwärtigen Marktgeschehen resultiert daraus die Aktionsbewertung als Gegenüberstellung von Kosten und Erlösen einer bestimmten Handlung (z.B. Bewerben oder Verkaufen eines bestimmten Produktes mit einem bestimmten Preis und bestimmten Stückkosten). Wenn eine Aktion nichts anderes ist als die wirtschaftliche Ausnutzung einer konkreten Situation, laufen dann nicht Aktions-Erfolgsrechnung und Situations- Erfolgsrechnung im Prinzip auf das gleiche Ergebnis heraus? Warum wird in Abb. 4.2-5 eine Situations-Erfolgsrechnung zusätzlich zur Aktions-Erfolgsrechnung vorgeschlagen? Situations-Erfolgsrechnungen weisen das gesamte Gewinnpotenzial aus, welches mit einer bestimmten Situation verbunden ist, und nicht nur den Gewinnanteil, den ein Anbieter durch seine Aktionen aus dem Potenzial „herausschneidet“. Das gesamte Gewinnpotenzial einer Marktsituation setzt sich im Extremfall aus folgenden Komponenten zusammen: 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 251 allgemeiner Situationstyp (z. B. Durchschnittsreisender mit Verpflegungs-, Übernachtungs-, Unterhaltungs- und Wellnessbedarf) eingeschränkter, produktspezifischer Situationstyp (z. B. Durchschnittsreisender mit Verpflegungsbedarf) viele / alle Kunden eingeschränkter, kundenspezifischer Situationstyp (z. B. Reisender Meier mit bestimmtem Verpflegungs-, Übernachtungs-, Unterhaltungs- und Wellnessbedarf) typischer Ort, Zeitpunkt, Carrier konkrete kunden- und produktspezifische Einzelsituation (z. B. Reisender Meier mit bestimmtem Verpflegungsbedarf) konkreter Ort, Zeitpunkt, Carrier 1 Kunde viele / alle Produkte1 Produkt 1. Umsatzpotenzial eines einzelnen Kunden für eine einzelne Produktgruppe, wie im Database Marketing unter dem Begriff der Potenzialdaten geläufig (siehe Abschnitt 3.2.2.3.2; der Umsatzanteil, den der einzelne Anbieter davon für sich herausschneidet, ist der Share of Customer), abzüglich Kosten; 2. Cross-Selling-Umsatzpotenziale dieses einzelnen Kunden bezüglich anderer Produktgruppen, abzüglich Kosten; 3. entsprechende Umsatz-Potenziale anderer Kunden, die voraussichtlich in die gleiche Situation kommen werden, abzüglich Kosten; 4. entsprechende Cross-Selling-Potenziale anderer Kunden, die voraussichtlich in die gleiche Situation kommen werden, abzüglich Kosten. Nimmt man als Beispiel die Reisesituation, so entsprechen den vorgenannten Ziffern die entsprechenden Felder der Abb. 4.3-2. Abb. 4.3-2: Die verschiedenen Ebenen von Situations-Erfolgsrechnungen Dieses Beispiel wurde nicht ohne Bedacht gewählt. Situations-Erfolgsrechnungen könnten z.B. von besonderem Interesse im Bereich des M-Commerce werden, wo Reisesituationen i.S.v. mobilen Situationen quasi typisch sind. Hier könnte die Situations-Erfolgsrechnung in mindestens zwei verschiedenen Varianten eingesetzt werden: • Berechnung der Gewinnpotenziale für diverse Typen von Reisesituationen, in denen dann gewinnabhängig, standortabhängig, automatisiert und in Echtzeit kundenspezifische Angebote und zugehörige Navigationshilfen auf das Display übermittelt werden können (z.B. Mittagspause-Situation während Autobahnfahrt aus Sicht der Raststätten- und Tankstellenbetreiber; Abendsituation des Reisenden am Stadtrand einer fremden Stadt aus Sicht der Hotel- und Restaurantbetreiber). 4 Operatives Marketing-Controlling252 • Neuberechnung aller Gewinnpotenziale von Kunden durch Einbeziehung der kundenindividuellen Situationsdaten (siehe Situationsdatenbank in Ergänzung der Kundendatenbank in Abb. 3.2-23). Bisher wurden im CRM, insbesondere im Database Marketing, speziell die Bezugsobjekte Produkt und Kunde als Auslöser von Angebotsaktionen gesehen (siehe im Einzelnen Link/Hildebrand 1993, S. 68 ff.). Nun kommt die Situation dazu, die im M-Commerce eine Echtzeit-Reaktion des Anbieters erforderlich macht, wenn er die spontane, gewissermaßen „flüchtige“ Bedarfssituation gewinnbringend nutzen will. Dazu muss er alle Informationen über die Gewinnträchtigkeit solcher Situationen im Zugriff haben, u.U. vorberechnet haben auf der Basis von Abb. 4.3-2. Zukünftig ist daher im mobilen CRM (mCRM) grundsätzlich zu unterscheiden zwischen • produktgetriggerten • kundengetriggerten und • situationsgetriggerten Angebotsaktionen. Aber auch für zahlreiche andere Situationen im M-Commerce ergeben sich ähnliche Analysechancen (zu den Formen und Möglichkeiten situationsorientierter Betrachtungen im M-Commerce siehe im Einzelnen Link 2003a, S. 23 ff.; Kriewald 2006 und Grandjot 2006a). Außerhalb des M-Commerce wäre das Beispiel aus Abb. 4.3-2 in quasi gleicher Form relevant für die grundsätzlichen Gewinnpotenziale von Tourismus-Kunden; auch für einen bestimmten Touristik-Anbieter läge die Kunst darin, einen möglichst großen Gewinnanteil aus den Feldern von Abb. 4.3-2 zu schneiden. Eine derartige Situations-Erfolgsrechnung kann kurzfristig (für eine einzelne Periode) oder aber langfristig (über alle relevanten Perioden hinweg) durchgeführt werden. Im ersten Fall handelt es sich um eine operative Erfolgsrechnung entsprechend der Deckungsbeitragsrechnung; im zweiten Fall läge eine strategische Erfolgsrechnung nach dem Muster einer Investitionsrechnung vor. 4.3.2 Mehrdimensionale Marketing-Erfolgsrechnungen In eindimensionalen Marketing-Erfolgsrechnungen sind keine Erkenntnisse darüber möglich, welchen Erfolgsbeitrag z.B. eine Produktart im Hinblick auf eine Kundengruppe liefert. Zu diesem Zweck sind mehrdimensionale Erfolgs- bzw. Deckungsbeitragsrechnungen notwendig. Der Absatzbereich wird dabei gleichzeitig (mehrdimensional) z.B. in die Bezugsobjekte – man spricht in diesem Zusammenhang auch von Dimensionen – Produktgruppe, Kundengruppe und Absatzgebiet unterteilt (Abb. 4.3-3). 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 253 P2 P1 A2 A1 K2K1 Produktgruppe Kundengruppe Absatzgebiet Abb. 4.3-3: Beispiel für die mehrdimensionale Zerlegung des Absatzbereichs Quelle: Küpper 1995, S. 253 Die einzelnen Vektoren, die eine Dimension wiedergeben, können natürlich entsprechend einer Bezugsobjekthierarchie noch tiefer untergliedert werden. Hinsichtlich der Segmentierung nach Kundengruppen wäre z.B. eine feinere Einteilung nach einzelnen Kunden, die dann zu den dargestellten Kundengruppen zusammengefasst werden könnten, möglich – dies setzt natürlich eine korrespondierend tiefe Kostenund Erlöserfassung voraus. An dieser Stelle sei noch einmal darauf hingewiesen, dass alle Auswertungen und Analysen nur so detailliert und gut sein können, wie das Datenmaterial auf der untersten Ebene. Werden die (vergangenen oder geplanten) Geschäftsvorgänge nicht detailliert nach den später interessierenden Dimensionen erfasst, sind Auswertungen nach diesen Dimensionen natürlich auch nicht möglich (vgl. zum Problem des Detaillierungsgrades z.B. Reichmann 1997, S. 360). Allerdings ist festzustellen, dass eine mehrdimensionale Erfolgsrechnung nicht ohne Weiteres für Selektions- und Eliminationsentscheidungen anwendbar ist. Um derartige Entscheidungen zu unterstützen, sind vor allem Informationen über die Abbaubarkeit der Kosten notwendig (vgl. Wieder 1996, S. 244). Für die endgültige Entscheidungsfindung ist schließlich regelmäßig auf die Investitionsrechnung zurückzugreifen. Grundsätzlich lassen sich ausgewählte Zielrichtungen der ein- und der mehrdimensionalen Marketing-Erfolgsrechnungen gemäß Abb. 4.3-4 gegenüberstellen. Abb. 4.3-4: Zur Aussagefähigkeit ein- und mehrdimensionaler Marketing-Erfolgsrechnungen Aufdecken und Analyse verlustbringender Kombinationen von Bezugsobjekten und Ergebnispositionen Aufdecken und Analyse verlustbringender Ergebnispositionen Periodenvergleiche (Abweichungen) Aufdecken und Analyse verlustbringender Bezugsobjekt- Kombinationen Aufdecken und Analyse verlustbringender Bezugsobjekte Periodenergebnisse mehrdimensionaleindimensional 4 Operatives Marketing-Controlling254 Kundenerfolgsrechnung aussagefähig Channelerfolgsrechnung aussagefähig Kundenerfolgsrechnung aussagefähig Channelerfolgsrechnung aussagefähig, sofern verursachungsgerechte Kostenzurechnung Kundenerfolgsrechnung zu positiv Channelerfolgsrechnung aussagefähig Kundenerfolgsrechnung zu positiv Erfolgsrechnung Kontaktkanal zu ungünstig, Verkaufskanal zu günstig identisch Kontakt- und Verkaufskanäle nicht identisch erfasst nicht erfasst Kontaktkosten je Kunde Bei Köhler findet sich folgendes gute Beispiel zur Sinnhaftigkeit einer mehrdimensionalen Verlustquellenanalyse: „Beispielsweise mag eine Produktgruppe, deren Erfolgsbeitrag im Vergleich zu anderen Artikeln des Betriebes insgesamt niedrig erscheint, im Zuständigkeitsbereich des einen oder anderen Reisenden durchaus günstig, bei anderen Außendienstmitarbeitern hingegen besonders unbefriedigend abgeschnitten haben. Eine nach organisatorischen Gesichtspunkten angelegte Untersuchung vermittelt in solchen Fällen also zusätzliche Aufschlüsse zur näheren Bestimmung der Einflussfaktoren“ (Köhler 1993b, S. 318). Ebenso kann der ungünstige Erfolgsbeitrag einer bestimmten Region