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4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe in:

Jörg Link, Christoph Weiser

Marketing-Controlling, page 289 - 385

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_289

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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 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 277 umfassen dann Fragen nach der marktgerechten Gestaltung des gesamten Angebotsprogramms. Produktprogramme unterscheiden sich v.a. in ihrer Breite, d.h. der Zahl der Produktlinien und ihrer Tiefe, d.h. der Zahl der Produkttypen der Produktlinien (vgl. Meffert 1998, S. 447; zum Begriff der Produktlinie vgl. Kotler/Bliemel 1999, S. 681), sowie möglicherweise nach der Mächtigkeit, d.h. der Anzahl der Produkte je Produkttyp. Die in Bezug auf diese Eigenschaften zu treffenden Einzelentscheidungen reichen von der geplanten Einführung neuer Produkte (Produktinnovation) über die mögliche Variation bzw. Differenzierung von Angebotsleistungen bis hin zur Erneuerung (Relaunch) bzw. Eliminierung bestehender Produkte innerhalb der Programmstruktur. Programmentscheidungen werden regelmäßig dem strategischen Bereich zugeordnet, da sie häufig mit der Marktabdeckungsstrategie und der allgemeinen strategischen Stoßrichtung zusammenhängen, eine hohe Bedeutung für die Ertragslage des Unternehmens haben und die Komplexität der Abläufe im Unternehmen maßgeblich bestimmen (vgl. Meffert 1998, S. 447, 448). Entscheidungen operativer Natur betreffen demnach ausschließlich Fragen, die mit kurzfristigen Anpassungsentscheidungen innerhalb eines gegebenen Produktprogramms zusammenhängen. Dabei interessiert aus Sicht des Marketing-Controlling v.a., mit welchen Absatzmengen der verschiedenen Produkte der Gesamtgewinn optimiert werden kann. Zur Planung und Kontrolle derartiger Entscheidungen werden neben der Deckungsbeitragsrechnung und Kennzahlenanalysen auch Kundenzufriedenheits- und Beschwerdeanalysen herangezogen. Darüber hinaus haben sich in der Praxis vor allem auch die verschiedenen „Einsatzvarianten“ der Break-Even- Analyse etabliert. Bevor im Folgenden auf diese Verfahren eingegangen wird, muss hier noch auf das Problem von sortimentsbezogenen Verbundeffekten hingewiesen werden (vgl. hierzu ausführlich Meffert 1998, S. 452), da diese im folgenden Teil nicht weiter diskutiert werden. Das Bestehen umfangreicher Ausstrahlungseffekte zwischen den einzelnen Angebotsleistungen in Form von Partizipations- oder Substitutionseffekten hat seine Ursache in inneren Bedarfszusammenhängen bzw. allgemeinen Nachfrageeffekten (Bequemlichkeit; gezielte Kommunikation etc.). Derartige Effekte können heute für beinahe alle Sortimentsbereiche unterstellt werden und sind folglich vor einer einzelproduktbezogenen Entscheidung in jedem Fall zu berücksichtigen. Fördert beispielsweise ein deckungsbeitragsschwacher Artikel durch Verbundbeziehungen nicht unwesentlich den Absatz anderer (erfolgreicher) Produkte, so gilt es vor einer produktbezogenen Entscheidung, von diesen Effekten im Hinblick auf Richtung und Ausmaß Kenntnis zu erlangen. Allerdings erschwert diese simpel und plausibel klingende Forderung die problembezogene Entscheidungsfindung in besonderem Maße. Vor allem das Aufdecken bzw. Quantifizieren der beschriebenen Effekte und die Berücksichtigung zentraler Verbundbeziehungen im Rahmen der Entscheidungsmodelle führt nämlich schnell zu einem überproportionalen Datenbeschaffungs- und Analyseaufwand, der in der Praxis nur durch den Einsatz geeigneter Softwarepakete bewältigt werden kann. Zentrale Voraussetzung für die Analyse von Verbundwirkungen ist heute mehr denn je der Einsatz von Scannerkassensystemen und Kundenkarten. Aufbauend auf so gewonnenen Informationsgrundlagen kann dann durch den Einsatz von Korrelations- bzw. Wahrscheinlichkeitsmodellen die Analyse der Ursache-Wirkungsbeziehungen bzw. die Schätzung der gesuchten Ver- 4 Operatives Marketing-Controlling278 bundkoeffizienten erfolgen (ausführlich hierzu Grünblatt 2004 und die dort aufgeführte Literatur). 4.4.1.2 Ausgewählte Instrumente des operativen Produktcontrolling 4.4.1.2.1 Optimierung des Produktprogramms Die zentrale Frage des operativen Produktcontrolling ist die nach der – unter dem Gesichtspunkt der Gewinnmaximierung – anzustrebenden Produktions- bzw. Absatzmenge. Die Optimierung des Produktions- und Absatzprogramms wird regelmä- ßig auf Basis von Informationen der Kosten- und Erlösrechnung vorgenommen (vgl. Ossadnik 1996, S. 190). Entscheidungen zur Programmoptimierung werden unter den folgenden Annahmen getroffen (vgl. Ewert/Wagenhofer 1997, S. 89): • Es liegt eine kurzfristig wirksame Betrachtung bei gegebenem Potenzialfaktorbestand vor. Art und Anzahl der Potenzialfaktoren sowie die Herstellungsverfahren liegen fest. Darüber hinaus sind die Beschaffungs- und Absatzpotenziale aufgrund langfristiger Entscheidungen festgelegt; es können Mindest- oder Höchstmengen vorgegeben sein. • Die Programmentscheidung betrifft die Frage, welche Produkte in welchen Mengen mit welchem der vorhandenen Herstellungsverfahren hergestellt und abgesetzt werden sollen. Fragen der Lagerhaltung werden nicht berücksichtigt; es wird davon ausgegangen, dass die hergestellte Menge auch abgesetzt wird. Im Folgenden wird von der Verfahrenswahl abgesehen, d.h. es wird eine Produktionsprogrammplanung ohne Verfahrenswahl vorgenommen. • Es werden sichere Erwartungen hinsichtlich der Verhältnisse auf dem Beschaffungs- und Absatzmarkt sowie der innerbetrieblichen Abläufe unterstellt. Das bedeutet, dass die Absatzpreise (Erlöse) und Kosten gegeben sind. Die Ermittlung der Erlöse und Kosten ist Gegenstand der Kosten- und Erlösrechnung und wird hier nicht näher problematisiert. Im Folgenden werden darüber hinaus lineare Beziehungen unterstellt. • In die Zielfunktion gehen nur monetäre Größen ein. Die Höhenpräferenz hinsichtlich des Periodengewinns, der sich als Differenz von Erlösen und Kosten darstellt, wobei pagatorische Kosten zugrundegelegt werden, ist streng monoton steigend. Mehrperiodige Bewertungsinterdependenzen liegen nicht vor. Unter diesen Voraussetzungen eines als kurzfristig betrachteten Entscheidungsproblems, bei dem heutige Maßnahmen allenfalls vernachlässigbare Auswirkungen auf nachfolgende Perioden haben, fehlender Bewertungsinterdependenzen und damit fehlender Zeitpräferenzen und einer Sicherheitssituation, ist nur noch die Höhenpräferenz hinsichtlich des Periodengewinns maßgeblich. Optimal ist das Produktionsund Absatzprogramm, welches zum maximalen Periodengewinn führt (vgl. Ewert/ Wagenhofer 1997, S. 90). Es kann gezeigt werden, dass unter diesen Voraussetzungen das optimale Produktions- und Absatzprogramm mit einer Voll- und Teilkostenrechung bestimmt werden kann, sofern die Vollkostenrechnung als Periodenrechnung angewendet wird und 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 279 nicht etwa Stückvollkosten für die Optimierung verwendet werden (vgl. Sieben/Schildbach 1990, S. 121; Ewert/Wagenhofer 1997, S. 91). Im Mittelpunkt der folgenden Darstellung steht jedoch die Optimierung mit Hilfe der Teilkostenrechung im Sinne der Grenzplankostenrechnung. Das Entscheidungsproblem stellt sich in seiner Grundform auf Basis der Teilkostenrechnung folgendermaßen dar: Zu maximieren ist der Periodengewinn G, der sich bei Zugrundelegung linearer Verhältnisse und gegebener konstanter Absatzpreise (Stückerlöse) pi und variabler Stückkosten kvi der Produkte i (i = 1, ..., I) sowie Periodenfixkosten i.H.v. KF wie folgt berechnet. Einzige Aktionsparameter sind die Produktions- und Absatzmengen der Produkte: ( ) ix F I 1i FiiFi I 1i ii maxKDBKxdbKxkvpG →−=−⋅=−⋅−= == i = 1, ..., I Unternehmen produziert die Produkte i = 1, ..., I pi konstanter Absatzpreis des (Absatz-) Produktes i kvi konstante variable Stückkosten des Produktes i dbi = pi - kvi Stück-Deckungsbeitrag des Produktes i (einer ME Produkt i) xi Produktions- und Absatzmenge Produkt i DB = dbi ⋅ xi = ( pi - kvi ) ⋅ xi Gesamt-Deckungsbeitrag aller Produkte KF Gesamte Fixkosten der Periode G Gewinn der Periode Dabei wird die Differenz zwischen Stückerlös und variablen Stückkosten als Deckungsbeitrag pro Stück dbi (= pi – kvi) bezeichnet. Der Stückdeckungsbeitrag kennzeichnet den Betrag, „mit dem eine abgesetzte Einheit des Endproduktes (i) zur Deckung der fixen Kosten beiträgt. Insofern entspricht der Deckungsbeitrag (dbi) auch dem Grenzgewinn für das betrachtete Endprodukt“ (Ewert/Wagenhofer 1997, S. 94). „Der“ Deckungsbeitrag und gleichzeitig „der“ Grenzgewinn eines Produktes ist nur konstant, wenn von linearen Beziehungen ausgegangen wird. Hängen die Absatzpreise von der Absatzmenge (steigende oder fallenden Preis-Absatz-Funktion) oder die Stückkosten von der Produktionsmenge ab, dann verändert sich der Deckungsbeitrag mit der Produktions- und Absatzmenge und stimmt nicht mehr mit dem Grenzgewinn überein. Die Bedeutung des Grenzgewinns besteht darin, dass er die maßgebliche Größe für die Bestimmung des optimalen Programms ist. Bei linearen Beziehungen – die wie schon angedeutet hier angenommen werden sollen – ist der Grenzgewinn bzw. Grenzdeckungsbeitrag a priori, d.h. unabhängig vom noch zu bestimmenden Produktionsprogramm bekannt und kann daher für die Optimierung verwendet werden, während er bei nichtlinearen Beziehungen schwieriger und erst zusammen mit der optimalen Lösung ermittelt werden kann und dann für die Bestimmung der optimalen Lösung nicht mehr gebraucht wird (vgl. Ewert/Wagenhofer 1995, S. 83). Bei den Entscheidungen der Produktions- und Absatzprogrammplanung können vielfältige sachliche Interdependenzen auftreten. Genannt seien die Folgenden (vgl. Coenenberg 1999, S. 306): 4 Operatives Marketing-Controlling280 • Maßnahmen im Beschaffungs-, Produktions- und Absatzbereich beeinflussen sich gegenseitig oder sind voneinander abhängig. • Verschiedene Produkte beanspruchen die gleichen betrieblichen, in ihrer Kapazität beschränkten (Potenzial-) Faktoren über diese Kapazitätsgrenzen hinaus. Diese Interdependenzen werden in der Produktions- und Absatzprogrammplanung durch Restriktionen bzw. Nebenbedingungen unter denen die oben angegebene Zielfunktion zu maximieren ist, berücksichtigt. Die Restriktionstypen lassen sich unter verschiedenen Gesichtspunkten beschreiben. Funktionstyp der Restriktion lineare Restriktion nichtlineare Restriktion Anzahl der betroffenen Produktarten Einprodukt-Restriktion Beschränkung betrifft eine Produktart Mehrprodukt-Restriktion Beschränkung, die mehrere Produktarten gleichzeitig betrifft Bereich, in dem die Restriktion wirksam ist Beschaffungsbereich Beschränkung bei der beschaffbaren Menge eines Inputfaktors Produktionsbereich Beschränkung der Kapazität Absatzbereich Absatzobergrenze (-untergrenze) Wirksamkeit der Restriktion Wirksame Restriktion Restriktion, die bei der Optimierung wirksam wird Unwirksame Restriktion Restriktion, die von einer anderen schärferen Restriktion überlagert wird Abb. 4.4-1: Restriktonstypen nach verschiedenen Gesichtspunkten Restriktionen können linear und nicht linear sein, in Form von Obergrenzen, Untergrenzen, Gleichungen oder Ungleichungen auftreten – sie lassen sich jedoch formal immer in eine Obergrenzendarstellung („kleiner gleich“) überführen (vgl. Ewert/ Wagenhofer 1997, S. 95). Vereinfachend wird hier nur von linearen Restriktionen ausgegangen. Wichtig für die Lösung des Entscheidungsproblems ist neben der Unterscheidung in Ein- und Mehrproduktrestriktionen die in wirksame und unwirksame Restriktionen, wobei für die Programmplanung nur die Ersteren relevant sind. Eine Restriktion ist unwirksam, wenn andere Restriktionen dazu führen, dass die Bedingungen, unter denen sie wirksam werden könnte, gar nicht eintreten können (z.B. können Absatzobergrenzen für einzelne Produkte dazu führen, dass eine Mehrproduktrestriktion hinsichtlich einer Maschinenbelegung gar nicht relevant wird). Das Entscheidungsproblem der Produktionsprogrammplanung stellt sich unter diesen Bedingungen allgemein wie folgt dar (vgl. auch Ewert/Wagenhofer 2000, S. 96 ff.): 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 281 ( ) ix F I 1i FiiFi I 1i ii maxKDBKxdbKxkvpG →−=−⋅=−⋅−= == Nebenbedingungen / Restriktionen: 0 ≤ xi ≤ Ai i = 1, ..., I Absatzrestriktion (u. Nichtnegativitätsbedingung) für Produkt i Ai = Absatzobergrenze ri I 1i ri Bxb ≤⋅ = r = 1, ..., R Restriktion r im Beschaffungs- oder Produktionsbereich bri = Verbrauchskoeffizient, der den Verbrauch der Ressourcen je Mengeneinheit (ME) des Produktes i angibt Br = Kapazitätsgrenze oder Mittelvorrat oder maximale Beschaffungsmenge Der Periodengewinn G ist zu maximieren, wobei die Produktionsmengen xi die einzigen Aktionsparameter darstellen. Verfahrenswahlentscheidungen wurden ausgeschlossen – die Herstellungsverfahren liegen fest. Für die Produkte bestehen Absatzbeschränkungen mit Ai als Absatzobergrenze (wobei Ai auch unbegrenzt sein könnte); es handelt sich jeweils um Obergrenzen, die für ein Produkt gelten, Absatzinterdependenzen werden insofern nicht berücksichtigt. Daneben bestehen Restriktionen im Produktions- oder Beschaffungsbereich. Die Ressource r steht mit der Menge Br zur Verfügung – dabei kann es sich um Maschinenlaufzeiten, Personalkapazitäten u.ä. oder um Inputfaktoren, die beschafft oder in bestimmten Mengen vorhanden sind, handeln. Diese Ressource wird durch jede hergestellte und abgesetzte Mengeneinheit im Umfang bri beansprucht. Die Restriktion r ist eine Einproduktrestriktion, wenn alle Verbrauchskoeffizienten bri nur für ein i ungleich Null sind, die Restriktion r ist eine Mehrproduktrestriktion, wenn die Verbrauchskoeffizienten für mehr als ein i ungleich Null sind. Je nachdem welche Restriktionsarten und welche Anzahl von Restriktionen in der Produktions- und Programmplanung zu berücksichtigen sind, unterscheidet sich die Vorgehensweise bei der Lösung des Entscheidungsproblems. Letztlich kommt es auf die Anzahl der wirksamen Mehrproduktrestriktionen an. Bei der Produktionsprogrammplanung ohne Verfahrenswahl und unter der Annahme linearer Beziehungen (zur Lösung bei nichtlinearen Beziehungen vgl. Ewert/Wagenhofer 1997, S. 100, 101, 106, 107, 120) sind nachfolgende Lösungsverfahren anzuwenden (siehe Abb. 4.4-2, vgl. Ewert/Wagenhofer 1997, S. 98): Sofern keine wirksame Mehrproduktrestriktion vorliegt, werden alle Produkte mit positivem Deckungsbeitrag bis zu ihrer Absatzobergrenze oder einer vorher erreichten (Einprodukt-) Kapazitätsgrenze produziert. Absatzobergrenzen stellen ebenfalls Einproduktrestriktionen dar, insofern ist die Unterscheidung in der nachfolgenden Darstellung nicht zwingend. Im Fall einer Mehrproduktrestriktion wird für die Produkte mit positivem Deckungsbeitrag der spezifische Deckungsbeitrag (siehe unten) des Produktes berechnet und davon ausgehend eine Rangfolge der Produkte erstellt. Das Produkt mit dem höchsten spezifischen Deckungsbeitrag wird bis zu seiner Absatzobergrenze, oder bis die vorhandene Kapazität ausgenutzt ist, hergestellt. Sofern noch Ressourcen verbleiben wird damit das Produkt mit dem zweithöchsten spezifischen Deckungsbeitrag hergestellt usw. Dieses Verfahren wird auch angewendet wenn mehrere 4 Operatives Marketing-Controlling282 Mehrproduktrestriktionen zur gleichen Rangfolge der Produkte (auf Grund der engpassbezogenen spezifischen Deckungsbeiträge) führen. Wirksame (!) Restriktion Kapazitäten (Ressourcen) Lösungsansatz Keine Mehrproduktrestriktion Keine Restriktion (nur Absatzobergrenze) freie Kapazitäten Produktion der Produkte mit positivem db bis zur Absatzobergrenze dbi > 0 xi = Ai dbi < 0 xi = 0 Eine/mehrere Einproduktrestriktionen Ein oder mehrere Engpässe, die jeweils ein Produkt betreffen Produktion der Produkte mit positivem db bis (zur Absatzobergrenze und) zur Kapazitätsgrenze dbi > 0 xi = Br / bri ⇔ xi bri = Br dbi < 0 xi = 0 Eine Mehrprodukt- Restriktion (oder mehrere mit gleicher resultierender Reihenfolge) Ein Engpass der mehrere Produkte gleichzeitig betrifft Rangfolge nach spezifischem (engpassbez.) db sdbi = dbi / bi (>0) Produktion der Produkte nach der Höhe des sdb bis (zur Absatzobergrenze und) zur Kapazitätsgrenze Mehrere Mehrprodukt- Restriktionen Mehrere Engpässe die jeweils mehrere Produkte gleichzeitig betreffen Simultane Lösung durch Lineare Programmierung erforderlich (z.B. Simplexmethode) (im 2-Produkt-Fall ist eine grafische Lösung möglich) Abb. 4.4-2: Lösungsansätze der Produktionsprogrammplanung Liegen mehrere wirksame Mehrproduktrestriktionen mit unterschiedlicher Reihenfolge der Produkte aufgrund der engpassbezogenen spezifischen Deckungsbeiträge vor, so ist das Planungsproblem nur mit Verfahren der linearen Programmierung, z.B. mit der Simplexmethode, zu lösen. Die Lösungsansätze und insbesondere der Begriff des spezifischen Deckungsbeitrages werden anhand des folgenden Beispiels abschließend dargestellt (vgl. Ewert/ Wagenhofer 1997, S.100 ff.): Produkt i = 1 i = 2 Absatzpreis pi 100 200 Variable Kosten kvi 70 120 Deckungsbeitrag dbi 30 80 Fixkosten der Periode KF 5.000 Restriktionen / Nebenbedingungen Absatzobergrenze Ai 300 100 Verbrauchskoeffizient Ressource r =1 b1i 5 20 Kapazität B1 4.000 Verbrauchskoeffizient Ressource r=2 b2i 10 15 Kapazität B2 5.000 Abb. 4.4-3: Ausgangsbeispiel 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 283 Keine wirksame Mehrproduktrestriktion Zur Lösung des Entscheidungsproblems sind die Fixkosten nicht relevant. Der Deckungsbeitrag DB = db1 ⋅ x1 + db2 ⋅ x2 ist durch Wahl der optimalen Produktionsund Absatzmengen x1* und x2* zu maximieren. Damit wird gleichzeitig auch der Gewinn G = DB – KF maximiert. Beide Produkte erzielen einen positiven Deckungsbeitrag und sind damit nicht von vornherein aus der Betrachtung auszuschließen. Es liegen zwei Absatz- bzw. Einproduktrestriktionen vor. Betrachtet man die Absatzobergrenzen, so zeigt sich, dass die beiden Mehrproduktrestriktionen nicht wirksam werden können. Denn bei den maximalen Absatzmengen x1 = 300 und x2 = 100 ergibt sich eine Beanspruchung der Ressource 1 in Höhe von 300 ⋅ 5 + 100 ⋅ 20 = 3.500 ME und eine Beanspruchung der Ressource 2 in Höhe von 300 ⋅ 10 + 100 ⋅ 15 = 4.500 ME, die jeweils unter den Kapazitätsgrenzen liegen. Das optimale Produktionsprogramm besteht darin, die Produkte 1 und 2 bis zur Absatzobergrenze herzustellen, d.h.: x1* = 300 und x2* = 100 DB = db1 ⋅ x1 + db2 ⋅ x2 = 30 ⋅ 300 + 80 ⋅ 100 = 17.000 G = DB – KF = 17.000 – 5.000 = 12.000 Wie aufgeführt besteht die optimale Programmpolitik darin, alle Produkte mit dbi > 0 bis zur Absatzobergrenze, d.h. xi* = Ai bzw. sofern eine andere Einproduktrestriktion greift (dieser Fall liegt hier nicht vor) bis zur Kapaziätsgrenze, d.h. xi* = Br/bri herzustellen. Die optimale Lösung stellt einen Ausgangspunkt dar, um die kurzfristigen Erfolgsbzw. Gewinnwirkungen von Maßnahmen abzuschätzen, die zur Veränderung der Ausgangsdaten der Optimierung, also beispielsweise der Fixkosten, der variablen Kosten, der Ausstattung mit Potenzialfaktoren (Ressourcen) und der Absatzobergrenzen (z.B. durch Marketingmaßnahmen) führen. Insoweit ist die Abgrenzung „kurzfristig wirksam“ natürlich nicht streng durchzuhalten (vgl. zu diesen Überlegungen Ewert/Wagenhofer 1997, S. 101, 102). Eine wirksame Mehrproduktrestriktion Zur Darstellung dieses Sachverhalts wird das Ausgangsbeispiel modifiziert und angenommen die Kapazität der Ressource 1 betrage B1 = 3.000. Produkt i = 1 i = 2 Verbrauchskoeffizient Ressource r =1 b1i 5 20 Kapazität B1 3.000 Abb. 4.4-4: Daten für den Fall einer wirksamen Mehrproduktrestriktion In diesem Fall liegt neben den Absatzobergrenzen für die Produkte eine wirksame Mehrproduktrestriktion vor, denn die Beanspruchung der Ressource 1 in Höhe von 3.500 ME bei maximalen Absatzmengen übersteigt die Kapazität von 3.000 ME. Die zweite Restriktion ist unwirksam. 4 Operatives Marketing-Controlling284 Im Falle einer wirksamen Mehrproduktrestriktion wird, wenn der Produktdeckungsbeitrag dbi positiv ist, als Entscheidungskriterium der (engpass-) spezifische Deckungsbeitrag sdbri verwendet. Der (engpass-) spezifische Deckungsbeitrag sdbri gibt an, welcher Deckungsbeitrag pro verbrauchter Einheit der beschränkten Ressource r erzielt wird, wenn die Ressource für die Herstellung des Produktes i eingesetzt wird; er ergibt sich durch Division des Produkt-Deckungsbeitrages dbi durch die Beanspruchung der knappen Ressource r pro hergestellter Produkteinheit i, d.h. durch den Verbrauchskoeffizienten bri (vgl. Ewert/Wagenhofer 1997, S. 103; Kloock/Sieben/Schildbach 1999, S. 246; Ossadnik 1996 spricht von Opportunitätskosten des Engpassfaktors r für das Produkt i): ri i ri b db sdb = (Einheit: Geldeinheiten / verbrauchte ME der Ressource r - bei Herstellung Produkt i) Der (engpass-) spezifische Deckungsbeitrag wird für jedes Produkt bestimmt. Das Produkt mit dem höchsten spezifischen Deckungsbeitrag erhält die erste Herstellungspriorität. Es wird bis zu seiner Absatzobergrenze gefertigt, wenn nicht schon vorher die Kapazität erschöpft wird. Mit der gegebenenfalls verbleibenden Restkapazität wird das Produkt mit dem zweithöchsten (engpass-) spezifischen Deckungsbeitrag gefertigt, bis dieses seinerseits an die Absatzobergrenze stößt oder die Restkapazität verbraucht ist. In dieser Art wird das optimale Produktionsprogramm bestimmt bis die gesamte Kapazität der Engpassressource verbraucht ist. Im vorliegenden Beispiel ergibt sich Folgendes: Produkt i = 1 i = 2 Deckungsbeitrag dbi 30 80 Restriktionen / Nebenbedingungen Absatzobergrenze Ai 300 100 Verbrauchskoeffizient Ressource r =1 b1i 5 20 Kapazität B1 3.000 Spezifischer Deckungsbeitrag sdb1i 6 4 Rangfolge (r=1) 1 2 Abb. 4.4-5: Lösungsansatz bei einer wirksamen Mehrproduktrestriktion Aufgrund der Berechnung wird Produkt 1 im Umfang x1* = 300 hergestellt. Damit wird die Ressource 1 im Umfang von 300 ⋅ 5 = 1.500 ME beansprucht. Die Restkapazität von 1.500 ME wird für die Herstellung des Produktes 2 im Umfang von x2 = 1.500 / 20 = 75 Produkteinheiten verwendet. Aufgrund der beschränkten Kapazität kann also die mögliche Absatzmenge nicht ausgeschöpft werden. Das optimale Produktionsprogramm führt zu folgendem Ergebnis: x1* = 300 und x2* = 75 DB = db1 ⋅ x1 + db2 ⋅ x2 = 30 ⋅ 300 + 80 ⋅ 75 = 15.000 G = DB – KF = 15.000 – 5.000 = 10.000 Das dargestellte Lösungsverfahren ist auch anwendbar, wenn mehrere wirksame Mehrproduktrestriktionen zur gleichen mit den engpassspezifischen Deckungsbei- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 285 trägen begründeten Rangfolge führen, oder es eine für alle Produkte gleiche Mehrproduktrestriktion gibt, die Produktionsmengen der Produkte absolut stärker als die Absatzobergrenzen oder die anderen Restriktionen nach oben beschränkt (vgl. mit Beispielen dazu Ewert/Wagenhofer 1997, S. 104-105). Die optimale Lösung stellt die Ausgangsposition insbesondere für die Beantwortung von Fragen dar, welche die Veränderung der Ressourcenmengen betreffen (vgl. dazu ausführlicher Ewert/Wagenhofer 1997, S. 111-113). Mehrere wirksame Mehrproduktrestriktionen Zur Darstellung des Falles mehrerer wirksamer Mehrproduktrestriktionen wird das Ausgangsbeispiel modifiziert und neben der Veränderung in Bezug auf die Kapazität der Ressource 1 angenommen, die Kapazität der Ressource 2 betrage B2 = 4.000 (vgl. Ewert/Wagenhofer 1997, S.100 ff.). Produkt i = 1 i = 2 Verbrauchskoeffizient Ressource r =1 b1i 5 20 Kapazität B1 3.000 Verbrauchskoeffizient Ressource r =2 b2i 10 15 Kapazität B2 4.000 Abb. 4.4-6: Daten für den Fall mehrerer wirksamer Mehrproduktrestriktionen Bei den maximalen Absatzmengen wird sowohl die Kapazität der Ressource 1 (siehe Berechnung oben) als auch der Ressource 2 (300 ⋅ 10 + 100 ⋅ 15 = 4.500 ≥ B2 (= 4000)) überschritten – beide Mehrproduktrestriktionen sind wirksam. Die Berechnung der engpassspezifischen Deckungsbeiträge führt zu folgendem Ergebnis: Produkt i = 1 i = 2 Deckungsbeitrag dbi 30 80 Restriktionen / Nebenbedingungen Absatzobergrenze Ai 300 100 Verbrauchskoeffizient Ressource r = 1 b1i 5 20 Kapazität B1 3.000 Spezifischer Deckungsbeitrag 1 sdb1i 6 4 Rangfolge (r = 1) 1 2 Verbrauchskoeffizient Ressource r = 2 b2i 10 15 Kapazität B2 4.000 Spezifischer Deckungsbeitrag 2 sdb2i 3 5,33 Rangfolge (r = 2) 2 1 Abb. 4.4-7: Lösungsansatz bei mehreren (zwei) wirksamen Mehrproduktrestriktionen Eine Entscheidung aufgrund der engpassspezifischen Deckungsbeiträge ist in diesem Fall nicht möglich, weil die sich ergebenden Rangfolgen widersprüchlich sind. Eine Lösung ist nur mit einem Verfahren der Linearen Programmierung möglich – dazu empfiehlt sich besonders die Simplex-Methode (vgl. zur Vorgehensweise und Interpretation Coenenberg 1999, S. 314-323; Ewert/Wagenhofer 1997, S. 115-122; Kloock/Sieben/Schildbach 1999, S. 250 ff.). Im hier vorliegenden Zwei-Produktfall ist auch, wie in nachfolgender Abb. 4.4-9 dargestellt, eine grafische Lösung, möglich: 4 Operatives Marketing-Controlling286 Zielfunktion DB = x1 ⋅ 30 + x2 ⋅ 80 max Nebenbedingungen Nichtnegativitätsbed. 0 ≤ x1 0 ≤ x2 Absatzobergrenze x1 ≤ 300 x2 ≤ 100 Ressource r = 1 x1 ⋅ 5 + x2 ⋅ 20 ≤ 3.000 Ressource r = 2 x1 ⋅ 10 + x2 ⋅ 15 ≤ 4.000 Abb. 4.4-8: Zielfunktion und Nebenbedingungen des Entscheidungsproblems Die Zielfunktion und die Nebenbedingung lassen sich in einem Koordinatensystem abbilden. Durch die Geraden, welche die Nebenbedingungen kennzeichnen und die Nichtnegativitätsbedingung wird der Bereich zulässiger Lösungen gebildet (in Abb. 4.4-9 schraffierter Bereich). Die optimale Lösung wird durch den Punkt gekennzeichnet, in dem die Zielfunktion diesen Bereich tangiert. 100 200 3000 X1 X2 100 200 Absatzobergrenze x1 300 Ressource 1 Ressource 2 Zielfunktion 0 X1*=280 X2*=80 .Absatzobergrenze x 2 Abb. 4.4-9: Grafische Lösung des Entscheidungsproblems Das optimale Produktionsprogramm führt zu folgendem Ergebnis: x1* = 280 und x2* = 80 DB = db1 ⋅ x1 + db2 ⋅ x2 = 30 ⋅ 280 + 80 ⋅ 80 = 14.800 G = DB – KF = 14.800 – 5.000 = 9.800 Wird die optimale Lösung mit Hilfe der Simplex-Methode berechnet, ergeben sich zusammen mit der optimalen Lösung Substitutions- und Faktorkoeffizienten sowie Informationen zu input- und outputbezogenen Opportunitätskosten. Deren Interpretation ermöglicht es Fragen zu beantworten, die sich auf Gewinnveränderungen bei Kapazitätsveränderungen oder Produktmengenverschiebungen möglicherweise durch Aufnahme zusätzlicher Produkte ergeben. Darauf wird an dieser Stelle jedoch 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 287 nicht eingegangen (vgl. dazu Coenenberg 1999, S. 317 ff.; Ewert/Wagenhofer 1997, S. 119 ff, S. 122 ff.; Ossadnik 1996, S. 193 ff.). Optimierung des Produktionsprogramms bei dynamischen Einflüssen Wie leicht die eingangs erwähnten Annahmen bei dieser Vorgehensweise der Ermittlung des optimalen Produktionsprogramms fatale Folgen für das Unternehmen haben können, zeigt eine Analyse der gleichen Situation unter dynamischen Aspekten (vgl. zu einer ersten Analyse dynamischer Aspekte bei der Bestimmung des optimalen Produktionsprogrammes Liao 1979 und Reeves/Sweigart 1981). Angenommen bei Produkt 1 handelt es sich um ein seit längerer Zeit bereits auf dem Markt etabliertes Produkt. Es hat die Reifephase des Produktlebenszyklus überschritten, die Nachfrage, die die Absatzobergrenze bestimmt, hat demnach ihren Höhepunkt erreicht. Die Kosten der Herstellung sind gering, da die bereits hergestellte kumulierte Menge sehr hoch und damit ein weiter Fortschritt auf der Erfahrungskurve erreicht ist. Demnach sind auch die Stückdeckungsbeiträge sehr hoch, das Produkt trägt somit einen großen Anteil zum Gesamtgewinn des Unternehmens bei. Andererseits handele es sich bei Produkt 2 um ein gerade am Markt eingeführtes innovatives Produkt, das am Anfang seines Produktlebenszyklus noch nicht viele der insgesamt vorhandenen potentiellen Kunden erreicht. Die Absatzobergrenze ist entsprechend niedrig. Ebenso liegen die Herstellungskosten je Stück noch sehr hoch, da sich das Produkt erst am Anfang der Erfahrungskurve befindet. Demzufolge ist der Stückdeckungsbeitrag gering, im Extremfall, bei Entscheidung für eine Penetrationsstrategie, kann er sogar negativ sein. Die Zielfunktion, die als Isodeckungsbeitragslinie eine Gerade gleicher Deckungsbeiträge für alle Produktionskombinationen angibt, verläuft sehr steil negativ. Im Ergebnis wird sich das Unternehmen für ein Produktionsprogramm entscheiden, das die Herstellung von Produkt 1 zu Lasten von Produkt 2 bevorzugt. Im Falle, dass der Stückdeckungsbeitrag von Produkt 1 sehr viel höher als der Stückdeckungsbeitrag von Produkt 2 ausfällt, verläuft die Funktion so steil, dass ausschließlich Produkt 1 hergestellt wird (vgl. Abb. 4.4-10). Es sei angemerkt, dass im Falle der Durchführung einer Penetrationsstrategie zur Einführung von Produkt 2 am Markt der Stückdeckungsbeitrag einen negativen Wert annehmen kann, die Zielfunktion somit eine positive Steigung aufweist. Die aufgezeigte Entscheidung kann aber nun gerade die Strategie des Unternehmens, mit Produkt 2 als Fragezeichen im Sinne des Portfolio-Managements Marktanteile zu gewinnen und das Marktpotenzial schnell zu durchdringen, unterlaufen. Läuft die Zeit, so wird Produkt 2 im Produktlebenszyklus in die Wachstumsphase eintreten, was zu einer Erhöhung der Absatzobergrenze führt, während die Absatzobergrenze für Produkt 1 zurückgeht. Die zunehmende kumulierte Herstellungsmenge hat bei Produkt 2 große Erfahrungskurveneffekte zur Folge, was sich in einer besseren Nutzung der zur Verfügung stehenden beschränkten Ressourcen zeigt. Die Zahl der mit Ressource 1 und Ressource 2 herstellbaren Einheiten wird demnach stark ansteigen, während bei Produkt 1 nur noch schwache Auswirkungen zu vermerken sind. Mit der besseren Nutzung werden die Herstellkosten je Einheit bei Produkt 2 stark abnehmen und der Stückdeckungsbeitrag stark ansteigen. 4 Operatives Marketing-Controlling288 Abb. 4.4-10: Zur Optimierung des Produktionsprogramms bei dynamischen Einflüssen Im Ergebnis dreht sich die Zielfunktion zu einem flacheren Verlauf, so dass der Mix im optimalen Produktionsprogramm sich zu Gunsten von Produkt 2 verschiebt. Je nach Verhältnis der Stückdeckungsbeiträge beider Produkte würde Produkt 1 vom Markt genommen und nur noch Produkt 2 hergestellt (vgl. Abb. 4.4-10). Dieser Ablauf ganz im Sinne einer klassischen dynamischen Steuerung nach Portfolio-Ansatz findet jedoch nur statt, wenn in der zuerst beschriebenen Situation diese langfristigen Auswirkungen auch Berücksichtigung finden. Fällt die erste Entscheidung zu Gunsten von Produkt 1 aus und wird Produkt 2 nur in geringen Mengen oder gar nicht hergestellt, so können Erfahrungskurvenpotenziale nicht gewonnen werden. Ein sich neu gestaltender Markt wird auf Grund mangelnder Produktion und daraus folgender mangelnder Lieferbereitschaft nicht ausreichend erschlossen und der Konkurrenz eröffnet. Im Ergebnis würde die statische optimale Produktionsprogrammgestaltung die Zukunft des Unternehmens gefährden. Zu verhindern ist dies nur, wenn die Auswirkungen heutigen Handelns, auf zukünftige Entwicklungen bex1 x2 Absatzobergrenze x1 Absatzobergrenze x2 Ressource 1 Ressource 2Zielfunktion Zielfunktion, wenn db1>>db2 x1 x2 Absatzobergrenze x1 Absatzobergrenze x2 Ressource 1 Ressource 2 Zielfunktion Zeit 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 289 wertet, in die heutige Zielfunktion einbezogen werden, wie es beispielsweise bei kontrolltheoretischen Ansätzen der Fall ist (vgl. Feichtinger/Hartl 1986). 4.4.1.2.2 Break-Even-Analyse In Zeiten konjunkturell bedingter Beschäftigungsschwankungen und verschärfter Wettbewerbsbedingungen ist es für das Management unverzichtbar, schnelle und klare Informationen über die Ergebniszusammenhänge des Unternehmens und seiner Produkte zu bekommen (vgl. Horváth 2003, S. 490; Coenenberg 2003, S. 261). Im Hinblick auf die Produkt- und Sortimentsplanung stellen sich der Unternehmensführung vor allem folgende Fragen: • Wie weit darf der Absatz bzw. Umsatz meiner Produkte höchstens sinken, damit ich nicht in die Verlustzone gerate? • Welche Auswirkungen haben Absatz- und Preisschwankungen auf den angestrebten Gewinn der Produkte? • Wo liegen bei den einzelnen Produkten Ansatzpunkte für rentabilitätserhaltende bzw. -steigernde Maßnahmen? Antworten auf derartige Fragen können mit Hilfe der Break-Even-Analyse (Gewinnschwellenanalyse) gewonnen werden. Break-Even-Analysen geben einen Überblick über Umsätze, Kosten, Gewinne und Verluste für alternative Beschäftigungsgrade und reduzieren so die Unsicherheit und (subjektive) Ungewissheit bei der Entscheidungsfindung (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 198; Schirmeister 2000, S. 215). Mit ihrer Hilfe lassen sich zudem die Auswirkungen von Preis-, Kosten- und Mengenänderungen auf die Zielgröße Gewinn in einfacher Form aufzeigen (vgl. Reichmann 2006, S. 148; Horváth 2003, S. 492). Sie stellen somit ein besonders anschauliches Hilfsmittel zur Planung, Steuerung und Kontrolle des Unternehmens und seiner Produkte dar (vgl. Schirmeister 2000, S. 214). In ihrem Grundmodell beschränkt sich die Break-Even-Analyse auf die Darstellung der Absatzmenge als die zentrale Einflussgröße der Gewinnentwicklung. Diese bringt das Beschäftigungsrisiko und den diesbezüglichen Handlungsspielraum einer Unternehmung zum Ausdruck (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 