weitgehend dadurch bedingt sein, dass die Kunden dieser Region vorwiegend wirtschaftlich ungünstige Kleinaufträge erteilen (vgl. Köhler 1993b, S. 320). Diese Beispiele verdeutlichen, dass multidimensionale Analysen der Aufdeckung und Analyse komplexer Zusammenhänge betrieblicher Erfolgs- bzw. Misserfolgsfaktoren in bestimmten Unternehmungs- oder Marktbereichen dienen können. Diese Erfolgs- bzw. Misserfolgsfaktoren sind die Bezugsobjekte und Ergebnispositionen, von denen in Abb. 4.3-4 die Rede ist. Dass oft nur eine gemeinsame Betrachtung unterschiedlicher Bezugsobjekte aussagefähig ist, soll auch Abb. 4.3-5 andeuten. Abb. 4.3-5: Zur Aussagefähigkeit von Erfolgsrechnungen für Marketingkanäle Quelle: Link/Kramm 2007 Wenn Kontakt- und Verkaufskanäle nicht identisch sind, wenn Kundenberatungskosten, Werbekosten und Verkaufserlöse in wechselnder Weise Instrumenten wie dem Außendienst, Messeveranstaltungen, Werbeanzeigen, dem Fachhandel, dem Discounthandel und/oder dem Internet zugeordnet werden müssen, dann hilft nur die Analyse mehrerer Bezugsobjekte (Kontaktkanäle, Verkaufskanäle) gleichzeitig. Wie Abb. 4.3-4 verdeutlicht, sind mehrdimensionale Abweichungsanalysen von ganz besonderer Bedeutung und Aussagekraft. Solche Analysen werden in ihren theoretischen Grundlagen noch ausführlich im Abschnitt 4.3.4 behandelt. Bereits an 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 255 dieser Stelle sei aber darauf hingewiesen, dass mittlerweile spezielle Software- Tools bestehen, die dem Marketing-Controller sehr viel Arbeit bei derartigen Analysen abnehmen und gleichzeitig ein Leistungsniveau der mehrdimensionalen Analyse ermöglichen, das beeindruckend ist. Charakteristisch hierfür ist das Software-Tool „DeltaMiner“ der Firma Bissantz. Im Rahmen von Abweichungsanalysen ist es möglich, rasch jeweils die wichtigsten Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren zu identifizieren und nach dem Drill-down- Verfahren immer weiter auf den unteren Ebenen zu spezifizieren (zu den wissenschaftlichen Grundlagen und praktischen Tool-Leistungen siehe Mertens/Bissantz/Hagedorn 1997; Bissantz 1998; Gentsch/Fochler 1999). 4.3.3 Hochrechnungen für Marketing-Erfolgsrechnungen Marketing-Erfolgsrechnungen, wie sie vorstehend behandelt worden sind, haben u.a. auch deshalb einen hohen Wert im Rahmen der Gesamtunternehmensführung, weil sie Ansatzpunkte für die Integration aller Teilpläne im Sinne eines Gesamtoptimums bieten. Umso wichtiger ist es, rechtzeitig Kenntnis zu erhalten, wenn die für eine bestimmte Teilplanung vorgesehenen Umsatz-, Kosten- oder Erfolgswerte nach einiger Zeit in dem Sinne obsolet sind, dass eine Realisation in der vorgesehenen Höhe nicht mehr für möglich gehalten wird. Dann muss nämlich grundsätzlich überprüft werden, ob nicht andere Teilpläne an die neue Entwicklung angepasst werden müssen. Im Absatzbereich betrifft dies insbesondere das Verhältnis zwischen Umsatzplanung einerseits und Produktions-, Beschaffungs-, Personal- und Finanzierungsplanung andererseits (speziell zum Verhältnis Marketing und Produktion siehe z.B. Wermeyer 1994). Weicht die Umsatzentwicklung in der laufenden Periode signifikant von den verabschiedeten Planwerten nach oben oder unten ab, so wirft dies eine Fülle von Problemen in den übrigen Teilplanungen auf. Um den Schaden zu minimieren, muss dann die aktuell bzw. zukünftig zu erwartende weitere Entwicklung so schnell und so exakt wie möglich erfasst und in Gestalt von „Hochrechnungen“ quantifiziert werden. So notwendig diese Hochrechnungen also sind, so sehr muss Fehlinterpretationen entgegengewirkt werden. Diesen Hochrechnungen darf keinesfalls einfach der Charakter von Prognoserechnungen zuerkannt werden; dies würde bei allen Beteiligten die irrige Auffassung nähren, die als neu erkannten Entwicklungen könnten grundsätzlich passiv hingenommen werden. Ihnen darf aber auch nicht der Charakter einer substitutiven Planungsrechnung zuerkannt werden, die an die Stelle der ursprünglichen Planungsrechnung tritt; dies würde zu einer Aushöhlung der originären Jahresplanung führen, die durch eine laufende „Anpassung“ ihre Verbindlichkeit und Bedeutung als Messlatte für die Erfolgs- und Leistungsbeurteilung aller Einheiten und Personen verlieren würde. Insofern sind sie vom Charakter her zwischen Wird- und Plan-Werten anzusiedeln. Vielmehr müssen insbesondere negative Erfolgs-Abweichungen als Herausforderung verstanden werden, doch noch alles zu versuchen, um den ursprünglichen Planwerten so nahe wie möglich zu kommen. Vor diesem Hintergrund ist die Abb. 4.3-6 zu 4 Operatives Marketing-Controlling256 sehen, die die Berechnungsweise für einen neuen Hochrechnungs- bzw. Erwartungswert darstellt. 2 3 41 5 6 7 8 9 10 11 12 Monate Kalenderjahr ISTWERTE + NEUE ZIELWERTE + ALTE PLANWERTE = ERWARTUNGSWERT 30. APRIL Abb. 4.3-6: Berechnungsschema für Erwartungswerte Die Berechnung geht aus von den kumulierten Istwerten einer Periode (Januar bis laufender Monat). Für die relativ gut überschaubare nächste Zukunft wird – unter Berücksichtigung entsprechender eigener Maßnahmen – eine Neubewertung der einzelnen Monatswerte vorgenommen. Dies geschieht unter Heranziehung aller Aufgabenträger, die über Wissen zur Neubewertung verfügen; im Falle von Umsatzwerten wären z.B. entsprechende Vertreter des Vertriebsaußendienstes, des Vertriebsinnendienstes, der Marktforschung, des Produktmanagement und des Marketing- Controlling zu einer gemeinsamen Arbeitssitzung zu versammeln. In Abb. 4.3-6 wird davon ausgegangen, dass die gut zu überblickende Zukunft nur jeweils die nächsten vier Monate umfasst, und dass deshalb die verbleibenden Monate aus dem ursprünglichen Jahresplan übernommen werden. Ist der gut überschaubare Zeitraum länger, so können natürlich auch diese Monate neu eingeschätzt werden. Je nach Dynamik der Entwicklung sollten diese unterjährigen Hochrechnungen in kürzeren oder längeren Abständen vorgenommen werden. Bei dreimonatigem Zyklus ergäben sich also unterjährig die Erwartungswerte 1 bis 3 quasi als Quartals-Endwerte, bevor am Jahresende das endgültige Istergebnis feststeht. Diese Erwartungswerte sind ebenfalls in Abweichungsanalysen mit einzubeziehen, wie sie nachfolgend dargestellt werden. Abweichungsanalysen beinhalten also grundsätzlich nicht nur Vergleiche von Ist- und Planwerten oder Istwerten mit Istwerten, sondern ebenfalls von Erwartungswerten mit Plan-, Ist- und vorangegangenen Erwartungswerten. 4.3.4 Deckungsbeitragsorientierte Abweichungsanalysen in Marketing- Erfolgsrechnungen 4.3.4.1 Grundlagen des Kontrollprozesses und der Abweichungsanalyse Die Durchführung der Kontrolle als abschließende Aufgabe im Managementzyklus kann allgemein als der informationsverarbeitende Prozess des beurteilenden Vergleiches zweier Größen beschrieben werden. Dabei stellt die eine Größe eine Norm- oder Maßstabsgröße dar, die andere eine zu prüfende Größe, beide jeweils in der Ausprägung eines Wird-, Soll- oder Istwertes (vgl. Küpper 2005, S. 187). Wirdwerte (vgl. hierzu und im Folgenden Küpper 2005, S. 193) basieren dabei auf Prognosen, die während der Entscheidungsfindung im Planungs- und Entschei- 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 257 dungsprozess aufgestellt werden müssen. Aus ihnen leiten sich Sollwerte als gewünschte Zielausprägungen ab, die dann als Vorgabe für betriebliche Teilbereiche eingesetzt werden. Istwerte geben Realisationen aus der Durchführung der Entscheidung wieder. Da diese Werte jeweils paarweise miteinander verglichen werden können, ergeben sich unterschiedliche Kontrollkonstellationen, die jeweils ein spezifisches Analyseziel verfolgen, wie Abb. 4.3-7 verdeutlicht. Abb. 4.3-7: Möglichkeiten des Vergleiches von Werten zur Kontrolle Quelle: Modifikation von Küpper 2005, S. 193 Der so definierte Kontrollprozess verfolgt verschiedene Zwecke, die sich in zwei zentralen Funktionen zusammenfassen lassen: eine Planungs- und Entscheidungsfunktion und eine Verhaltenssteuerungsfunktion (vgl. hierzu und im Folgenden Kloock 1997, S. 104; Kloock/Sieben/Schildbach/Homburg 2005, S. 270; Ewert/Wagenhofer 2005, S. 318). Die Planungs- und Entscheidungsfunktion versucht dabei einerseits aus den beurteilenden Vergleichen der Größen Erkenntnisse über die Güte der der Planung zugrunde liegenden Prämissen und Planungsmodelle zu gewinnen. Die Überprüfung verwendeter Hypothesen und empirischer Ergebnisse soll der Verbesserung der zukünftigen Planung und damit auch der zukünftigen Entscheidung dienen. Darüber hinaus bietet dieser Vergleich auch die Möglichkeit der Prüfung unterschiedlicher Teilpläne hinsichtlich ihrer Konsistenz und in ihrer Ausrichtung auf das Gesamtunternehmensziel bereits vor ihrer Umsetzung. Andererseits lässt diese Funktion durch den Vergleich zwischen vorgegebenen und erreichten Ergebnissen Rückschlüsse auf die Qualität der in der Vergangenheit durchgeführten Prognosen und daraus abgeleiteten Entscheidungen zu und gibt somit Hinweise, die als