204). Konkret fragt sie nach „derjenigen Absatzmenge oder desjenigen Erlöses bzw. Umsatzes, durch den die Gesamtkosten gerade gedeckt sind oder ein Mindestgewinn realisiert wird“ (Schweitzer/Küpper 2003, S. 261). Man nennt diesen Punkt Gewinnschwelle, Deckungspunkt, kritische Menge oder Break-Even-Punkt. Es sei schon an dieser Stelle angemerkt, dass der Break-Even-Analyse in ihrer einfachen Form eine Vielzahl von Prämissen zugrunde liegen, die ihre Aussagefähigkeit bzw. Anwendbarkeit nicht unerheblich einschränken. So wird beispielsweise unterstellt, dass die Unternehmung nur ein Produkt herstellt (Einproduktfertigung) sowie dass ausschließlich lineare Abhängigkeiten vorliegen. Um eine Break-Even-Analyse durchführen zu können, müssen folgende Informationen bekannt sein (vgl. Coenenberg 2003, S. 261): p = Absatzpreis (nach Erlösschmälerungen) des Produktes; kv = Variable Kosten pro produzierter Produkteinheit – eingeschlossen sind alle 4 Operatives Marketing-Controlling290 Kosten, die sich relativ kurzfristig an die Schwankungen des Produktionsvolumens anpassen lassen; KF = Fixkosten der betrachteten (Plan-) Periode – dazu gehören alle Kosten, die nicht kurzfristig bzw. innerhalb der betrachteten Periode auf Änderungen des Produktionsvolumens reagieren; x = Menge der verkauften Produkteinheiten – diese Menge wird im Rahmen der Break-Even-Analyse untersucht und ist die einzige, im Rahmen der gegebenen Kapazitäten, veränderliche Größe. Auf dieser Basis lassen sich Umsatz, Kosten und Gewinn als Differenz von Umsatzerlösen und Kosten bestimmen: Umsatz U = ( p ⋅ x ) Kosten K = ( kv ⋅ x ) + KF Gewinn G = U – K = ( p ⋅ x ) – ( kv ⋅ x ) – KF = ( p – kv ) ⋅ x – KF = db ⋅ x – KF mit db = p – kv = Stückdeckungsbeitrag Aus der Gewinngleichung lässt sich die Absatzmenge xbep, bei der die Umsätze die Gesamtkosten decken bzw. bei der der Deckungsbeitrag die Fixkosten deckt (d.h. Gewinn = 0), durch Auflösen nach der Absatzmenge x bestimmen. Es gilt: db KG kp KG x f v f bep + = − + = bzw. mit G = 0: db K kp K x f v f bep = − = Beispiel: Eine Unternehmung plant für das nächste Jahr die Herstellung und den Absatz von 90.000 Stück ihres einzigen Produktes Alpha zu einem Verkaufspreis von p = 8 Euro. Die jährlichen Fixkosten Kf betragen 180.000 Euro, variable Stückkosten fallen in Höhe von kv = 5 Euro an. Unter Verwendung obiger Formel errechnet sich folgender Break-Even-Punkt: 000.60 3 000.180 === − = db K kp K x f v f bep Stück Es müssen also 60.000 Einheiten des Produktes Alpha verkauft werden, um alle anfallenden Kosten zu decken. Graphisch lassen sich die oben gezeigten Zusammenhänge auf zweifache Art darstellen (siehe Abb. 4.4-11). Auf der linken Seite wird die Erlösfunktion der Gesamtkostenfunktion gegenübergestellt (Umsatz-Gesamtkosten-Modell). Der Schnittpunkt der beiden Geraden gibt die kritische Menge an. Links vom Break-Even-Point entstehen Verluste, rechts davon werden Gewinne erzielt. Im rechten Koordinatenkreuz wird die Deckungsbeitragsfunktion mit den Fixkosten zum Schnitt gebracht (Deckungsbeitrags-Modell). Der Anstieg der Deckungsbeitragsfunktion entspricht dem Stückdeckungsbeitrag als Differenz zwischen Absatzpreis und den variablen Stückkosten. Im Schnittpunkt (Break-Even-Punkt) werden die Fixkosten gerade durch den Gesamtdeckungsbeitrag gedeckt. 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 291 Abb. 4.4-11: Break-Even-Analyse mit Umsatz-Gesamtkosten- und Deckungsbeitrags-Darstellung Zur Verdeutlichung des Beschäftigungsrisikos kann die Break-Even-Menge in Relation zur geplanten bzw. üblichen Absatzmenge gesetzt werden. Der so ermittelte Sicherheitskoeffizient (SK) gibt an, um welchen Prozentsatz die Absatzmenge sinken darf, ohne in die Verlustzone zu geraten. 100⋅ − = plan bepplan x xx SK Für den Beispielsfall ergibt sich: %33,33100 000.90 000.60000.90 =⋅ − =SK Die geplanten Absatzzahlen des Produktes können also bis zu 33% unterschritten werden, ehe das Unternehmen in die Verlustzone gerät. Bei Bedarf kann die Break-Even-Analyse zudem um einen gewünschten Mindestgewinn 0>G erweitert werden. Die hierzu erforderliche Absatzmenge leitet sich aus der Break-Even-Bedingung ab, indem der Deckungsbeitrag die fixen Kosten zuzüglich Mindestgewinn zu erbringen hat. ,0>+==⋅ GKDBxdb f mithin db GK x fbep 0>+ = Ein angestrebter Mindestgewinn von 30.000 Euro setzt in unserem Ausgangsbeispiel somit den Verkauf von 70.000 Stück Alpha voraus. 000.70 3 000.30000.180 = + =bepx Stück Neben der Vorgabe eines Mindestgewinns können in der Break-Even-Analyse weitere Formen von Zielvorstellungen berücksichtigt werden (siehe hierzu ausführlich Coenenberg 2003, S. 266; Schweitzer/Küpper 2003, S. 493). Hierzu zählt der Fall, dass in bestimmter Weise untergliederte Deckungsbudgets vorgegeben werden. Ferner gehören Ansätze in diese Kategorie, bei denen mit Ein- und Auszahlungen anstelle von Kosten und Erlösen gerechnet wird. Weitere Ansatzpunkte liegen darin, Steuern zu berücksichtigen sowie sich statt Gewinn Rentabilität als Ziel zu setzen. Um sat z Kos ten KF Kv Gewinn bep 100 500 400 300 200 2010 30 40 50 x1000 Stück € (Tsd.) x1000 Stück € (Tsd.) 100 500 400 300 200 2010 30 40 50 GewinnFixkosten Verlust KF 60600 0 Verlust zu deckende Fixkosten Deck ungsb eitrag 4 Operatives Marketing-Controlling292 Durch geeignete Festlegung der Zielvorstellung und entsprechende Anwendung der Ausgangsgleichung liefert die Break-Even-Analyse eine Vielzahl von Informationen für die Sortimentsplanung und -kontrolle: So kann die Break-Even-Analyse im Rahmen von Sensitivitätsanalysen (was wäre, wenn...) die Frage beantworten, wie sich Veränderungen der Einflussgrößen Absatzpreis, variable Stückkosten und Fixkosten auf die Gewinnschwelle bzw. den kritischen Gewinn auswirken bzw. umgekehrt, wie sich diese Größen verändern müssen, damit Gewinnschwelle oder kritischer Gewinn unverändert bleiben (vgl. Horváth 2003, S. 493; Reichmann 2006, S. 153). Auch die Auswirkungen von Änderungen einzelner oder simultan mehrerer Eingangsdaten auf die gewählte Gewinngröße können untersucht werden (vgl. Horváth 2003, S. 493). Für das Ausgangsbeispiel könnte beispielsweise gefragt werden, wie sich folgende (Plan-)Größenänderungen auf den Break-Even-Point, den Sicherheitskoeffizienten sowie den angestrebten Gewinn auswirken: Erhöhung der Rohstoffpreise um 30%, Erhöhung der Löhne um 20% und Erhöhung der Verkaufspreise um 10%. Die nachfolgende Abb. 4.4-12 zeigt die Veränderung der Ausgangs-/Plandaten. Ausgangsdaten Veränderte Plandaten p = Absatzpreis pro Stück kv = variable Kosten pro Stück - Personalkosten 40 % - Rohstoffkosten 60 % - kv Gesamt 100 % (p- kv) = Deckungsbeitrag pro Stück KF = Fixkosten gesamt - Personalkosten 70 % - Sonstige Kosten 30 % - KF Gesamt 100 % Euro 8 2 3 5 3 126.000 54.000 180.000 Euro 8.8 2.4 3.9 6.3 2.5 151.200 54.000 205.200 Abb. 4.4-12: Deckungsbeiträge und Fixkosten bei veränderten Ausgangs-/Plandaten Entsprechend der obigen Daten errechnen sich der neue Break-Even-Point bepX , der neue Sicherheitskoeffizient SK sowie der neue Plangewinn G wie folgt: 080.82 5.2 200.205 === − = db K kp K X f v f bep Stück %8,8100 000.90 080.82000.90 100 =⋅ − =⋅ − = plan bepplan x xx SK 800.19200.205000.905,2 =−⋅=−⋅= fplan KxdbG Euro Der Break-Even-Point verschiebt sich von 60.000 auf 82.080 Stück Alpha, was zu einer Abnahme des Sicherheitskoeffizienten auf 8,8% führt. Der zu erwartende Ge- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 293 winn verringert sich zudem von 90.000 auf 19.800 Euro. Rechnerisch ist dies mit dem höheren Zähler bei geringerem Nenner in der Bestimmungsgleichung für die kritische Menge zu erklären. Die Deckungsbeitragsgerade verläuft flacher, während sich die Fixkostengerade parallel um die Fixkostenzunahme nach oben verschiebt (siehe Abb. 4.4-13). Beides zusammen kumuliert sich und führt zu einem deutlich höheren Deckungspunkt bzw. zu einer noch weitreichenderen Gewinnabnahme. Sollte sich die zur Verlustvermeidung benötigte Absatzmengensteigerung z.B. aufgrund von Kapazitäts- oder Marktbeschränkungen nicht realisieren lassen, so könnte das Unternehmen danach fragen, welche Kosteneinsparungen bei den übrigen variablen und/oder fixen Kosten zum ursprünglichen Break-Even-Point zurückführen. In unserem Beispielsfall ließe sich durch eine Fixkostensenkung von 55.200 Euro gegenüber den neuen Fixkosten der alte Break-Even-Point erreichen. In Abb. 4.4-13 werden die zur Erreichung des alten Break-Even-Points maximal zulässigen Fixkosten von 150.000 Euro durch die Fixkostengerade Kf* abgebildet. Allerdings muss berücksichtigt werden, dass für derartige Fixkosteneinsparungen in der Regel Investitionen nötig sind, wodurch die Abgrenzung eines kurzfristig wirksamen Entscheidungsproblems überschritten wird. Den Ergebnissen der Break-Even-Analyse kommt hier lediglich eine Signalfunktion zu (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 201). ( ) 000.1505,2000.60 =⋅=⋅=−⋅=∗ dbxkpxK bepvbepf Euro Fixkostensenkung zum alten BEP =−=−= ∗ 000.150200.205ff KK 55.200 Euro Abb. 4.4-13: Auswirkungen der Plandatenänderungen und Anpassungsmaßnahme Mit Hilfe der Break-Even-Analyse lassen sich jedoch nicht nur die Auswirkungen extern verursachter Parameteränderungen auf das Unternehmensergebnis darstellen. Wie auch schon aus dem vorangehenden Beispiel ersichtlich, liefert die Break-Even- Analyse zudem Ansatzpunkte zur aktiven Gestaltung der Parameter, um die Rentabilität der Produkte zu erhalten (im Sinne von Anpassungsmaßnahmen) bzw. 250 200 150 100 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 € (Tsd.) x1000 Stück DB DB Kf Kf Kf * xbep xbep 0 4 Operatives Marketing-Controlling294 zu verbessern. Grundsätzlich bieten sich vier Richtungen von rentabilitätserhaltenden bzw. -verbessernden Maßnahmen an (vgl. Coenenberg 2003, S. 276 ff.; Heinrich 2000, S. 204 ff.): • Absatzsteigerung (Erhöhung der Absatzmenge x): Eine Absatzsteigerung führt zu einer Erhöhung des Deckungsbeitrages, den das Produkt liefert. Bei gleich bleibenden Fixkosten ergibt sich damit eine Erhöhung des Gewinns. Wird die Absatz- bzw. Produktionsmenge allerdings über die Kapazitätsgrenze hinaus gesteigert, sind die zusätzlichen Kosten der Kapazitätsausweitung zu berücksichtigen. Für diese langfristige Entscheidung sollte zusätzlich die Investitionsrechnung herangezogen werden. • Verbesserung des Stückdeckungsbeitrages: Der Stückdeckungsbeitrag kann über die Verringerung der variablen Herstellungskosten oder eine Erhöhung des Verkaufspreises verbessert werden. Auf die Instrumente, mit denen Kostenreduktionen oder Verkaufspreiserhöhungen herbeigeführt werden können, wird an dieser Stelle nicht näher eingegangen. Die Bedeutung entsprechender Maßnahmen steigt, wenn die Absatzmenge nicht gesteigert werden kann. • Fixkostensenkung: Durch die Senkung der Fixkosten erhöht sich – bei gleicher Absatzmenge – ebenfalls der Gewinn. Gleichzeitig sinkt die Break-Even-Menge, von der an überhaupt ein Gewinn erzielt wird. Die vielfältigen Instrumente des Fixkostenmanagements (vgl. z.B. Oeking 1994) werden hier nicht angesprochen. • Desinvestition (Kapazitätsbeschränkung): Ist trotz aller Maßnahmen kein positives Produktergebnis erzielbar, muss über eine Desinvestition nachgedacht werden. Dabei ist allerdings der Abbauzeitraum der verschiedenen Fixkosten zu beachten und zu berücksichtigen, dass sämtliche positiven Deckungsbeiträge des Produktes verloren gehen und damit die Ertragssituation verschlechtert wird, wenn nicht in gleichem Umfang sofort Fixkosten abgebaut werden können. Abb. 4.4-14 veranschaulicht nochmals die vier Ansatzpunkte für rentabilitätserhaltende bzw. -verbessernde Maßnahmen: Abb. 4.4-14: Ansatzpunkte für Maßnahmen zur Verbesserung des Erfolgsbeitrages Quelle: Coenenberg 2003, S. 278 100 200 2010 30 40 50 € (Tsd.) x1000 k Fixkostensenkung Fixkostenlinie(KF) Verbesserung der - DeckungsbeiträgDeckungsbeitraglinie(x⋅db) Absatzsteigerung Deinvestitio 60 0 0 e esinvestition 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 295 Für ein zukunftsorientiertes Sortimentscontrolling lassen sich die oben aufgezeigten Informationsmöglichkeiten wie folgt nutzen: Ausgehend von einem monatlichen Vergleich der geplanten Kosten- und Erlöswerte mit den tatsächlich eingetretenen Werten (Soll-Ist-Vergleich) lässt sich durch Hochrechnung der veränderten Monatsdaten auf den gesamten (einjährigen) Planungsraum (Soll-Wird-Vergleich) schon recht frühzeitig erkennen, ob der angestrebte Break-Even-Point bzw. Gewinn erreicht werden kann (vgl. Reichmann 2006, S. 152, siehe auch Kapitel 4.3.3). Im Falle von negativen Planabweichungen kann das Unternehmen nun Anpassungsmaßnahmen einleiten (wofür die Break-Even-Analyse wiederum Anhaltspunkte liefert), so dass sich die Verluste in engen Grenzen halten. Allerdings handelt es sich auch bei dieser Vorgehensweise noch um eine feedbackorientierte, da es immer erst zu Abweichungen bei den der Analyse zugrunde liegenden Parametern (Kosten, Preise, Absatzmenge) kommen muss, bevor gegensteuernd eingegriffen werden kann. Ziel muss es daher sein, bevorstehende Parameteränderungen – z.B. mit Hilfe von Frühindikatoren – schon vor ihrem Eintritt zu erkennen und mittels der Break-Even- Analyse deren Auswirkungen auf das Unternehmensergebnis zu prognostizieren, so dass es bei Einleitung entsprechender Anpassungsmaßnahmen gar nicht erst zu negativen Abweichungen bei den Erfolgsgrößen (Kosten, Erlöse, Gewinn, Deckungsbeitrag) kommt (entspricht dem Prinzip des Feedforward-Control) (vgl. Link 2004a, S. 119). Erst im Rahmen einer solchen Vorgehensweise „wird das Break- Even-Verfahren zu einem hochempfindlichen Radarsystem [Hervorhebung durch Verfasser] bei der Unternehmensführung, das rechtzeitig die wesentlichen Ereignisse und deren Folgen zeigt“ (Trucker 1973, S. 119). Vor allem der letzte Punkt macht deutlich, welch hohes Einsatzpotenzial der Break-Even-Analyse im Rahmen der Früherkennung und des Risikomanagements zukommt (zum Einsatz der Break- Even -Analyse im Risikomanagement siehe Link/Münster 2007). Um beurteilen zu können, inwieweit die Break-Even-Analyse für eine bestimmte Entscheidungssituation sinnvolle Informationen liefern kann bzw. inwieweit hierfür eine Erweiterung des (Grund-)Modells notwendig ist, muss der Anwender die grundlegenden Prämissen dieses Analyseinstruments kennen. Dem Grundmodell sowie den hier aufgezeigten Anwendungsmöglichkeiten liegen im Wesentlichen folgende Prämissen zugrunde (vgl. Schweitzer/Troßmann 1998, S. 36 ff.; Reichmann 2006, S. 149; Coenenberg 2003, S. 289): • Dem Grundmodell liegt die Annahme zugrunde, dass nur ein Produkt hergestellt wird (Einproduktfertigung). • Es wird davon ausgegangen, dass Kosten, Preise und Kapazitäten sicher bekannt sind. Es wird also mit einwertigen Erwartungen gearbeitet. • Die Kosten lassen sich in einen beschäftigungsabhängigen Teil (variable Kosten) und einen beschäftigungsunabhängigen Teil (fixe Kosten) zerlegen. Die Fixkosten sind hierbei mengenunabhängig, d.h. intervallfixe Kosten wie z.B. durch Einführung von mehreren Arbeitsschichten werden nicht erfasst. • Bei den Preisen und variablen Kosten wird eine proportionale Abhängigkeit zum Beschäftigungsgrad unterstellt (lineare Funktionen). Lernkurveneffekte oder Mengenrabatte für eingesetzte Materialien werden somit nicht berücksichtigt. 4 Operatives Marketing-Controlling296 • Im Grundmodell haben alle Parameter statischen Charakter. Veränderungen innerhalb einer Betrachtungsperiode, z.B. durch Umstellungen im Produktionsverfahren ausgelöste Kostenänderungen, werden nicht berücksichtigt (diese auf das Grundmodell bezogene Prämisse wurde bereits in den vorangehenden Anwendungsbeispielen insofern aufgehoben, als hier auf dem Wege einer komparativstatischen Analyse der Einfluss von Veränderungen der dem Modell zugrunde liegenden Parameter Gegenstand der Untersuchung war.). Die oben genannten, zum Teil sehr restriktiven Prämissen der Break-Even-Analyse lassen sich größtenteils durch eine Reihe von Erweiterungsmöglichkeiten aufheben (zu den Erweiterungsformen siehe ausführlich Schweitzer/Troßmann 1998, S. 122 ff.; Ewert/Wagenhofer 2005, S. 205 ff.; Schirmeister 2000, S. 228 ff.). So ist es durchaus möglich, die Break-Even-Analyse auch im Mehrproduktfall sinnvoll einzusetzen (siehe unten). Stochastische Break-Even-Analysen berücksichtigen hingegen die Unsicherheit der Planung nicht wie bisher durch Sensitivitätsanalysen, sondern durch wahrgenommene Wahrscheinlichkeitsverteilungen für bestimmte Plangrößen. Bei den dynamischen Break-Even-Analysen findet ein Übergang zu einer mehrperiodigen Planung statt, wobei die Zeit zur Aktionsvariable avanciert. Nichtlineare Break-Even-Analysen unterstellen wiederum einen nicht-linearen Erlös- und Kostenverlauf aufgrund von mengenabhängigen Preisen, variierenden Stückkosten, sprungfixen Kosten etc. Break-Even-Analysen für mehrere Ziele sind, wie der Name schon vermuten lässt, auf die gleichzeitige Berücksichtigung unterschiedlicher Ziele ausgerichtet. Es ist Aufgabe des Controllers, das Break-Even-Modell so zu variieren bzw. zu erweitern, dass dessen Anwendungsvoraussetzungen eine konkrete Problemlösung zulassen (vgl. Schirmeister 2000, S. 214). Allerdings muss hierbei auf ein positives Kosten-Nutzen-Verhältnis geachtet werden. Erweiterungen wie die Einbeziehung nicht-linearer Kosten- und Erlösverläufe sind nur sinnvoll, wenn diese nicht nur marginale Verbesserungen der Break-Even-Point-Schätzung zur Folge haben (vgl. Reichmann 2006, S. 151). Da sich vor allem die Einproduktannahme für die meisten Unternehmen als realitätsfremd erweist, soll abschließend auf die Break-Even-Analyse im Mehrproduktfall eingegangen werden. Im Gegensatz zum Einproduktfall besteht hier das Problem, dass der Break-Even-Point durch eine Vielzahl von Mengenkombinationen realisiert werden kann (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 211). Folgendes einfaches Zahlenbeispiel soll dieses für die Produkte A und B verdeutlichen (entnommen aus Coenenberg 2003, S. 285 ff.): Produkt A Produkt B Deckungsbeitrag/Stk. 50 Euro 80 Euro Fixkosten 2000 Euro Falls nur eines der beiden Produkte hergestellt und verkauft wird, ergeben sich jeweils folgende Break-Even-Points: 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 297 40 50 000.2 === a f bepA db K x Stück ( Bx = 0) 25 80 000.2 === b f bepB db K x Stück ( Ax = 0) Im Falle, dass sowohl Produkt A als auch Produkt B verkauft werden sollen, können die Fixkosten jedoch auch durch eine Mischung der Produktions- bzw. Absatzmengen von beiden Produkten gedeckt werden. Anstelle eines Break-Even-Points ergibt sich dann eine Break-Even-Linie, die alle möglichen Sortimentskombinationen angibt, bei denen der Gesamtdeckungsbeitrag gleich den Fixkosten ist. Endpunkte der Break-Even-Linie sind die oben berechneten Werte für xbepA und xbepB, so dass sich die Gewinnschwellenlinie als Menge aller Punkte auf der Verbindungslinie zwischen xbepA und xbepB beschreiben lässt (vgl. Abb. 4.4-15). Rechnerisch lassen sich die Linearkombinationen L auf der Break-Even-Linie wie folgt darstellen: bepBbepA xxL ⋅−+⋅= )1( αα Der Parameter kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen. Die Menge M aller zulässigen Lösungspunkte für unser Ausgangsbeispiel lautet: ( )( )251;40 ⋅−⋅= ααM [ ]1,0∈α Für = 0,2 ergibt sich zum Beispiel die Produktmengenkombination xbepA = 8 Stück und xbepB = 20 Stück. Für = 0,6 erhält man xbepA = 24 Stück und xbepB = 10 Stück. Für alle Werte des Parameters [0,1] ergibt sich somit eine Mischung aus den beiden Produkten A und B, die gerade die angefallenen Fixkosten in Höhe von 2.000 Euro deckt. Oberhalb der Break-Even-Linie liegen sämtliche gewinnbringende Produktmengenkombinationen. Abb. 4.4-15: Break-Even-Analyse bei variabler Produktmischung Quelle: Coenenberg, 2003, S. 286 25 20 10 8 24 40 GEWINN VERLUST = 0,2 = 0,6 xB xA 4 Operatives Marketing-Controlling298 Wird das Modell auf die Herstellung von drei oder mehr Produktarten ausgeweitet, kann die Gewinnschwelle durch eine Hyperfläche im Raume höherer Ordnung abgebildet werden (vgl. hierzu Ewert/Wagenhofer 2005, S. 212; Ossadnik 2003, S. 201 f.). Die großen Freiheitsgrade der Break-Even-Gleichung erschweren allerdings ihren praktischen Einsatz. Infolgedessen wird häufig nach zusätzlichen Bedingungen gesucht, die eine eindeutige Lösungsermittlung erlauben. Eindeutige Aussagen über die zur Kostendeckung erforderlichen Absatzmengen der einzelnen Produktarten können abgeleitet werden, wenn die Produkte des Sortiments in einem festen Mengenverhältnis zueinander abgesetzt werden (konstanter Produktmix) (vgl. Schweitzer/Küpper 2003, S. 496). In dieser Situation kann ein beliebiges Produkt als Leitprodukt gewählt werden; die Mengen der jeweils anderen Produkte lassen sich dann in Abhängigkeit vom Leitprodukt bestimmen (vgl. hierzu Ewert/Wagenhofer 2005, S. 212-214; Schirmeister 2000, S. 222 f.). Bei konstantem Absatzmix lässt sich die Break-Even-Analyse zudem in Form eines Break-Even- Umsatzes darstellen (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 213). Dieser ergibt sich, indem die gesamten Fixkosten durch die Deckungsbeitragsintensität des Gesamtsortiments dividiert werden. Die Deckungsbeitragsintensität errechnet sich als Relation des Gesamtdeckungsbeitrags aller Erzeugnisse zu den gesamten Umsatzerlösen aller Erzeugnisse. , nsitätitragsinteDeckungsbe f BEP K Umsatz = wobei 100%)(nsitätitragsinteDeckungsbe ⋅= eErzeugnissallerseUmsatzerlö eErzeugnissalleriträgeDeckungsbe in Für das Zahlenbeispiel Produkt Alpha Produkt Beta Summe Planmenge (in Stück) 1000 500 Preis (in €) 150 200 Variable Stückkosten (in €) 100 120 Deckungsbeitrag pro Stück (in €) 50 80 Umsatzerlöse gesamt (in €) 150.000 100.000 250.000 Deckungsbeitrag gesamt (in €) 50.000 40.000 90.000 Fixkosten gesamt (in €) 70.000 Betriebsergebnis (in €) 20.000 Deckungsbeitragsintensität (in %) 33,33 40 36 ergibt sich folgender Break-Even-Umsatz: 444.194 36,0 000.70 nsitätitragsinteDeckungsbe ≈== f BEP K Umsatz Euro Das Unternehmen muss – unter Annahme eines konstanten Absatzmixes – einen Umsatz von wenigstens 194.444 Euro erzielen, um seine fixen Kosten zu decken. Da der Umsatz im Gegensatz zu einem vieldimensionalen Produktmix eine leicht zu