Lerneffekt der Verbesserung beider dienen können. Letzteres leitet über zur Verhaltenssteuerungsfunktion, der Kontrolle im Sinne der Beeinflussung fremder Entscheidungen. In diesem Zweck kommt die Koordinationsaufgabe des Controlling in der Abstimmung dezentral getroffener Entscheidungen vordergründig zum Ausdruck. Die durch die Dezentralisation aufgeworfenen Probleme der Asymmetrie der Information und des opportunistischen Verhaltens der Ent- Wird Soll Ist Wird Kontrolle von Prognosen zur Prüfung der Güte von Prämissen und Modellen/Verfahren Überprüfung der Plausibilität von Sollwerten, Planfortschrittskontrolle Kontrolle von Prognosen am realisierten Wert, Prämissenkontrolle Soll Überprüfung der Plausibilität von Sollwerten, Planfortschrittskontrolle Auffinden von Zielkonflikten, ex post-Planungsfehler Inkonsistenzen der Pläne Kontrolle der Zielerreichung und der Plandurchführung, Planfortschritts- und Realisationskontrolle Ist Kontrolle von Prognosen am realisierten Wert, Prämissenkontrolle Kontrolle der Zielerreichung und der Plandurchführung, Planfortschritts- und Realisationskontrolle Zeitvergleich zu früheren Realisationen, innerbetrieblicher Vergleich von Erlös- und Kostenstellen, zwischenbetrieblicher Vergleich/Branchenvergleich 4 Operatives Marketing-Controlling258 scheidungsträger (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 319 ff.; Geskes 2000, S. 174 ff.) lassen sich durch eine Ergebniskontrolle zwar nicht ausschließen, da aus den Kontrollen nicht exakt auf das Verhalten eines Entscheidungsträgers geschlossen werden kann. Es kann sich aber zeigen, dass ein erreichtes Ergebnis nicht auf Aktivitäten oder mangelnden Einsatz des Entscheidungsträgers zurückzuführen ist, sondern auf günstigen oder ungünstigen Umweltentwicklungen beruht. In jedem Fall lassen sich die Erkenntnisse aber erst nach Durchführung der Entscheidung wie der Kontrolle gewinnen. Trotzdem kann der Kontrolle eine Art Prophylaxefunktion zugeschrieben werden. So wird durch die reine Ankündigung von Kontrollmaßnahmen das Verhalten eines Entscheidungsträgers im Sinne der Unternehmensleitung beeinflusst. Zu achten ist dabei aber darauf, dass nicht Demotivationseffekte erreicht werden oder Anstrengungen einzig auf die kontrollierten Größen unter Vernachlässigung aller anderen gerichtet werden. Die Abweichungen zwischen Normgrößen und zu prüfenden Größen sind auf eine Vielzahl von Ursachen zurückzuführen. Diese sind entweder vom Entscheidungsträger kontrollierbar und damit auch zu verantworten oder nicht kontrollierbar aufgrund nicht vorhersehbarer Zufallsereignisse bzw. aufgrund der Auswirkungen von Entscheidungen anderer Entscheidungsträger. Die kontrollierbaren Ursachen lassen sich entlang des Managementzyklusses näher charakterisieren. Planungsursachen betreffen eine nicht ausreichende oder fehlerhafte Erfassung der Umweltsituation, die Zugrundelegung falscher Annahmen hinsichtlich bestimmter Zusammenhänge, beispielsweise einer linearen Preis-Absatz-Funktion, wo in Wirklichkeit nicht-lineare Zusammenhänge herrschen, oder die Verwendung nicht adäquater Prognose- und Entscheidungsmodelle. Realisationsursachen sind verhaltensbedingt und daraufhin näher zu analysieren, ob die Abweichung beabsichtigt oder unbeabsichtigt aufgetreten ist. So kann z.B. ein lukrativer Auftrag bewusst abgelehnt oder auch einfach nur vergessen worden sein, mit dem entsprechenden Kunden wieder Kontakt aufzunehmen. Erfassungs- und Auswertungsursachen stehen in Zusammenhang mit dem Kontrollprozess. Die falsche Erfassung von Istwerten ebenso wie Rechenfehler führen zu nicht nachvollziehbaren Abweichungen, ermittelte Abweichungen werden nicht fachgerecht analysiert und die daraus abgeleiteten Interpretationen führen zu Fehlschlüssen. Auch diese Ursachen können beabsichtigt oder unbeabsichtigt auftreten. Der Kontrollprozess als Abschluss des Führungszyklusses lässt sich in vier aufeinander aufbauende Stufen zusammenfassen: • die Aufstellung des Kontrollfeldes mit der Festlegung der zu kontrollierenden Objekte (wie Kosten, Erlöse, Güter, Prozesse, Verfahren, Verhalten etc.), des Umfangs der Kontrolle zu einem Zeitpunkt (vollständige versus partielle Kontrolle) und die Häufigkeit der Durchführung der Kontrolle (Zeitabstand zwischen Kontrollen), • die Ermittlung der zu kontrollierenden Größen, wie Wird-, Soll- und Istwerte, • die Durchführung des Vergleiches mit Hilfe von Abweichungsanalysemethoden und • die Analyse der erhaltenen Abweichungen sowie Urteilsbildung. 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 259 4.3.4.2 Die Abweichungsanalyse in der Erfolgskontrolle Deckungsbeitragsorientierte Abweichungsanalysen werden seit längerem in der Literatur auch unter dem Begriff Deckungsbeitrags-Flussrechnung behandelt. Dabei bezeichnete der Begriff Deckungsbeitrags-Flussrechnung ursprünglich eine ganz bestimmte Methode der deckungbeitragsorientierten Abweichungsanalyse (symmetrische Abweichungsanalyse – siehe hierzu die weiteren Ausführungen), wie sie Ende der 70er Jahre aus der Praxis heraus entwickelt und vorgestellt worden war (vgl. Link 1979; zu den Merkmalen im Einzelnen siehe auch Link 1988a, S. 161). Zunächst seien die grundlegenden Strukturen einer deckungsbeitragsorientierten Abweichungsanalyse untersucht. Dabei sollen vier in der Literatur hauptsächlich vertretene Abweichungsanalysemethoden vorgestellt und hinsichtlich ihrer Eignung in Bezug auf die oben genannten Zwecke der Kontrolle diskutiert werden. Dazu zählen • die alternative Methode, • die kumulative Methode, • die symmetrische Methode und • die differenziert-kumulative Methode. Das Hauptproblem, das sich für jede Berechnungsmethode im Rahmen der Abweichungsanalyse stellt, lässt sich anhand von Abb. 4.3-8 verdeutlichen. Gegeben sei eine Wertgröße (hier der Deckungsbeitrag DB), die sich aus einer Mengenkomponente x und einer stückbezogenen Wertgröße d (hier also der Deckungsbeitrag je Mengeneinheit bzw. die „Deckungsbeitragsmarge“) zusammensetzt. Abb. 4.3-8: Mengen-, Margen- und kombinierter Effekt Quelle: In Anlehnung an Link 1987, S. 782 d x1 x DB1 DB2 DBd DBx,d = x · d DBx x2 d1 d2 4 Operatives Marketing-Controlling260 Der Gesamtdeckungsbeitrag ergibt sich nach: (1) DB=x·d und es lassen sich nach Abb. 4.3-8 zwei Versionen errechnen: DB1=x1·d1 (2) DB2=x2·d2. Für d1, d2 bzw. x1, x2 lassen sich nun jeweils Wird-, Soll- oder Istwerte einsetzen und somit alle in Abb. 4.3-7 aufgezeigten Vergleiche durchführen. An den jeweiligen Berechnungen ändert dies nichts Grundsätzliches, an der Analyse und der Interpretation der Abweichungen aber schon. Eine Erhebung (siehe Link 1988c) hat ergeben, dass 88% der antwortenden Unternehmen den primären Nutzen einer Abweichungsanalyse im Plan-Ist-Vergleich sehen (Ist-Ist-Vergleich immerhin 69%; Mehrfachnennung möglich; zum Ist-Ist-Vergleich siehe auch Diller 1985, S. 209 ff.; Hahn 1985, S. 296 f.). Die Aufgabe liegt nun darin, den Übergang von DB1 auf DB2 in seinen quantitativen Ursachen zu erklären. Die Gesamtabweichungen 21DB=DB2-DB1 bzw. 12DB=DB1-DB2 zeigen nur auf, ob eine Abweichung zwischen den beiden Deckungsbeiträgen existiert. Über die Ursachen für eine Abweichung geben sie keinerlei Auskunft. Hierzu ist der Gesamtdeckungsbeitrag in die ihn bestimmenden Einflussgrößen zu zerlegen, im einfachsten Fall eben in den Deckungsbeitrag je Mengeneinheit d und die Mengenkomponente x. Nun lassen sich Abweichungen auf der Stufe der Einflussgrößen berechnen, so genannte Teilabweichungen erster Ordnung. Grundsätzlich ist somit klar, dass ein Mengeneffekt DBx und ein Margeneffekt DBd unterschieden werden können. Prinzipiell gibt es vier Möglichkeiten, wie die entsprechenden Werte (bzw. Rechtecke) in Abb. 4.3-8 berechnet werden können: (3) 21DBx(d1)=(x2-x1)·d1= 21x·d1 bzw. 21DBd(x1)=(d2-d1)·x1= 21d·x1 (4) 12DBx(d1)=(x1-x2)·d1= 12x·d1 bzw. 12DBd(x1)=(d1-d2)·x1= 12d·x1 (5) 21DBx(d2)=(x2-x1)·d2= 21x·d2 bzw. 21DBd(x2)=(d2-d1)·x2= 21d·x2 (6) 12DBx(d2)=(x1-x2)·d2= 12x·d2 bzw. 12DBd(x2)=(d1-d2)·x2= 12d·x2 Bei den Gesamtabweichungen 21DB und 12DB wie auch hier bei den Teilabweichungen ist es im Vergleich der Gleichungen (3) und (4) bzw. der Gleichungen (5) und (6) eher Geschmacksache, welcher Wert von welchem abgezogen wird. Der Betrag bleibt gleich, lediglich das Vorzeichen ändert sich. Im Zeitvergleich böte es sich demnach an, Werte früherer Perioden von Werten nachfolgender Perioden abzuziehen, um die Richtung der zeitlichen Entwicklung aufzuzeigen. Bei Deckungsbeiträgen deutet ein positiver Wert dann auf eine Deckungsbeitragserhöhung hin, bei Kosten würde eine Kostensenkung rechnerisch zu negativen Abweichungsbeträgen führen (die aber in der Regel positiv zu interpretieren sind). Bei der Wahl der Reihenfolge der Rechnung ist demnach immer auch auf die Interpretation der Abweichung zu achten. So findet sich in amerikanischen und britischen Lehrbüchern zur Kennzeichnung einer Abweichung ein „F“ für „favo(u)rable“ bzw. ein „U“ für „unfavo(u)rable“ oder ein „A“ für „Adverse“ (vgl. z.B. Drury 2005, S. 351; Han- 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 261 sen/Mowen 2006, S. 388). Es lässt sich auch denken, die Berechnungen so durchzuführen, dass positiv zu Bewertendes auch ein positives Vorzeichen erhält und negativ zu Bewertendes ein negatives Vorzeichen. Aus dieser Perspektive bieten sich für Erlöse oder Deckungsbeiträge Ist-Soll-Vergleiche an, während für Kosten Soll-Ist- Vergleiche zu wählen wären. Im Vergleich der Gleichungen (3) und (4) mit den Gleichungen (5) und (6) zeigt sich weiterhin, dass bei ersteren beiden die Teilfläche DBx,d= x. d, die auf Abweichungen bei beiden Einflussgrößen zurückzuführen ist, ganz offensichtlich unterschlagen, bei den letzteren beiden hingegen doppelt berücksichtigt wird. Diese so genannten Teilabweichungen zweiter Ordnung treten immer dann auf, wenn die Einflussgrößen multiplikativ miteinander verknüpft sind, was Interdependenzen zum Ausdruck bringt. Damit sich aus der Summe der berechneten Teilabweichungen erster Ordnung wiederum die Gesamtabweichung der Deckungsbeiträge ergibt, ist eine Korrektur um die Verzerrung durch die Teilabweichung zweiter Ordnung notwendig. Sind mehr als zwei Erfolgseinflussgrößen zu beachten und diese multiplikativ verknüpft, so ergeben sich bei den Abweichungsanalysen neben den Abweichungen zweiter auch Abweichungen dritter, vierter usw. Ordnung. Insgesamt sind so viele Teilabweichungen erster Ordnung zu beachten wie es Einflussgrößen gibt, der Zahl der Einflussgrößen entspricht auch der höchste Grad der Abweichungen höherer Ordnung. Eine rechnerische und grafische Analyse für Abweichungen bei drei Kosteneinflussgrößen findet sich in Kloock/Sieben/Schildbach/Homburg (2005, S. 275 ff.). Wenn es bei einer Abweichungsanalyse darum geht, zunächst einmal die quantitativen Ursachen offen zu legen, um auf dieser Basis dann über qualitative Ursachen, Verantwortlichkeit sowie mögliche Lerneffekte nachzudenken, so muss die Teilabweichung zweiter Ordnung DBx,d zu einer gewissen Ratlosigkeit vor allem hinsichtlich der Verantwortlichkeit führen; eine entsprechende Unsicherheit zieht sich demgemäß auch durch die gesamte Literatur zur Abweichungsanalyse. Die verschiedenen Methoden unterscheiden sich gerade in der Zurechnung dieser Abweichungen höherer Ordnung und sind an der Sinnhaftigkeit und Interpretationsfähigkeit dieser Zurechnung auch zu messen (vgl. Geskes 2000): • Ignorieren des Einflusses der Abweichungen höherer Ordnung und Analyse allein der Teilabweichungen erster Ordnung (alternative Abweichungsanalyse); • volle Zurechnung der Abweichungen höherer Ordnung entweder zu DBx oder zu DBd (kumulative Abweichungsanalyse); • Aufteilung der Abweichungen höherer Ordnung auf die einzelnen Teilabweichungen erster Ordnung, im einfachsten Fall zu gleichen Teilen (symmetrische Abweichungsanalyse); • keinerlei Zurechnung, sondern isolierter Ausweis und isolierte Würdigung der Abweichungen höherer Ordnung entweder im Block oder differenziert nach Abweichungen zweiter Ordnung, dritter Ordnung usw. (differenziertkumulative bzw. differenzierte Methode). 4 Operatives Marketing-Controlling262 Diese Grundkonzepte werden nun im Folgenden einander gegenübergestellt. Hierzu wird in Abb. 4.3-9 ein Beispiel von Link (1987, S. 783) aufgegriffen. Da neben dem in jenem Beitrag ausschließlich behandelten Zeitvergleich insbesondere die Problematik der Zuordnung von Verantwortung eine zentrale Rolle spielt, wird dieses Beispiel um Sollwerte erweitert (zur Vorgehensweise beim Ist-Ist-Vergleich vgl. Link 1987). Darüber hinaus wird davon ausgegangen, dass Planungsfehler und Prämissenvergleiche durch einen Wird-Wird-Vergleich analysiert wurden, so dass im hier zu besprechenden Beispiel ein Ist-Soll-Vergleich zur Deckungsbeitragsabweichungsanalyse im Vordergrund steht. Dabei werden so genannte ex-post-Sollwerte zugrunde gelegt, die sich aus bereits korrigierten Plänen ableiten (vgl. hierzu Albers 1989b, S. 645; Hulbert/Toy 1977, S. 14 ff.; Kloock/Bommes 1982, S. 226 f.). 2003 2004 2005 IST SOLL IST SOLL IST d = DB/to (TEUR) -2 4 6 6 -2 x = Menge (to) 300 150 200 200 300 x·d = DB (TEUR) -600 600 1.200 1.200 -600 Abb. 4.3-9: Ausgangszahlen als Testmaterial für die Analysemethoden Quelle: In Anlehnung an Link 1987, S. 783 ergänzt um Sollwerte Die Gesamtabweichung des Deckungsbeitrages ergibt im Ist-Soll-Vergleich für das Jahr 2004 (7) DB =DBI-DBS=dI·xI-dS·xS=6·200-4·150=1.200-600=600TEUR. Diese Gesamtabweichung ist nicht sonderlich aussagekräftig. Um die Ursachen der Abweichung erkennen und analysieren zu können, ist zur Förderung von Lerneffekten sowie für die Zuweisung von Verantwortung die Gesamtabweichung in Teilabweichungen zu zerlegen. Aus der Tabelle ersieht man, dass sie aus zwei Teilabweichungen erster Ordnung resultiert – einer Margenabweichung ( d) und einer Mengenabweichung ( x), wobei (8) d=dI-dS=6-4=2 und somit dI=dS+ d bzw. dS=dI- d, x=xI-xS=200-150=50 und somit xI=xS+ x bzw. xS=xI- x. Um nun die Gesamtabweichung in Teilabweichungen zu zerlegen, werden entweder alle Sollwerte durch die entsprechenden Istwerte und Differenzen oder in analoger Weise alle Istwerte durch Sollwerte und Differenzen ersetzt. Somit ergibt sich: (9) DB =DBI-DBS=(dS+ d)·(xS+ x)-dS·xS = d·xS =2·150=300TEUR (Margenabweichung (2)) +dS· x =4·50=200TEUR (Mengenabweichung (3)) + d· x=2·50=100TEUR (kombinierte Abweichung (4)) 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 263 (10) DB =DBI-DBS=dI.xI-(dI- d).(xI- x) = d·xI =2·200=400TEUR (Margenabweichung (2)+(4)) +dI· x =6·50=300TEUR (Mengenabweichung (3)+(4)) - d· x=2·50=100TEUR (kombinierte Abweichung (4)) Abb. 4.3-10: Mengeneffekt, Margeneffekt und kombinierter Effekt im Beispiel Nach Gleichung (9) erhält man demnach die Teilabweichungen erster Ordnung (Margenabweichung, Mengenabweichung – sie enthalten jeweils nur einen -Wert) auf Sollbezugsbasis, was den Flächen (2) und (3) in Abb. 4.3-10 entspricht. Hier muss also Fläche (4), die kombinierte Abweichung als Teilabweichung zweiter Ordnung (sie enthält zwei -Werte) hinzuaddiert werden, um in der Summe die Gesamtdeckungsbeitragsabweichung zu erhalten. Dagegen ergeben sich nach Gleichung (10) die Teilabweichungen erster Ordnung auf Istbezugsbasis, was den Flächen (2) und (4) für die Margenabweichung und den Flächen (3) und (4) für die Mengenabweichung entspricht. Damit die Summe der Teilabweichungen erster Ordnung wieder gleich der Gesamtdeckungsbeitragsabweichung ist, muss demnach die kombinierte Abweichung (4) einmal abgezogen werden. Somit stellt sich neben der Frage nach der Zurechnung der Abweichungen höherer Ordnung eine zweite Frage, diejenige nach der Basis für die Bezugsgrößen. Sollen die Abweichungen nur mit Istwerten (Istbezugsbasis) oder nur mit Sollwerten (Sollbezugsbasis) verknüpft sein, und ist eine gemischte Basis noch als Abweichung erster Ordnung zu klassifizieren? In der Literatur findet sich hierzu überwiegend die Einstellung, dass eine reine Istbezugsbasis die Entscheidungsfunktion der Kontrolle unterstützt, eine reine Soll- oder Planbezugsbasis deren Verhaltenssteuerungsfunktion (vgl. Kloock 1994, S. 635 f.; Küpper 2005, S. 209; Ewert/Wagenhofer 2005, S. 329 f.). Bei Verwendung einer Istbezugsbasis lassen sich die Teilabweichungen demnach als Erfolgsänderungspotenziale interpretieren und geben Hinweise darauf, welche Erfolgsänderungen sich bei der vorliegenden Ist-Situation ergeben, wenn die entsprechende Einflussgröße variiert (in Analogie zu Kostenänderungspotenzialen, die in der Literatur intensiver besprochen werden; vgl. Kloock 1994, S. 635 f.; d xS x DBS DBI xI dS dI 1 2 4 3 4 Operatives Marketing-Controlling264 Kloock/Schiller 1997, S. 317; Lengsfeld 1999). Die Teilabweichungen auf Sollbezugsbasis können nach dieser Auffassung entsprechend Verantwortungen für die jeweiligen Teilabweichungen aufzeigen, da sie Hinweise auf das zu Unternehmende zur Beseitigung der Abweichung geben, ohne dass Realisierungen anderer Einflussgrößen, für die keine Verantwortung besteht, die Analyse verzerren. Ob darüber hinaus eine Teilabweichung mit gemischter Basis noch als Teilabweichung erster Ordnung interpretierbar und damit für weitere Analysen noch Anwendung finden kann, ist in der Literatur aber nicht unumstritten (vgl. Kloock/Sieben/Schildbach/Homburg 2005, S. 279 f.) Die alternative Abweichungsanalysemethode konzentriert sich in ihren Berechnungen auf die Teilabweichungen erster Ordnung. Neben dem Vergleich der beiden für die Teilabweichung relevanten Werte bleibt die Ausprägung der übrigen Einflussgrößen auf dem Wert der gewählten Ausgangsbasis der Berechnungen. Somit ergeben sich die Teilabweichungen erster Ordnung auf Istbezugsbasis nach: (11) DBd(xI) =dI·xI-dS·xI= d·xI=2·200=400 (Margenabweichung) DBx(dI) =dI·xI-dI·xS=dI· x=6·50=300 (Mengenabweichung) Für die Teilabweichungen auf der Basis von Sollgrößen ergibt sich: (12) DBd(xS) =dI·xS-dS·xS= d·xS=2·150=300 (Margenabweichung) DBx(dS) =dS·xI-dS·xS=dS· x=4·50=200 (Mengenabweichung) Deutlich wird, dass, unabhängig davon, welche Basis der Bezugsgrößen zugrunde gelegt wird, zusammenhängende Margen- und Mengenabweichungen immer die gleiche Bezugsbasis besitzen. Der entscheidende Nachteil der alternativen Methode zeigt sich bei der Summierung der Werte der Teilabweichungen. Ihre Summe entspricht aufgrund des Ignorierens der kombinierten Abweichung höchstens zufällig der Gesamtabweichung, in der Regel weichen die beiden Werte voneinander ab. Gehen drei oder mehr Erfolgseinflussgrößen in die Analyse ein, so ändert sich an diesem Problem nichts. Es kann sich höchstens verschärfen, wenn aus den Werten der Abweichungen höherer Ordnung wichtige Informationen gewonnen werden können und/oder sie sich verursachungsgerecht den Teilabweichungen erster Ordnung zurechnen lassen. Die kumulative Abweichungsanalysemethode ordnet die kombinierte Abweichung einer der Teilabweichungen erster Ordnung zu. Beginnt man die Abweichungsberechnungen wie im Beispiel der alternativen Abweichungsanalysemethode mit der Margenabweichung, so ergibt sich (Variante I): (13) DB =dI·xI-dS·xS=600 =dI·xI-dS·xI= d·xI =2·200=400 (Margenabweichung) +dS·xI-dS·xS=dS· x=dI· x- d· x=4·50=200 (Mengenabweichung) Berechnet man hingegen zuerst die Mengenabweichung, so ergibt sich (Variante II): (14) DB =dI·xI-dS·xS=600 =dI·xI-dI·xS=dI· x=6·50=300 (Mengenabweichung) +dI·xS-dS·xS= d·xS= d·xI- d· x=2·150=300 (Margenabweichung) Im Vergleich der Gleichungen (13) und (14) zeigen sich deutlich zwei Probleme. Zum einen findet in der Berechnung der Teilabweichungen erster Ordnung ein 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 265 Wechsel der Basis der Bezugsgröße statt. Während die jeweils erste Teilabweichung eine Istbezugsbasis aufweist, folgt die jeweils zweite Teilabweichung einer Sollbezugsbasis, hervorgerufen durch die Zurechnung der kombinierten Abweichung. So erfüllt jeweils eine Teilabweichung die Anforderungen der entscheidungsorientierten Funktion, die andere diejenigen der verhaltensorientierten Funktion der Kontrolle. Erweitert man die Problemstellung auf drei Einflussgrößen und damit auf drei zu berechnende Teilabweichungen, so führt der Wechsel der Bezugsgröße dazu, dass eine Teilabweichung eine gemischte Basis aufweist. Zum anderen stellt ein weitaus größeres Problem dieser Methode die unterschiedliche wertmäßige Höhe der Abweichungen je nach der Reihenfolge der Berechnungen der Teilabweichungen dar. Es führt zu der Notwendigkeit, bereits vor Durchführung der die Kontrolle hervorrufenden Entscheidungen diese Reihenfolge klar und verbindlich festzulegen, da ansonsten die Ergebnisse angreifbar würden und von den Kontrollierten als unplausibel und willkürlich empfunden werden könnten. Trotz dieser nicht unerheblichen Kritikpunkte ist die kumulierte Methode das in der betrieblichen Praxis am häufigsten verwendete Verfahren für Kontrollrechnungen. Die Einfachheit der Vorgehensweise und die Geschwindigkeit der Berechnungen ebenso wie der Vorteil, dass die Summe der Teilabweichungen immer gleich der Gesamtabweichung ist, mögen hierfür Erklärungen bieten. Auch die Tatsache, dass die kumulierte Abweichungsanalysemethode einfach früher am Markt und damit auch früher bei Unternehmen eingeführt war, kann ihre weite Verbreitung erklären (vgl. Link 1988c, S. 757; Ewert/Wagenhofer 2005, S. 346). In angloamerikanischen Lehrbüchern wird so fast ausschließlich die kumulierte Methode behandelt (vgl. z.B. Drury 2005; Hansen/Mowen 2006; Horngren/Foster/Datar 2006). Die symmetrische Abweichungsanalysemethode will die Probleme der beiden vorangegangenen Verfahren dadurch umgehen, dass sie die Teilabweichungen höherer Ordnung den beteiligten Teilabweichungen erster Ordnung jeweils anteilig zuordnet. So werden Abweichungen zweiten Grades den sie hervorrufenden Einflussgrößen jeweils hälftig, Abweichungen dritten Grades zu einem Drittel etc. zugerechnet. Auf Istbezugsbasis berechnen sich bei dieser Vorgehensweise die beiden Abweichungen im Beispiel wie folgt: (15) DB =dI·xI-dS·xS=600 = d·xI-½· d· x= d·½·(xI+xS)=2·200-½·2·50=350 (Margenabweichung) +dI· x-½· d· x= x·½·(dI+dS)=6·50-½·2·50=250 (Mengenabweichung) Nimmt man auch hier wieder die Spaltung der Gesamtabweichung auf Sollbezugsbasis vor, so ergibt sich: (16) DB =dI·xI-dS·xS=600 = d·xS+½· d· x= d·½·(xI+xS)=2·150+½·2·50=350 (Margenabweichung) +dS· x+½· d· x= x·½·(dI+dS)=4·50+½·2·50=250 (Mengenabweichung) Der Vorteil dieser Vorgehensweise liegt in der Einfachheit der Berechnung. Darüber hinaus ist auch bei dieser Methode die Summe der Teilabweichungen gleich der Gesamtabweichung und die Höhe der Abweichungen ist unabhängig von der Reihenfolge der Berechnung. Weiterhin erhält man auf Istbezugsbasis und auf Sollbezugsbasis die gleichen Ergebnisse für die Teilabweichungen. 4 Operatives Marketing-Controlling266 Gerade in Letzterem kann aber auch ein Nachteil gesehen werden, da der Unterschiedlichkeit der Funktionen der Kontrolle hierbei keine Rechnung getragen wird. Die Argumentation lautet dann wie folgt: Durch die anteilige Zurechnung der kombinierten Abweichung ist keine reine Bezugsbasis mehr gegeben. Hinsichtlich der Verhaltenssteuerungsfunktion der Kontrolle steht nach obigem Beispiel zu vermuten, dass die kontrollierten Teilbereichsverantwortlichen (Margenmanager und Mengenmanager) sich aufgrund der positiven Abweichungen mit der Zurechnung einverstanden erklären. Treten hingegen eine positive und eine negative Abweichung auf, so drohen doch Unverständnis von Seiten desjenigen Managers, der einen Anteil der negativen Abweichung mittragen soll. Aufgrund der von ihm gezeigten guten Leistung wird er aller Voraussicht nach dieses Vorgehen als willkürlich ablehnen. Diese Form der pauschalen Zurechnung könnte darin begründet liegen, dass alle Beteiligten eine Abweichung verursacht haben, wodurch die kombinierte Abweichung überhaupt erst auftritt und deshalb auch eine Mitverantwortung aller gegeben sei. Dies ist aber erst dann gerechtfertigt, wenn eine Analyse der Abweichung höherer Ordnung eine solche Verantwortungsteilung auch ergeben hat. Anderenfalls wird sie schnell als willkürlich empfunden (vgl. hierzu auch die Diskussionen zwischen Link und Kloock: Link (1987, 1988b, 1988d), Kloock (1988a, 1988b)). Die differenzierte bzw. differenziert-kumulative Methode versucht alle aufgezeigten Probleme dadurch zu lösen, dass sie die Teilabweichungen weder ignoriert noch den Teilabweichungen erster Ordnung zurechnet, sondern sie entweder alle getrennt ausweist (differenzierte Methode) oder sie zu einem einzigen Block kumuliert (differenziert-kumulative Methode). Auf Istbezugsbasis kommt man hier zu folgenden Ergebnissen: (17) DB =dI·xI-dS·xS=600 =dI·xI-dS·xI= d·xI=2·200=400 (Margenabweichung) +dI·xI-dI·xS=dI· x=6·50=300 (Mengenabweichung) - d· x=2·50=100 (kombinierte Abweichung) Auf Sollbezugsbasis ergibt sich bei gleicher Vorgehensweise: (18) DB =dI·xI-dS·xS=600 =dI·xS-dS·xS= d·xS=2·150=300 (Margenabweichung) +dS·xI-dS·xS=dS· x=4·50=200 (Mengenabweichung) + d· x=2·50=100 (kombinierte Abweichung) Es zeigt sich, dass die Margen- und die Mengenabweichung mit den Ergebnissen der alternativen Abweichungsanalyse identisch sind, jedoch durch den gesonderten Ausweis der kombinierten Abweichung auch die Summe der Teilabweichungen der Gesamtabweichung entspricht. Darüber hinaus weisen die Teilabweichungen eine reine Bezugsbasis aus, so dass die Ergebnisse die Anforderungen der Zwecke der Kontrolle erfüllen und sich entscheidungsorientierte wie auch verhaltenssteuerungsorientierte Informationen aus der Analyse ergeben und übermitteln lassen. Durch den Verzicht auf die Zurechnung der kombinierten Abweichung setzt sich dieses Verfahren auch nicht dem Vorwurf der Willkürlichkeit aus. Gerade in dem getrennten Ausweis der Abweichung zweiter Ordnung zeigt sich die hohe Flexibilität der differenzierten Methode. Aus ihren Berechnungen lassen sich die Ergebnisse der anderen Methoden herleiten. Ein Verzicht auf den Ausweis und 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 267 die Analyse der kombinierten Abweichung führt zur alternativen Abweichungsanalyse, eine volle Zurechnung auf eine der beiden Teilabweichungen erster Ordnung zu den Ergebnissen der kumulativen Methode und eine anteilige Aufteilung zu den Werten der symmetrischen Methode. Diese Flexibilität bleibt auch bei der Einbeziehung von mehr als zwei Einflussgrößen vorhanden. In der detaillierten Vorgehensweise (vgl. Kloock/Sieben/Schildbach/Homburg 2005, S. 272 ff.) werden alle Abweichungen höherer Ordnung getrennt ausgewiesen, lassen sich einzeln analysieren und wenn möglich auch verursachungsgerecht den Teilabweichungen erster Ordnung zuweisen. In dieser Flexibilität liegt aber auch der Nachteil dieses Verfahrens. Die detaillierte Berechnung und Analyse der Teilabweichungen höherer Ordnung verursacht auch einen höheren Aufwand. Hier ist weiter zu prüfen, ob diesem erhöhten