beobachtende Größe ist, erfreut sich die Umsatzversion der Break-Even-Analyse gerade in der Praxis großer Beliebtheit (vgl. Schirmeister 2000, S. 223). Allerdings 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 299 darf die leichte Handhabbarkeit nicht über die enge Prämisse eines konstanten Absatzmixes hinwegtäuschen (vgl. Ewert/Wagenhofer 2005, S. 214). Ist diese nicht erfüllt, ist die Bestimmung eines kritischen Erlöses im Allgemeinen nicht möglich, da unterschiedliche Produktmengenkombinationen mit gleichem Erlös verschiedene Deckungsbeiträge generieren können. Schließlich besteht bei der Mehrproduktfertigung die Möglichkeit, für jede Produktart eine eigene Break-Even-Analyse durchzuführen (vgl. Schweitzer/Küpper 2003, S. 497). Ein Problem ist dabei jedoch die (verursachungsgerechte) Aufteilung der Fixkosten des Unternehmens (vgl. Schirmeister 2000, S. 221). Zwar werden Teile davon den einzelnen Produktarten direkt – als relative Einzelkosten – zurechenbar sein, bei der Verrechnung der noch verbleibenden Fixkosten bedarf es hingegen immer einer Aufschlüsselungsregel. Ungenauigkeiten und Verzerrungen bei der Erfolgsermittlung bzw. Bestimmung der kritischen Menge sind somit vorprogrammiert. Geht man davon aus, dass im obigen Beispiel beiden Produkten Fixkosten von Kf Alpha = 20.000 Euro und Kf Beta =10.000 Euro zurechenbar sind und die restlichen Fixkosten Kf Rest = 40.000 Euro im Verhältnis der Stückdeckungsbeiträge auf die Produkte verteilt werden (entspricht dem Tragfähigkeitsprinzip), erhält man folgende Break-Even-Mengen: 708 50 000.40 8050 50 000.20Re = ⋅ + + = ⋅ + + = Alpha stf BetaAlpha Alpha fAlpha bepAlpha db K dbdb db K x Stück 433 80 000.40 8050 80 000.10Re = ⋅ + + = ⋅ + + = Beta stf BetaAlpha Beta fBeta bepBeta db K dbdb db K x Stück Insgesamt lässt sich festhalten, dass die Break-Even-Analyse im Mehrproduktfall nur dann zu eindeutigen Aussagen über die abzusetzenden Produktmengen führt, wenn bestimmte Anwendungsbedingungen erfüllt sind (i.d.R. Annahme eines konstanten Produktmixes) oder eine Schlüsselung der Fixkosten vorgenommen wird. Die Aussagefähigkeit der vorgestellten Break-Even-Analysen bei Mehrproduktfertigung wird weiter dadurch vermindert, dass auch für diese Ansätze die meisten der oben genannten Prämissen zutreffen. 4.4.2 Planung und Kontrolle des Kontrahierungs-Mix 4.4.2.1 Die besondere Bedeutung der Preispolitik für das Marketing-Controlling Das Kontrahierungs-Mix umfasst alle vertraglich fixierten Vereinbarungen über das Entgelt des Leistungsangebots (Preispolitik) sowie über mögliche Rabatte und spezielle Lieferungs-, Zahlungs- und Kreditierungsbedingungen (Konditionenpolitik) (vgl. Meffert 1998, S. 467). Kernstück der Kontrahierungspolitik ist die Preispolitik. Aus Sicht des Marketing- Controlling erwächst die besondere Relevanz preispolitischer Entscheidungen aus 4 Operatives Marketing-Controlling300 ihrem starken und vielschichtigen Einfluss auf den Gewinn als zentrale Zielgröße des Marketing und Controlling (vgl. im Folgenden auch Simon 1995, S. 18): • Zum einen generiert der Preis eine bestimmte Nachfrage (Absatzmenge), die den Gesamtumsatz und damit auch den Gewinn determiniert (rein akquisitorische Wirkung). • Zum Zweiten wirkt der Preis in seiner Funktion als Wertkomponente direkt auf den Gesamtumsatz und damit auch auf den Gewinn (Wertkomponente). • Und drittens bedingt die durch den Preis ausgelöste Nachfrage eine bestimmte Kostensituation (siehe insbesondere Erfahrungskurveneffekt in Abschnitt 3.3.2.3), die ihrerseits ebenfalls den Gewinn beeinflusst. Hinzu treten weitere Besonderheiten der Preispolitik wie hohe Flexibilität im Einsatz und hohe Wirkungsstärke bzw. -geschwindigkeit (vgl. Simon 1995, S. 6 f.; Meffert 1998, S. 467). Die genannten Charakteristika lassen die Preispolitik zunächst als äußerst effektives Instrument zur Steuerung von Umsatz, Gewinn und Marktanteilen erscheinen. Auf der anderen Seite stehen die hohe Flexibilität, Wirkungsstärke und Wirkungsgeschwindigkeit auch allen Konkurrenten zur Verfügung. Je mehr also z.B. eigene preisabsenkende Maßnahmen Wirkung (auf Mengen, Umsätze und Marktanteile) zeigen, umso größer wird die Versuchung für die Konkurrenz, unter Selbstbehauptungsaspekten diese Maßnahmen einfach zu kopieren. Damit wird dann oft eine Preisspirale nach unten eingeleitet, die aus Sicht des Kunden zwar begrüßenswert, aus Sicht des Marketing-Controlling aber verhängnisvoll ist. Das Endergebnis sind dann oft die alten Umsatz- und Marktanteilsverhältnisse, aber eben auf einem insgesamt niedrigeren Preis- und Gewinnniveau (vgl. Link 1993d, S. 39). Die kurzfristigen Preissenkungsmöglichkeiten stellen daher in Wirklichkeit nur eine begrenzt attraktive Option dar. Die hohe Kunst des Marketing und des Controlling zeigt sich in entgegengesetzter Richtung, wie die weiteren Ausführungen noch verdeutlichen werden. 4.4.2.2 Zur Abgrenzung operativer Preisentscheidungen Preispolitische Entscheidungen können im Hinblick auf ihre Wirkungsrichtung unterschieden werden in solche mit • hohem strategischen Charakter, • hohem operativen Charakter. Primär strategisch orientierte preispolitische Überlegungen beziehen sich auf grundlegende Zielsetzungen und Maßnahmen, wie z.B. die Festlegung des Stellenwerts des Preises im Wettbewerb mit der Konkurrenz, die grundsätzliche Preispositionierung oder die systematische Planung der Preisstrategie im Lebenszyklus (vgl. Diller 1992b; Simon 1992, S. 53 ff.; ähnlich Schmidt 1997, S. 198 ff.). Strategische Preisentscheidungen erfordern dementsprechend einen Rechnungsansatz, der längerfristig orientiert ist und so Kosten- bzw. Erlöswirkungen über mehrere Perioden mit einbezieht. Wesentliche Determinanten der strategischen Preisent- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 301 scheidung sind neben den Zielen der Unternehmung, den Kosten und dem Verhalten der Nachfrager bzw. Wettbewerber v.a. qualitative Gesichtspunkte, wie z.B. Produkt-/Firmenimage oder Preiskontinuität. Primär operative Preisentscheidungen beziehen sich dabei auf kurzfristige Preisfestlegungen und -anpassungen, mit denen (vorübergehend) einer besonderen Marktsituation entsprochen werden soll. Vorrangig sind hier beispielsweise zu nennen: • Die Ermittlung von Angebotspreisen wie z.B. Festlegung von Fabrikabgabepreisen und (empfohlenen) Endverbraucherpreisen für jedes Produkt; • Überlegungen, inwieweit eine Preisdifferenzierung anzustreben ist, z.B. durch die Gewährleistung individueller Liefer- und Zahlungskonditionen; • Planung und Kontrolle von Formen der Preisvariation wie z.B. befristete Sonderpreisaktionen. Kurzfristige preispolitische Entscheidungsansätze sind dadurch gekennzeichnet, dass die Preisentscheidung auf der Grundlage zeitpunktbezogener Informationen getroffen wird. Daher findet sich in der Literatur auch die Bezeichnung statische Preisentscheidungen (vgl. stellvertretend Simon 1992, S. 33 f. bzw. 86 ff.). Überlegungen bzgl. der zukünftigen Marktentwicklung gehen dabei nicht in die Entscheidungsfindung ein. Trotz dieser einschränkenden Bedingung haben statische Preisentscheidungen insbesondere auf Märkten mit stabilen Marktstrukturen Bedeutung (vgl. Meffert 1998, S. 532; Simon 1995, S. 13). Wesentliche Aufgabe des operativen Preiscontrolling ist es, kurzfristig orientierte Preisentscheidungen mit Hilfe eines wirksamen Informationsmanagements sowie leistungsfähiger Methoden und Modelle zu unterstützen. Verfolgt wird das Ziel, die Anpassung des gesamten Preismanagements an sich kurzfristig ändernde Unternehmens-, Wettbewerbs- und sonstige Umweltbedingungen zu gewährleisten. Dabei induzieren auch die zunehmende Nachfrageheterogenität auf vielen Märkten und die damit stärker an Bedeutung gewinnenden individuellen Formen der Marktbearbeitung (vgl. Hildebrand 1997 bzw. Abschnitt 1.2.2) zusätzliche Aktivitäten und Anstöße für das Preismanagement (zur Bedeutungszunahme individueller Preiskonzepte aus Sicht der Praxis vgl. auch Kehl 1999, S. 335). Ähnlich erfolgt auch eine immer stärkere Auseinandersetzung mit Fragen der Preisdifferenzierung, d.h. dem Versuch, dem Wesen nach gleiche Produkte zu unterschiedlichen Preisen anzubieten (zur Definition vgl. Theisen 1992 bzw. ausführlich Faßnacht 1996, S. 25). 4.4.2.3 Die zentrale Bedeutung monopolistischer Preisspielräume Die Preispolitik und ihre im Folgenden dargestellten Modelle und Methoden hängen in ihrer Anwendbarkeit und Wirksamkeit vor allem von der Produktpolitik der einzelnen Unternehmen ab. Die Produktentwicklung ist im Gegensatz zur Preispolitik ein besonders langwieriger und sehr mühseliger Prozess; die ökonomischen Früchte einer erfolgreichen Produktentwicklung werden oft erst nach mehreren Jahren geerntet. Allerdings kommt ein „starkes“ Produkt dann ohne viele Zusatzanstrengungen aus. Es kann – wie viele Beispiele aus der Praxis zeigen – mühelos zu erheblich hö- 4 Operatives Marketing-Controlling302 heren Preisen verkauft werden; von daher lässt sich sagen, dass die Kunst des Marketing eben nicht darin zu sehen ist, „billig“ zu verkaufen, sondern dass exzellente Marketingarbeit daran zu erkennen ist, dass Kunden ihre überragende Wertschätzung eines Produktes auch im Preis zum Ausdruck bringen. Was macht ein Produkt zum starken Produkt, welches überdurchschnittlich hohe Preise erzielen kann? Zweifellos ist es das Vorhandensein wichtiger Wettbewerbsvorteile bzw. Leistungsüberlegenheit im Sinne von Porter (1996); an anderer Stelle sind die Bedingungen für die Konzipierung und Durchsetzung solcher Wettbewerbsvorteile dargestellt worden (siehe Link 2011, S. 39 f.; Link/Schleuning 1999, S. 136 ff.). Eine besondere Rolle dabei spielen Innovationsprozesse (siehe hierzu im Einzelnen Link 2011, S. 99 ff., 104 ff.). Produktinnovationen können monopolistische oder quasi-monopolistische Marktstellungen auf Zeit oder auf Dauer schaffen. Diese Marktstellungen schlagen sich dann auch in Gestalt entsprechender Preisabsatzfunktionen nieder. Entweder handelt es sich um monopolistische Bereiche in polypolistischen oder oligopolistischen Preisabsatzfunktionen, oder es handelt sich gar um eine durchgängig monopolistische PAF. Wettbewerbsvorteile können dabei nicht nur im Bereich der physischen Produkteigenschaften sondern auch in der Kommunikation begründet sein. Dies umfasst zum einen die Möglichkeit einer überlegenen dialogischen Kommunikation „rund um das Produkt“ (siehe im Einzelnen Link/Schleuning 1999, S. 145 ff.). Und zweifellos gibt es auch Produktbereiche (siehe z.B. Genussmittel der verschiedensten Art), wo die Einzigartigkeit einer Werbung nicht unwesentlich die Einzigartigkeit des Produktes auf der Ebene des Markenbildes prägt (siehe Kapitel 3.3.3.4). Das Entscheidende ist nun, dass mit dem Vorhandensein monopolistischer Preisspielräume auch ganz andere Gewinnpotenziale eröffnet werden. Dies ist aus Theorie und Praxis hinlänglich bekannt, wird aber partiell auch erneut in den weiteren Ausführungen verdeutlicht werden. Insofern kann es bezüglich der Innovationen nur begrenzt grundsätzliche Meinungsunterschiede zwischen Marketing und Controlling geben: Nicht nur Marketingmanager sind fasziniert von der Neu- bzw. Einzigartigkeit einer echten Marktinnovation; auch Controller sind von Marktinnovationen fasziniert – wegen ihres Gewinnpotenzials! Die in punkto Innovation oftmals vermuteten und angesprochenen Meinungsunterschiede zwischen den beiden Bereichen betreffen dann wohl eher die unterschiedliche Bereitschaft, sich auf Risiken im Sinne entweder nicht hinreichend nachgewiesener Innovationshöhen und Bedürfnisadäquanz oder aber nicht hinreichend „robuster“ Erfolgsprämissen einzulassen (siehe hierzu Link 2004b, S. 427 ff.). Zu den hohen Gewinnpotenzialen starker Produkte trägt bei, dass sie auch nicht mit überhöhten Ausgaben für Werbung oder intensiven Verkäufereinsatz in den Markt „hineingedrückt“ werden müssen, sondern in beträchtlichem Umfang von der positiven eigenen Nutzungserfahrung sowie der Mund-zu-Mund-Propaganda bzw. – im gewerblichen Bereich – von Referenzen leben (vgl. Link 1993d, S. 39). Mit den vorstehenden Ausführungen soll nicht generell eine Hochpreispolitik propagiert werden sondern eher einer „starken Produktpolitik“ als der besten Basis für eine erst dann überhaupt mögliche „starke Preispolitik“. Gerade im Zusammenhang mit dem Erfahrungskurveneffekt gibt es – auch bei Marktinnovationen – durchaus andere Optionen als die Hochpreispolitik (z.B. Penetrationsstrategie). Und wenn 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 303 niedrige Preise darauf basieren, dass gute Produkte einfach zu erheblich niedrigeren Kosten gefertigt werden können, dann ergeben sich daraus ganz erhebliche strategische Möglichkeiten; zur Verdeutlichung braucht ja lediglich auf das Beispiel der Japaner in zahlreichen Branchen verwiesen zu werden. Aber charakteristisch ist eben auch hier, dass die Produktqualität stimmt: Solange die Japaner nur „billig“ waren (also „billig“ auch im Sinne einer minderwertigen Qualität), hatten sie in der Vergangenheit keine Chance. Vor 30 Jahren wurde jeder in Deutschland oder den USA mitleidig angesehen, der einen japanischen Pkw kaufte; erst seitdem die Japaner in diesem wie in anderen Bereichen hervorragende Qualität bieten, kann sich ihr Kosten- und Preisvorteil für sie auswirken. 4.4.2.4 Die horizontale Preisdifferenzierung Monopolistische Preisabsatzfunktionen bieten hervorragende Möglichkeiten, den Gewinn nicht nur im Sinne des Cournot’schen Punktes zu maximieren, sondern sogar noch eine weitere Steigerung durch horizontale Preisdifferenzierung vorzunehmen. Dies sei anhand des folgenden Beispiels verdeutlicht: Die BETA GmbH steht bezüglich ihrer neu entwickelten Marktinnovation der nachfolgend dargestellten Preisabsatzfunktion gegenüber. Der Marketing-Controller schlägt vor, an Stelle der Festlegung eines bestimmten gewinnmaximalen Preises eine horizontale Preisdifferenzierung mit den Preisstufen P1 = 14 €, P2 = 8 € und P3 = 4 € durchzuführen. Um die Geschäftsleitung von der Richtigkeit dieser Maßnahme zu überzeugen, vergleicht er den Gewinn, welcher bei Forderung des Cournot’schen Preises realisiert wird, mit dem Gewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung. 100 200 300 400 500 600 700 800 X 2 4 6 8 10 12 14 1 3 5 7 9 13 11 15 16 P P = f(x) K`= kv E` Abb. 4.4- 16: Ermittlung des Cournot’schen Gewinns 4 Operatives Marketing-Controlling304 Um die Höhe des Cournot’schen Gewinnes zu ermitteln, muss zunächst der Stückdeckungsbeitrag ermittelt werden. Da die variablen Stückkosten im Beispiel den Grenzkosten entsprechen, folgt: db = P – kv = 9 €/St. – 2 €/St. = 7 €/St. Durch Multiplikation des Stückdeckungsbeitrags mit der Cournot’schen Menge ergibt sich der Cournot’sche Gewinn: Gc = db • xc = 7 €/St. • 350 St. Gc = 2.450 € Dieser Rechengang und das Ergebnis entsprechen genau dem Rechengang und Ergebnis bei der Berechnung des schraffierten Rechteckes in Abb. 4.4-16. Die horizontale Preisdifferenzierung soll nun so durchgeführt werden, dass in den ersten Monaten der Einführung der Marktinnovation nur der oberste Preis angeboten wird, ohne dass Absichten für eine spätere Preisabsenkung deutlich werden. Ist die oberste Käuferschicht abgeschöpft, wird der Preis auf die nächste Stufe abgesenkt, erneut abgewartet usw. Um nun den Gewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung zu ermitteln, muss zunächst für die jeweilige Preisstufe der entsprechende Stückdeckungsbeitrag berechnet werden. Der Gewinn für die einzelnen Preisstufen ergibt sich durch Multiplikation des Stückdeckungsbeitrags mit der entsprechenden Absatzmenge. Allerdings ist hierbei zu beachten, dass die Absatzmengen der vorausgegangenen Preisstufen bei der Berechnung des Gewinns der jeweiligen Stufe in Abzug gebracht werden müssen. Gewinn bei der Preisstufe P = 14 €: G = db • x = 12 €/St. • 100 St. G = 1.200 € Gewinn bei der Preisstufe P = 8 €: G = db • x = 6 €/St. • 300 St. G = 1.800 € Gewinn bei der Preisstufe P = 4 €: G = db • x = 2 €/St. • 200 St. G = 400 € Der Gesamtgewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung beträgt somit 3.400 €. Auch hier lässt sich der Rechengang durch die Berechnung der Flächeninhalte graphisch veranschaulichen (siehe Abb. 4.4-17). Ob allerdings unter Zugrundelegung der Erkenntnisse des Lebenszyklus die statische Preisabsatzfunktion im Zeitablauf ihre Form beibehält, ist eine noch nicht geklärte Frage. Ebenso muss überprüft werden, ob nicht für die einzelnen Gruppen im Diffusionsprozess jeweils eine eigene Preisabsatzfunktion mit zugehörigem Cournot’schen Preis bestimmt werden kann. 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 305 100 200 300 400 500 600 700 800 X 2 4 6 8 10 12 14 1 3 5 7 9 13 11 15 16 P P = f(x) K`= kv Abb.4.4-17: Gewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung Durch den Vergleich des Cournot’schen Gewinns mit dem Gewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung zeigt sich, dass durch Praktizierung einer horizontalen Preisdifferenzierung ein Zusatzgewinn in Höhe von 950 € entsteht. Auch dieser Betrag lässt sich durch Berechnung der Differenzflächen in Abb. 4.4-18 nachvollziehen: Man muss von der Summe der Flächen A bis D die Fläche E subtrahieren. 100 200 300 400 500 600 700 800 X 2 4 6 8 10 12 14 1 3 5 7 9 13 11 15 16 P P = f(x) K`= kv Zusatzgewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung A+B+C+D-E A E B C D Abb. 4.4-18:Zusatzgewinn bei horizontaler Preisdifferenzierung 4 Operatives Marketing-Controlling306 4.4.2.5 Yield-Management Das Yield-Management kann als Spezialfall der horizontalen Preisdifferenzierung verstanden werden. Unterschiede in der Beurteilung von Produkten/Leistungen, der Kaufkraft sowie der Preiselastizitäten der Nachfrager bieten dem Unternehmen heute mannigfaltige Möglichkeiten, eine Preisdifferenzierung vorzunehmen. Ein wesentliches Ziel jeder Preisdifferenzierung liegt darin, eine bessere Abschöpfung der Konsumentenrente zu ermöglichen (vgl. Faßnacht 1996, S. 30 f.; weitere Ziele vgl. Theisen 1992; zu den verschiedenen Grundformen der Implementierung vgl. Ott 1991, S. 190; Theisen 1992; Faßnacht 1996, S. 55 ff.; Simon 1992, S. 391 ff.). Im Falle einer angestrebten Preisdifferenzierung ist es Aufgabe des Marketing- Controllers, die relevanten Kundensegmente zu identifizieren und die Art der Preisdifferenzierung festzulegen. Entsprechend sind für die einzelnen Segmente Kundennutzen und Preisbereitschaften zu ermitteln und regelmäßig zu überprüfen. Das Wichtige und Neue am Yield-Management gegenüber traditionellen Ansätzen der horizontalen Preisdifferenzierung ist, dass es mit Hilfe dieses Ansatzes gelingt, die insbesondere im Dienstleistungssektor häufig auftretenden, zeitlichen und räumlichen Nachfrageschwankungen im Hinblick auf ein beschränktes Angebot explizit mit zu berücksichtigen (vgl. Daudel/Vialle 1992, S. 50 f.). Ziel des Yield- Management ist es demnach, die richtige Anzahl von Einheiten einer beschränkten Kapazität dem richtigen Kundentyp so zuzuordnen, dass der Umsatz bzw. der Ertrag maximiert wird (vgl. Simon 1992, S. 582 und die dort aufgeführte Literatur). Anstelle einer Kapazitätsanpassung dient im Rahmen des Yield-Management ausschließlich der Preis als Instrument der ertragsorientierten Anpassung des (beschränkten) Angebots an die (schwankende) Nachfrage („Price Balancing“). Das Yield-Management ist also ein Ansatz zur ertrags- bzw. gewinnorientierten Preis-Mengen-Steuerung bestehender Kapazitäten, bei dem bestehende individuelle Nutzenwahrnehmungen und darauf aufbauende individuelle Zahlungsbereitschaften mittels dynamischer Preis-Mengen-Steuerung möglichst umfangreich abgeschöpft werden sollen (vgl. Krüger 1990, S. 241; Büttgen 1996; Klophaus 1998, S. 148). Krüger schätzt die Gewinnsteigerungspotenziale durch erfolgreiche Anwendung des Yield-Management auf ca. zehn Prozent (vgl. Krüger 1990, S. 241). Die Bedeutung des Yield-Management nimmt seit Mitte der 80er-Jahre v.a. im Bereich des Dienstleistungssektors stetig zu (vgl. hierzu Desiraju/Shugan 1999, S. 44 und die dort aufgeführte Literatur). Umso wichtiger ist es, die noch existierenden Forschungsdefizite auf diesem Gebiet aufzuarbeiten (siehe Tscheulin/Lindenmeier 2003, S. 653 ff.) Der große Zuspruch, den das Yield-Management-Konzept gerade im Bereich von Dienstleistungen erfahren hat, hat seine Gründe. Zum einen ist gerade bei Dienstleistungen häufig das Phänomen zu beobachten, dass das Leistungsangebot zu unterschiedlichen Zeiten verschiedenen Nachfragern unterschiedlich viel wert ist (z.B. Reisen). Dadurch eignen sie sich prinzipiell besonders gut zur Konzeption eines horizontal differenzierten Preissystems. Aber auch die Nichtlagerbarkeit von Dienstleistungen und die eingeschränkte Übertragbarkeit auf andere Personen fördern derartige Preissysteme, da „Hamsterkäufe“ zu niedrigen Preisen verhindert 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 307 werden. Zum Beispiel sind Urlaubsreisen nur zu bestimmten Terminen möglich und nicht beliebig verlegbar. Zudem hat die Nichtlagerbarkeit von Dienstleistungen unmittelbar Konsequenzen für die Kapazitätsplanung des Anbieters (vgl. im Folgenden Simon 1995, S. 184): Die Kapazitäten müssen meist entsprechend dem zeitlichen Spitzenbedarf ausgelegt werden. Auch können bestimmte Dienstleistungen nur in bestimmten Quantitäten angeboten werden. Ein Flugzeug kann beispielsweise eine bestimmte Route nur als Ganzes oder gar nicht fliegen. Das hat Auswirkungen auf die Kostenstruktur. Wenn denn das Flugzeug fliegt, so sind die Kosten des Fluges weitgehend fix, d.h. sie variieren kaum mit der tatsächlichen Passagierzahl. Die Grenzkosten eines zusätzlichen Passagiers liegen innerhalb der gegebenen Kapazität nahe Null. Allerdings bedeutet jeder nicht besetzte Platz während eines Fluges einen unwiederbringlich verlorenen Deckungsbeitrag (vgl. Desiraju/Shugan 1999, S. 44). Je höher das Verhältnis von fixen zu variablen Kosten ist, umso größer ist also die Elastizität des Gewinns, als Verhältnis von relativer Gewinnänderung zu relativer Absatzänderung (vgl. Abb. 4.4-19). geringer Fixkostenanteili i t t il hoher Fixkostenanteili t t il Absatz Absatz Umsatz Kosten Umsatz Kosten K fi xe K os te n Verlust Gewinn K U fi xe K os te