Aufwand auch ein entsprechender Nutzen der detaillierteren Information gegenübersteht. Ist dies nicht der Fall, wären alle Abweichungen höherer Ordnung zu einer einzigen zu kumulieren und dann getrennt „en bloc“ auszuweisen. Der hieraus resultierende Informationsverlust wäre hinzunehmen. Außerdem ist offensichtlich, dass bei Nicht-Zurechnung der kombinierten Abweichung möglicherweise erhebliche Teilbeträge einer Deckungsbeitragsabweichung aus einer Verantwortungsdebatte ausgeklammert werden; dies ist aber nur unter eingeschränkten Bedingungen zulässig, auf die noch einzugehen ist (insbesondere Kommunikationsdefizite oder Zurechnungsprobleme in Unternehmen). Die Ergebnisse aller vier Methoden sind in Abb. 4.3-11 einander gegenübergestellt. Zusätzlich werden auch die Ergebnisse für 2005 mit aufgenommen. Sie sollen dem Leser zur Übung für die Berechnungen dienen. Alternative Methode Kumulative Methode Symmetrische Methode Differenzierte Methode 2004 2005 2004 2005 2004 2005 2004 2005 Margeneinfluss (TEUR) IB: 400 SB: 300 -2.400 -1.600 VI: 400 VII: 300 -2.400 -1.600 350 -2.000 IB: 400 SB: 300 -2.400 -1.600 Mengeneinfluss (TEUR) IB: 300 SB: 200 -200 +600 VI: 200 VII: 300 +600 -200 250 +200 IB: 300 SB: 200 -200 +600 Kombinierter Einfluss (TEUR) — — — — — — IB: 100 SB: 100 -800 -800 Gesamteinfluss (TEUR) IB: 700 SB: 500 -2.600 -1.000 VI: 600 VII: 600 -1.800 -1.800 600 -1.800 IB: 600 SB: 600 -1.800 -1.800 Abb. 4.3-11: Ergebnisse der Kontrollrechnungen im Überblick (IB=Istbezugsbasis, SB=Sollbezugsbasis, VI=Variante I, VII=Variante II) 4 Operatives Marketing-Controlling268 4.3.4.3 Analyse der Abweichungen In der Analyse dieser Abweichungen soll es im hier aufgezeigten Beispiel darum gehen, wer welche Abweichung in welcher Höhe zu verantworten hat, ob also die verantwortlichen Manager auf der Basis der ihnen zur Verfügung stehenden Informationen richtige Entscheidungen getroffen haben. Diese Frage lässt sich auf Sollbezugsbasis beantworten, wenn untersucht wird, wie sich der Gesamtdeckungsbeitrag geändert hätte, wenn nur bei einer Einflussvariablen Abweichungen gegenüber dem Sollwert aufgetreten wären. Nach Abb. 4.3-9 zeigt sich für den Margenmanager, dass das Übertreffen des Solldeckungsbeitrages pro Mengeneinheit ( d) um 2TEUR/to zu einem Übertreffen des Sollwertes des Gesamtdeckungsbeitrages um 2·150=300TEUR geführt hat. Diese Leistung ist ihm allein zuzurechnen. Für den Mengenmanager ergibt sich, dass bei dem zugrundegelegten Sollwert für den Deckungsbeitrag pro Tonne der Gesamtdeckungsbeitrag um 4·50=200TEUR vom Sollwert abweicht, da der Sollwert der Menge um 50to übertroffen wurde ( x). Diese Leistung ist ihm allein zuzurechnen. Nach Abb. 4.3-11 kommen die alternative und die differenzierte Methode auf Sollbezugsbasis auch zu diesem Ergebnis. Das Problem ist, dass die Gesamtabweichung des Deckungsbeitrages insgesamt 600TEUR beträgt und somit die Summe der den Teilbereichsmanagern direkt zurechenbaren Teilabweichungen (300TEUR+ 200TEUR= 500TEUR) kleiner ist als diese Gesamtabweichung. Es gibt demnach einen weiteren Einfluss, für den die beiden Manager ebenso verantwortlich sind, aber eben nicht alleine. Durch das gleichzeitige Übertreffen von Solldeckungsbeitrag je Tonne und Sollabsatzmenge tritt ein kombinierter Effekt auf, den sie nur zusammen erreichen können. Während die alternative Methode diesen Einfluss ignoriert, rechnet ihn die kumulative Methode entweder dem Margenmanager (Version I) oder dem Mengenmanager (Version II) jeweils alleine zu und ignoriert damit, dass ihn beide nur zusammen verursacht haben können. Die symmetrische Methode verteilt jeweils 50TEUR auf die Teilabweichungen erster Ordnung der beiden Manager und diese Lösung erscheint auf den ersten Blick auch vernünftig, schließlich haben beide zusammen auch diesen Betrag erreicht. Ein Problem der symmetrischen Methode kann jedoch bei den Abweichungsanalysen für das Jahr 2005 gesehen werden. Die Abweichung des Gesamtdeckungsbeitrages in Höhe von -1.800TEUR wird in erster Linie dem Margenmanager zugeschrieben (-2.000TEUR), während dem Mengenmanager eine Abweichung von +200TEUR angelastet wird. Auch dies scheint auf den ersten Blick gerechtfertigt, hat doch der Mengenmanager seinen Sollwert um 100 Mengeneinheiten übertroffen. Andererseits lässt ein Blick auf die Entwicklung des Deckungsbeitrages je Tonne auch die Annahme zu, dass dieser Manager während des Verlaufes des Jahres 2005 auch in seine Entscheidungen hätte einbeziehen müssen, dass die Marge sinkt und in den negativen Bereich abfällt. Seine Aufgabe hätte es mithin sein müssen, die Menge dieser Entwicklung anzupassen und sie damit nicht etwa zu steigern, sondern sie zu senken (vgl. Link 1988b, S. 1209), nach den Empfehlungen zur Produktprogrammgestaltung auf null. Trotzdem wird der Teilbereichsleiter durch die symmetrische Methode noch belohnt, wenn auch nicht in vollem Umfang, da ihm ja auch die Hälfte der kombi- 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 269 nierten Abweichung von -800TEUR angelastet wird, was sein positives Abweichungsergebnis nicht unbeträchtlich absenkt. Damit stellt sich die Frage, inwiefern der Mengenmanager für die sich im Ist darstellende Situation zur Verantwortung zu ziehen ist. Seine Argumentation kann auch lauten, dass er selbst auf der Basis der ihm gemeldeten Sollwerte für die Deckungsbeiträge je Tonne seine Mengenentscheidung getroffen hat, mithin eine Steigerung der Menge aus dieser Position als positiv zu werten sei. Dass letztendlich ein negativer Deckungsbeitrag pro Tonne eingetreten sei, sei ihm nicht anzulasten und von daher die Zuordnung der Hälfte der kombinierten Abweichung nicht gerechtfertigt, da er selbst keinen Einfluss auf die Marge nehmen könne. Die Argumentation zeigt die grundsätzlichen Probleme in der Behandlung der Abweichungen höherer Ordnung auf. Im hier dargestellten Beispiel sowie in ähnlichen Fällen wäre wohl auch der Informationsfluss im Unternehmen näher zu analysieren, bevor pauschal die kombinierte Abweichung verteilt wird. Hierauf kommen wir in unseren weiteren Ausführungen noch zurück. Die differenzierte Methode folgt bei der Analyse der Abweichungen der oben bereits gegebenen Interpretation und rechnet auf Sollbezugsbasis in 2004 dem Margenmanager +300TEUR und dem Mengenmanager +200TEUR zu, ergänzt diese Abweichungen dann um die kombinierte Abweichung in Höhe von +100TEUR, so dass die Summe dieser Teilabweichungen gleich der Gesamtabweichung ist. Die Analyse lässt sich nun um die Abweichungen auf Istbezugsbasis ergänzen, um untersuchen zu können, wie der Erfolg ausgefallen wäre, wenn bei einer Einflussgröße keine Abweichung aufgetreten wäre. Bei einer Abweichung des Deckungsbeitrages je Tonne von d=2TEUR können je abgesetzter Tonne 2TEUR mehr Deckungsbeitrag erzielt werden als im Sollwert vorgegeben. Das heißt bei der Sollvorgabe von x=150 fallen zusätzliche 300TEUR Deckungsbeitrag an, die noch ergänzt werden um 2·50=100TEUR durch die über Soll abgesetzte Menge. Hätte demnach der Deckungsbeitrag je Tonne keine Abweichung erfahren, so wäre der Gesamtdeckungsbeitrag um 400TEUR niedriger ausgefallen. Auf gleiche Weise gilt für die Mengenabweichung, dass bei dem vorgegebenen Deckungsbeitrag je Tonne die zusätzlichen 50 Tonnen den Gesamtdeckungsbeitrag um 4·50=200TEUR erhöhen. Zieht man nun noch in Betracht, dass auch die vorgegebene Marge übertroffen wurde, so sind im Ist-Zustand weitere 2·50=100TEUR auf diese Abweichung zu addieren, so dass insgesamt 300TEUR Mengenabweichung auf Istbezugsbasis auftreten. Wie die alternative Methode rechnet auch die differenzierte Methode somit die kombinierte Abweichung beiden Teilabweichungen erster Ordnung je einmal zu. Damit die Summe der Teilabweichungen gleich der Gesamtabweichung ist, muss die kombinierte Abweichung einmal abgezogen werden, was die differenzierte Methode im Unterschied zur alternativen Methode ebenfalls vornimmt. Für das Jahr 2005 soll die Analyse der Abweichungen ebenso zuerst auf Sollbezugsbasis ausgeführt werden. Für den Margenmanager gilt, dass er die Vorgabe um d=-8TEUR verfehlt hat. Bei der Mengenvorgabe von 200 Tonnen ergibt sich somit eine Margenabweichung von -8·200=-1.600TEUR, die der Margenmanager auch zu vertreten hat. Dass der Mengenmanager trotz des negativen Deckungsbeitrages je 4 Operatives Marketing-Controlling270 Tonne die abgesetzte Menge im Vergleich zur Vorgabe sogar noch um 100 Tonnen erhöht und damit eine weitere Abweichung von -8·100=-800TEUR entstanden ist, die auf Istbezugsbasis in der Folge dann zu einer Margenabweichung von -1.600+(-800)=-8·300=-2.400 TEUR geführt hat, ist von ihm dann nicht zu verantworten, wenn ihm diese Information nicht vorlag. Der Mengenmanager hat auf der Basis des vorgegebenen Deckungsbeitrages je Tonne seine Aufgabe positiv erfüllt und die vorgegebene Absatzmenge um x=100to übertroffen. Hätte also nur die Menge eine Abweichung erfahren, dann wäre der Gesamtdeckungsbeitrag um 6·100=600TEUR höher als die Vorgabe ausgefallen (6·300=1.800TEUR statt der vorgegebenen 6·200=1.200TEUR). Dies ist dem Mengenmanager auch erst einmal zu Gute zu halten und seine Entscheidung entsprechend positiv zu werten. Wäre andererseits bei der Menge keine Abweichung aufgetreten, so wäre der Gesamtdeckungsbeitrag bei einem Deckungsbeitrag je Tonne von dI=-2TEUR um -2·100=-200TEUR höher ausgefallen (-2·200=-400TEUR statt -600 TEUR). Die an sich erfreuliche Erhöhung der Menge um 100 Tonnen gegenüber der Vorgabe führte somit zu einer Reduzierung des Gesamtdeckungsbeitrages von 200TEUR. Dies ist dem Mengenmanager aber dann nicht anzulasten, wenn seine einzige Information, auf der seine Entscheidung beruhte, der Solldeckungsbeitrag je Tonne war. Der Informationsfluss während des Jahres und die Verwertung der Information zur Korrektur der am Anfang des Jahres getroffenen Entscheidungen ist demnach auch hier erst näher zu analysieren. Ob die kombinierte Abweichung dann einem oder beiden Managern zugerechnet werden kann, ist aus den vorliegenden Daten des Beispiels nicht abzusehen. Trügen beide gleichermaßen Verantwortung, wäre die pauschale Zurechnung der symmetrischen Methode verursachungsgerecht. Trägt nur einer der beiden die Verantwortung, dann rechnet auch die kumulative Methode in der Variante I oder Variante II richtig zu. Vergleicht man alle Abweichungsanalysemethoden miteinander, so weisen sie jeweils unterschiedliche Vor- und Nachteile auf. Dies macht es notwendig, Kriterien heranzuziehen (siehe Abb. 4.3-12), welche die Methoden beurteilen und so eine Auswahl ermöglichen (vgl. Kloock/Bommes 1982, S. 230 ff.; Link 1987, S. 788 ff.; Ewert/ Wagenhhofer 2005, S. 340 ff.; zu einem ausführlichen Vergleich vgl. Geskes 2000). Auf der formallogischen Ebene ist darauf zu achten, dass die Summe der Teilabweichungen gleich der Gesamtabweichung ist (Vollständigkeit) und dass die Reihenfolge der Berechnung der Teilabweichungen keinen Einfluss auf die Höhe der Werte der Abweichungen nimmt (Invarianz). Ein Verstoß gegen diese Kriterien führt zu Akzeptanzproblemen, weil bei Ersterem Erläuterungsbedarf besteht, warum die Gesamtabweichung von der Summe der Teilabweichungen abweicht, während bei Letzterem die Reihenfolge der Berechnung als willkürlich empfunden werden kann. Die alternative Abweichungsanalysemethode verstößt gegen das erste Kriterium, bei der differenzierten Methode besteht Erklärungsbedarf hinsichtlich des Inhaltes der Abweichungen höherer Ordnung und des Grundes für ihren expliziten Ausweis. Die kumulative Abweichungsanalysemethode verstößt als einzige Methode gegen das Kriterium der Invarianz. 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 271 Abb. 4.3-12: Die drei Ebenen einer Abweichungsanalyse Quelle: Link 1987, S. 789 Auf der inhaltlich-kausalen Ebene interessiert, welche Wirkungsbeziehungen zwischen den Variablen selbst oder zu anderen, nicht im Gleichungssystem enthaltenen, Einflussgrößen bestehen. So kann z.B. ein positiver Mengeneffekt DBx ausgewiesen sein, der durch eine Preissenkung „erkauft“ wurde, die sich in einem negativen Margeneffekt DBd niedergeschlagen hat. Ebenso kann aber auch Marktwachstum die Ursache des positiven Mengeneffektes sein; es gibt bereits seit Langem einen Vorschlag zur Abweichungsanalyse, der diese exogene Größe in das Ermittlungsmodell mit einbezieht (vgl. Hulbert/Toy 1977; siehe auch Albers 1989b). Für jede ermittelte Teilabweichung muss es eine Interpretationsmöglichkeit geben, da ihre Aussage ansonsten keine Relevanz hätte. Es ist dabei aber auch zu prüfen, inwiefern der Aufwand der Erstellung der Aussage ihren Nutzen unter- oder überschreitet, d.h. ob ein Verstoß gegen die Wirtschaftlichkeit und Praktikabilität vorliegt. Ausgewiesener Handlungserfolg Zukünftiges Handeln Lerneffekte Analysekriterien Formallogische Analyse Inhaltlich-Kausale Analyse Sanktionsorientierte Analyse 4 Operatives Marketing-Controlling272 Auf der sanktionsorientierten Ebene schließlich geht es um personale Verantwortlichkeiten und daraus ableitbare Belohnung/Bestrafung. Basis ist die Abweichungsanalyse im Sinne eines Plan-Ist- oder Soll-Ist-Vergleiches. Es ist für jeden Aufgabenträger zu überlegen, welche Abweichungseffekte auf von ihm zu verantwortende Planungs- oder Ausführungsfehler zurückzuführen sind (siehe in diesem Zusammenhang den zumindest theoretisch interessanten Vorschlag der Einführung einer ex post-Planungsgröße in den Plan-Ist-Vergleich; aus DBI-DBP wird durch die Einführung von DBS der Ausdruck (DBI-DBS) + (DBS-DBP), wobei die erste Klammer den Realisationsfehler, die zweite Klammer den Planungsfehler betrifft (vgl. hierzu entsprechend Kloock/Bommes 1982, S. 226 f.). Auch für Abweichungseffekte nicht selbst kontrollierter Variablen (Beschaffungspreise, Marktwachstum, Konkurrenzverhalten) muss im Grundsatz Verantwortung übernommen werden, wenn aus falschen Prognosen und darauf basierenden falschen Planungen Verluste resultieren. Hier sind somit die Kriterien der Koordinations- und Integrationsfähigkeit und der Willkürfreiheit angesprochen. Diese Kriterien beziehen sich wiederum auf die Akzeptanz der Kontrolle, die dadurch gegeben wird, dass ein Entscheidungsträger nur für diejenigen Abweichungen verantwortlich gemacht werden kann, die auch seinem Einfluss unterliegen (Prinzip der „Controllability“). Die obigen Ausführungen haben gezeigt, dass die Probleme in der Zurechnung der Abweichungen höherer Ordnung liegen, die aufgrund von Interdependenzen zwei oder mehr Einflussgrößen unterliegen, die mehreren Entscheidungsträgern zuzuordnen sind. Unter den aufgezeigten Annahmen können die dargestellten Methoden beide Kriterien erfüllen, allerdings erfolgt bei der kumulativen und bei der symmetrischen Methode die Zurechnung pauschal. Die differenzierte Methode weist die höchste Flexibilität auf, da sich aus ihr die Ergebnisse der anderen herleiten lassen. 4.3.4.4 Die Bedeutung einer zielorientierten Verhaltenssteuerung Bereits zu Ende des letzten Abschnitts ist deutlich geworden, dass es letztlich um die Frage gehen muss, ob Abweichungsanalysen Lerneffekte und Verhaltensänderungen im positiven Sinne bewirken. Je klarer und intensiver das Verhalten von Entscheidungsträgern durch Abweichungsanalysen in die richtige Richtung gelenkt wird, umso mehr kann sich ein Unternehmen durch derartige Analysen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen; je schwächer diese Verhaltenssteuerung und je diffuser ihre Richtung ist, umso eher kommt es zu – unter Umständen gravierenden – Wettbewerbsnachteilen. Um die dargestellten Methoden daraufhin analysieren zu können, wird das Beispiel aus Abb. 4.3-9 abgeändert. Man stelle sich vor, die Ist-Marge im Jahre 2003 sei -6TEUR gewesen. Der Margenmanager will versuchen, die variablen Kosten je Tonne zu senken und setzt sich für 2004 einen Sollwert von dS=-2 zum Ziel. Das Produkt soll trotz des negativen Deckungsbeitrages je Tonne weiter im Produktprogramm gehalten werden. Die Vorgabe für den Mengenmanager lautet deshalb xS=200to. Im Verlaufe des Jahres 2004 stellt sich heraus, dass die Kosten schneller und stärker gesenkt werden können als geplant. Der Margenmanager rechnet mit einem Ist-Deckungsbeitrag von +1TEUR je Tonne. Der Mengenmanager hat diese Entwicklung zu berücksichtigen und die Mengenentwicklung anzupassen (vgl. Link 1988b, S. 1209). Es stellt sich nun die Frage, welche Ist-Menge der Mengenmanager 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 273 zu erreichen sucht, wenn er an seiner Teilabweichung erster Ordnung (Mengenabweichung DBx) beurteilt wird und sich wie ein nutzenmaximierender Opportunist verhält. Abb. 4.3-13 beschreibt die Situation im Überblick. 2003 2004 IST SOLL IST d=DB/to (TEUR) -6 -2 +1 x=Menge (to) 300 200 ? x·d=DB (TEUR) -1.800 -400 ? Abb. 4.3-13: Ausgangszahlen zur Verhaltenssteuerung Da eine erfolgsorientierte Abweichungsanalyse durchgeführt wird, soll ein Ist-Soll- Vergleich zur Anwendung kommen. Die alternative Abweichungsmethode errechnet je nach Soll- bzw. Istbezugsbasis die folgenden Margen- und Mengenabweichungen: (19) DBd(xS)= d·xS=3·200=600 (Margenabweichung) DBx(dS)=dS· x=-2· x (Mengenabweichung) (20) DBd(xI)= d·xI=3·xI (Margenabweichung) DBx(dI)=dI· x=+1· x (Mengenabweichung) Die Abweichung DBx(dS), die eigentlich für die Beurteilung der Entscheidung des Margenmanagers prädestiniert ist, kann in diesem Fall nicht zur Bewertung der Leistung des Mengenmanagers herangezogen werden. Er unterliegt einer Vorgabe, das Produkt im Produktionsprogramm zu halten, obwohl die Marge des Vorjahres wie auch die geplante Marge für das laufende Jahr negativ sind. Diese Vorgabe hat somit keinen weiteren Einfluss auf das Verhalten. Anders die Abweichung DBx(dI). Da die Entwicklung der Marge im Verlauf des Jahres 2004 von dem Mengenmanager als Information aufgenommen werden soll, muss die auf der Basis der Istgröße der Marge (hier im Sinne einer während des Betrachtungszeitraums angepassten Sollgröße) ermittelte Mengenabweichung das Verhalten des Managers beeinflussen. Da sie auch Grundlage seiner Beurteilung seinsoll, muss diese Teilabweichung erster Ordnung aus Sicht des Managers einen Wert größer oder gleich null annehmen. Nach Gleichung (20) wird demnach der Mengenmanager bei bekannt werden der Richtung der Entwicklung der Marge eine Istmenge für 2004 wählen, die zu x≥0 führt. Damit liegt ein Anreiz für xI≥xS vor, womit sowohl dem Unternehmen als Ganzem als auch dem Margenmanager gedient ist. 4 Operatives Marketing-Controlling274 Die Berechnung der Abweichungen mit Hilfe der kumulativen Abweichungsanalysemethode muss wieder beide Varianten der Zurechnung der Abweichungen zweiter Ordnung berücksichtigen. Nach Variante I ergibt sich: (21) DBd(xI)= d·xI=3·xI (Margenabweichung) DBx(dS)=dS· x=-2· x (Mengenabweichung) und nach Variante II: (22) DBd(xS)= d·xS=3·200=600 (Margenabweichung) DBx(dI)=dI· x=+1· x (Mengenabweichung) Variante II kommt für DBx(dI) zum gleichen Ergebnis wie die alternative Methode. Auch hier hätte der Mengenmanager einen Anreiz für xI≥xS. Für den Margenmanager spielt dies hier allerdings keine Rolle – sein Ergebnis bleibt von der Mengenentscheidung unbeeinflusst. Nach der bei der Diskussion zur alternativen Methode gegebenen Begründung darf in Variante I die Abweichung DBx(dS) auch hier nicht zur Bewertung des Mengenmanagers herangezogen werden. Daher besteht bestenfalls ein Anreiz zu xI=xS und damit DBd(xI)=600. Würde der Mengenmanager allerdings nach seiner Teilabweichung erster Ordnung beurteilt, so müsste er xI0 resultiert. Auch hier verbessert der Mengenmanager sein Ergebnis zu Lasten des Margenmanagers und zu Lasten des Unternehmens. Zu diesem Ergebnis führt die symmetrische Analyse immer dann, wenn entweder x>0 und (dI+dS)>0 oder x<0 und (dI+dS)<0 gilt. Die letztere Bedingung führt hier demnach aufgrund der pauschalen Anrechnung der Abweichung höherer Ordnung zu nicht gewünschten Ergebnissen. Die differenzierte Abweichungsanalysemethode ergänzt die Ergebnisse der alternativen Methode um die Abweichung zweiter Ordnung: 4.3 Ausgewählte Anwendungen im operativen Marketing-Accounting 275 (24) DBd(xS)= d·xS=3·200=600 (Margenabweichung) DBx(dS)=dS· x=-2· x (Mengenabweichung) DBd,x= d· x=3· x (kombinierte Abweichung) (25) DBd(xI)= d·xI=3·xI (Margenabweichung) DBx(dI)=dI· x=+1· x (Mengenabweichung) DBd,x= d· x=3· x (kombinierte Abweichung) Die Interpretation folgt hier der bei der alternativen Methode bereits gegebenen. Der Unterschied liegt lediglich im Ausweis der Abweichung zweiter Ordnung, so dass garantiert ist, dass die Summe der Teilabweichungen gleich der Summe der Gesamtabweichung ist. Ob die Abweichung höherer Ordnung überhaupt zugerechnet werden soll und kann wäre nun weiter zu analysieren. Im Ergebnis zur zielorientierten Verhaltenssteuerung lässt sich festhalten, dass die Manager im Verlauf der Periode die Realisierungen der Umwelt und der anderen, von ihnen nicht direkt steuerbaren Einflussgrößen in ihre Handlungen einbeziehen müssen und sollen (vgl. Link 1988b, S. 1209). Die zur Kontrolle verwendete Abweichungsanalysemethode muss dann allerdings auch die richtigen Anreize hierfür setzen. Die Idee der ex ante- und ex post-Planwerte bzw. ex ante- und ex post-Sollwerte nach Kloock/Bommes (1982, S. 226) erscheint in diesem Zusammenhang interessant. Nach Ablauf der – der Betrachtung zugrundeliegenden – Periode wird die Planung unter Einsatz der Realisierungen der Planungsprämissen noch einmal durchgeführt, um Planungs- und Prognosefehler aus den Kontrollvorgängen zu eliminieren. Ex post-Sollwerte ergeben sich dann als Vorgaben unter realisierten Planungsbedingungen, um damit den beurteilenden Vergleich allein auf unternehmensinterne Vorgänge konzentrieren zu können. Diese Vorgehensweise mag aus theoretischer Sicht richtig sein, verlangt aber einen hohen Aufwand durch den nochmaligen Vollzug des gesamten Planungsprozesses. Es dürfte zu erwarten sein, dass dieser Aufwand Unternehmen in der Praxis von dieser Berechnungsweise eher abschreckt. Eine praktikablere Lösung bietet wohl die rollierende Planung. Da Kontrollprozesse in kürzeren Zeitabständen durchgeführt werden als Planungsprozesse, lassen die aus den Kontroll- und Abweichungsrechnungen gezogenen Informationen sich direkt für die Anpassung von Sollwerten auch kurzfristig nutzen, um aktuelle Entwicklungen für eine Anpassung von Entscheidungen zu verwerten. Zusammenfassend zeigt sich, dass offensichtlich weder der anfängliche Sollwert noch der Istwert eine ideale Bezugsbasis für die Durchführung der Kontrolle darstellen. Gerade wenn Interdependenzen zwischen den zu steuernden Variablen existieren, muss auch Kommunikation zwischen den beteiligten Entscheidungsträgern bestehen, damit Änderungen in entscheidungsrelevanten Daten sofort berücksichtigt werden können. Abweichungen höherer Ordnung lassen sich dann erst verantwortungsgerecht zurechnen, wenn auch die Kommunikation analysiert wurde. Die differenzierte Methode bietet hierfür die höchste Flexibilität, erkauft sich diesen Vorteil aber mit einem höheren Analyseaufwand. Die symmetrische Abweichungsanalysemethode unterstellt eine funktionierende Kommunikation und das richtige Verhalten der Manager, was zu einer gleichmäßigen Verteilung der Abweichungen höherer Ordnung führt. 4 Operatives Marketing-Controlling276 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 4.4.1 Planung und Kontrolle des Produkt-Mix 4.4.1.1 Bedeutung und Aufgaben des Produkt-Mix Die Produkt- und Programmpolitik im Rahmen des Marketing-Mix betrifft alle Entscheidungen, welche die marktgerechte, d.h. die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden erfüllende Gestaltung der vom Unternehmen am Absatzmarkt angebotenen Leistungen betreffen (vgl. Meffert 1998, S. 317; Kotler/Bliemel 1999, S. 669). Die Produktpolitik nimmt innerhalb des Marketing-Mix dahingehend eine zentrale Stellung ein, dass die Entwicklung neuer Erzeugnisse, die Verbesserung, die Ergänzung und Elimination vorhandener Produkte, d.h. die attraktive Gestaltung des Absatzprogramms, für die Überlebensfähigkeit der Unternehmung im Wettbewerb von zentraler Bedeutung ist und Auswirkungen auf alle Unternehmensbereiche hat (vgl. Meffert 1998, S. 317). Ohne eine entsprechende bzw. markt- und kundenorientierte Produktleistung können alle anderen Leistungen des Unternehmens nicht wirksam werden (vgl. Becker 1998, S. 490). Die Abgrenzung einzelner Entscheidungstatbestände der Produkt- und Programmpolitik setzt eine Abgrenzung und inhaltliche Bestimmung des Produktbegriffes voraus. Aus Marketingsicht steht dabei heute immer seltener das substanzielle Produkt im Vordergrund, sondern der gesamte, dem Kunden angebotene Nutzen, weswegen auch von einem erweiterten bzw. generischen Produktkonzept gesprochen wird (vgl. Becker 1998, S. 494; Kotler 1972). Das „Produkt“ in diesem Sinne stiftet einen auf physikalisch-funktionelle Produkteigenschaften zurückzuführenden Grundnutzen sowie einen Zusatznutzen, der wiederum in Erbauungsnutzen (resultierend aus ästhetischen Eigenschaften) und Geltungsnutzen (ausgehend von den „sozialen“ Eigenschaften) differenzierbar ist (vgl. Meffert 1998, S. 323; Kotler/Bliemel 1999, S. 671 bzw. Vershofen 1940, S. 71). Vor diesem Hintergrund ist die Produktpolitik auf den angestrebten Kundennutzen hin auszurichten, wobei Unternehmen alternativ danach streben können, mit ihren Produkten (komplexe) Kundenprobleme vollständig zu lösen oder eine Vereinfachung der Problemlösung herbeizuführen (vgl. Becker 1998, S. 491). Den Kern produktpolitischer Entscheidungsfelder bildet die gestaltungsbezogene Produktpolitik. Zu ihr zählen v.a. Vereinbarungen in Bezug auf das geeignete Material sowie Design- bzw. Verpackungsfragen. Darüber hinaus gilt es hier, Entscheidungen zu treffen über das Zufügen spezifischer Nebenleistungen (sog. „Value Added Services“), die sich aus dem eben beschriebenen Anspruch der Produktpolitik ableiten lassen, das Produkt als bedürfnisbezogenes Bündel materieller und immaterieller Leistungen zu verstehen. Da die meisten Unternehmen heute Mehrproduktanbieter sind, die mit einem Programmverbund versuchen, zur Abdeckung von Kundenbedürfnissen beizutragen, ist dieser einzelproduktbezogene Instrumentenansatz zu erweitern um so genannte Programm- oder Sortimententscheidungen. Diese

Chapter Preview

References

Zusammenfassung

Methoden des Marketing-Controllings.

Marketing-Controlling

Dieses Lehrbuch beschreibt das strategische und operative Marketing-Controlling in umfassender Weise und setzt folgende Schwerpunkte:

* Marketing und Controlling – Säulen moderner Unternehmensführung

* der Grundansatz des Marketing-Controlling

* strategisches Marketing-Controlling

* operatives Marketing-Controlling

* Implementierung des Marketing-Controlling

Geschrieben für

Studierende und Dozenten der Fächer Marketing und Controlling sowie für Marketing- und Controllingpraktiker.