n Verlust Gewinn U Abb. 4.4-19: Gewinnauswirkungen bestimmter Absatzmengen bei unterschiedlichen Fixkostenanteilen Quelle: In Anlehnung an Simon 1995, S. 185 Im Extremfall sehr geringer Grenzkosten (s. rechter Bildteil) lautet die Zielfunktion des preispolitischen Optimierungsproblems demnach auch Umsatzmaximierung, denn bekanntlich fallen bei Grenzkosten von Null umsatz- und gewinnmaximaler Preis zusammen. Die Kapazitätsauslastung wird in einer derartigen Situation zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor (vgl. Klophaus 1998, S. 148). Das Yield-Management eignet sich demnach insbesondere für Unternehmen (vgl. Büttgen 1996, S. 261; Simon 1992, S. 583 und die dort aufgeführte Literatur): 4 Operatives Marketing-Controlling308 • Deren Leistungserstellungsprozess einen hohen Fixkostenanteil aufweist und bei dem variable Kosten kurzfristig nicht entscheidungsrelevant sind; • deren Kapazität zumindest kurzfristig nicht flexibel ist; • die eine Leistung anbieten, deren Wert bei Nichtabnahme verfällt („Verderblichkeit“); • deren Angebot bereits vor der Nutzung angeboten und gekauft wird; • deren Nachfrage sich in Segmente mit unterschiedlichen Preisbereitschaften aufteilen lässt; • die sich einer ungewissen, wechselhaften Nachfrage verschiedener Zielgruppen gegenüber stehen. Als typische Anwendungsfelder in diesem Sinne sind das Transportwesen, das Übernachtungs- und Mietgeschäft, Sport- und Kulturveranstaltungen sowie sonstige Dienstleistungen zu nennen. Aber auch in der Versorgungswirtschaft (Strom, Gas, Telefon etc.) ist das Yield-Management sinnvoll einsetzbar (vgl. Büttgen 1996, S. 261). Einen aktuellen Überblick über spezifische Ansätze des Yield-Management für verschiedene Anwendungsfelder liefern Tscheulin/Lindenmeier (2003, S. 649 ff.). Aufgabe des Yield-Management in einer derartigen Konstellation ist es nun, den zu erwartenden Gesamtumsatz so zu maximieren, dass ein Ausgleich gefunden werden kann zwischen den konfliktären Teilzielen Auslastungsgrad und Durchschnittspreis je verkaufter Einheit („Preis-Mengen-Trade-Off“). Dabei gilt es insbesondere darauf zu achten, dass zu erwartende Nachfrageschwankungen nicht dazu führen, dass eine hochpreisige Nachfrage durch eine niedrigpreisige Nachfrage verdrängt wird. Als Aktionsparameter stehen dem Management dabei Preise bzw. Rabatte sowie Kapazitäten und Überbuchungsraten zur Verfügung (vgl. Büttgen 1996, S. 261). Diese gilt es, individuell und entsprechend der prognostizierten Kundennachfrage auszugestalten. Wesentliche Grundvoraussetzung zur Lösung dieses Optimierungsproblems ist die Feststellung der kundenindividuellen Zahlungsbereitschaften und Preiselastizitäten. Die Differenzierung der Preisstruktur erfolgt dabei grundsätzlich auf Basis einstellungs- bzw. bedürfnisspezifischer Preisbereitschaften („Value based-Pricing“). Häufig wird dabei auch die der Dienstleistung vorgeschaltete Reservierungs- bzw. Buchungsphase dazu genutzt, z.B. auf die Vorlaufzeit bezogene Angebote zu kalkulieren. So werden beispielsweise spezielle Discount-Angebote für „Frühbucher“ vorgehalten und gleichzeitig Kapazitäten für den späteren Verkauf zu höheren Konditionen reserviert (vgl. Desiraju/Shugan 1999, S. 45); am Ende werden dann wieder Discount-Angebote (Last-Minute-Angebote) offeriert. Mittlerweile gilt der Einsatz integrierter Informationssysteme zur Lösung der Optimierungsprobleme im Rahmen des Yield-Management als unerlässlich (vgl. hierzu Krüger 1990, S. 241; Büttgen 1996 bzw. Klophaus 1998). Denn die Ermittlung eines optimalen Beziehungsgeflechts von Preisen bzw. Rabatten mit Marktsegmenten und Nachfragedaten lebt letztendlich von der Existenz umfassender einzelkundenbezogener Datenbestände. Dieser Zusammenhang wird deutlich, wenn man berücksichtigt, dass die hier besprochenen Möglichkeiten der Preisdifferenzierung mit den 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 309 Möglichkeiten der Abspeicherung und Verarbeitung kundenindividueller Informationen in einem Database-System zunehmen. Damit ist das Yield-Management auch ein gelungenes Beispiel für die Bedeutung kundenindividueller Informations- und Kommunikationstechnologien im Rahmen der ertragsoptimalen Gestaltung des absatzpolitischen Instrumentariums (vgl. auch Kehl 1999, S. 234 ff.). Die Systemarchitektur eines derartigen Yield-Management-Systems (YMS) besteht i.d.R. aus drei Modulen (vgl. Daudel/Vialle 1992, S. 102 ff.): • Datenbanken • Prognosemodul • Optimierungsmodul Abb. 4.4-20 zeigt beispielhaft das integrierte Yield-Management-System einer Luftverkehrsgesellschaft. Abb. 4.4-20: Integriertes Yield-Management-System Quelle: Daudel/Vialle 1992, S. 105 Das Herzstück all dieser Systeme sind unzweifelhaft die Datenbanken. Sie liefern die relevanten internen und externen Daten für die Prognosemodelle. In diesen Datenbanken sind Informationen aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft (im Sinne von Planinformationen z.B. über zukünftige Flüge) gespeichert. Die wichtigsten Daten sind dabei v.a. historische Buchungsdaten, historische Stornierungs- und „No- Show“-Daten, der tatsächliche Buchungsverlauf, die aktuellen Kapazitätsdaten sowie Konkurrenzinformationen, um deren Reaktionsvermögen einschätzen zu kön- Datenbanken Optimierungsmodul Prognosemodul Kapazitäten Tarife Historische Buchungsdaten Aktuelle Buchungen Historische Stornierungs- und No-Show-Daten Nachfrage- Prognose Prognose der Stornierungen und No-Shows Modell der Preis- Mengensteuerung Optimierungen und Empfehlungen Überbuchungsmodell Leistungserfassung und -kontrolle Informationsspeicherung 4 Operatives Marketing-Controlling310 nen. Damit das Yield-Management-System funktionieren kann, gilt es, entsprechende Schnittstellen zu Reservierungs- bzw. Vertriebssystemen zu schaffen und diese zu koppeln. Das Prognosemodul schätzt die insgesamt zu erwartende klassen- bzw. segmentspezifische Nachfragemenge. Dabei werden Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten bestimmter Nachfragemengen aus den Vergangenheitsdaten bzw. aus Hochrechnungen bereits vorliegender Buchungen berechnet. Gleichzeitig sollte versucht werden, den durchschnittlichen Anteil von Stornierungen und der ohne Vorankündigung nicht erscheinenden Kunden („Nichtwahrnehmungen“ bzw. „No-Shows“) mittels historischer Quoten und anhand der aktuellen Buchungssituation zu schätzen. Anhand dieser Prognosedaten erfolgt dann im Rahmen des Optimierungsmoduls die Kapazitätssteuerung. Die Kapazitätssteuerung im Rahmen des Yield- Management als solches besteht aus zwei unterschiedlichen Problemfeldern (vgl. Daudel/Vialle 1992, S. 55): • Die Kontingentierung des Angebots im Hinblick auf maximale Umsatzerwartungswerte (entspricht einer Zuordnung „fester“ Kapazitäten zu den einzelnen Preis- bzw. Kundenklassen); • die Überbuchungssteuerung (i.S.d. Zulassung kapazitätsüberschreitender Reservierungen bei einzelnen Klassen („Overbooking“)), um der Gefahr der Nichtinanspruchnahme reservierter Kapazitäten zu begegnen. Die Kontingentierung erfolgt durch planerische Zuweisung von Kapazitäten zu den jeweiligen Klassen auf Basis der prognostizierten Nachfragewahrscheinlichkeiten. In der Praxis ist dieser Schritt mit zwei entgegengesetzten Risiken verbunden (vgl. Daudel/Vialle 1992, S. 52 f.): • Dem Risiko der Leerkosten: Aufgrund der Tatsache, dass Kapazitäten für zahlungskräftige Kunden reserviert bleiben, aber nicht an diese verkauft wurden, entstehen Umsatzverluste aufgrund ungenutzter Kapazität; • Dem Risiko der Fehlmengen: Hier erfolgt eine Umsatzverdrängung infolge einer Zusage an Niedrigpreiskunden, obwohl Hochpreiskunden bereit gestanden hätten. Mit zunehmender Vergabe von Kapazitäten an untere Preisklassen sinkt dabei zwar das Risiko der Leerkosten; allerdings wächst gleichzeitig das Problem der Fehlmengen. Schließlich gilt es anhand eines Überbuchungsmodells diejenige Anzahl an Buchungen zu bestimmen, die über die vorhandene Kapazität hinaus akzeptiert werden können („Überbuchungsrate“). Nahezu alle Unternehmen, die ihre Kapazitäten im Voraus für Kunden reservieren, sind nämlich betroffen von dem Problem der kurzfristigen Kundenabsagen („No-Shows“ bzw. Stornierung). Beispielsweise gab es allein 1997 bei der Lufthansa mehr als vier Mio. „No-Shows“, was mehr als 10.000 leeren Flügen einer B747 entspricht (vgl. Klophaus 1998). Das Phänomen der Nichtwahrnehmung birgt dabei ein vergleichbares Risikenpaar, wie es der Kontingentoptimierung innewohnt: Für den Fall, dass eine Buchungsannahme nur bis zur Kapazitätsgrenze erfolgt (Verzicht auf Überbuchung), entstehen ebenfalls Risiken eines Umsatzverlustes (bei Nicht-Annahme weiterer Buchungen, aber auftretenden Stornierungen bzw. „No-Shows“). Für den Fall hingegen, dass Überbuchungen ak- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 311 OptimaleÜberbuchungsrate (Minimum der gesamten Kosten)Gesamte Kosten Überbuchungskosten Leerkosten Überbuchungsrate 0% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45%5% 10% Kosten in EUR in Prozent zeptiert werden, entsteht das Risiko der Ablehnung von gebuchten Kunden mit dem damit verbundenen Problem der Schadensersatzleistungen (vgl. Abb. 4.4-21). Abb. 4.4-21: Trade-off-Beziehung im Rahmen der Überbuchungsproblematik Quelle: In Anlehnung an Daudel/Vialle 1992, S. 76 Als Lösung bietet es sich an, basierend auf Erfahrungswerten der Vergangenheit eine Nichtwahrnehmungsprognose vorzunehmen und unter Berücksichtigung des aktuellen klassenspezifischen Buchungsverlaufs eine präzise Festlegung der Überbuchungsrate je Klasse vorzunehmen (vgl. Abb. 4.4-22). 10 8 4 26 0 Tage vor der Ankunft Tage vor der Ankunft Tage vor der Ankunft 10 8 4 26 0 10 8 4 26 0 Buchungsverlauf ohne Überbuchung Buchungsverlauf bei unbeschränkter Überbuchung Buchungsverlauf bei optimaler Überbuchung optimierte Überbuchungsrate 100% = Kapazitätsgrenze 100% = Kapazitätsgrenze 100% = Kapazitätsgrenze 150% 150%150% 50% 50%50% Abb. 4.4-22: Festlegung einer optimalen Überbuchungsrate Quelle: In Anlehnung an Daudel/Vialle 1992, S. 53 f. 4 Operatives Marketing-Controlling312 Allerdings gilt es zu betonen, dass die Überbuchung einen der heikelsten Aspekte des Yield-Management darstellt. Neben Kosten zur Entschädigung abgewiesener Kunden sind hier v.a. die Risiken der schlechten Mund-zu-Mund-Propaganda und des möglichen Verlustes an „Goodwill“ zu berücksichtigen. Die meisten Unternehmen ziehen es deshalb vor, zunächst relativ niedrige, weit unterhalb des Optimums gelegene Überbuchungsraten festzusetzen (vgl. hierzu Daudel/Vialle 1992, S. 86 f.). Fortgeschrittene Varianten des Yield-Management greifen während der Optimierung bereits auf Expertensysteme als Entscheidungsunterstützungsinstrumente zurück (vgl. Diller 1999, S. 47). 4.4.2.6 Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Deckungsbeitrags-Isoquanten Im Folgenden wird ein Instrument der Preisplanung dargestellt, das – in unterschiedlicher Ausprägung und zum Teil völlig unabhängig voneinander – von diversen Vertretern insbesondere aus den Bereichen Internes Rechnungswesen und Controlling entwickelt, propagiert und/oder eingesetzt worden ist (vgl. im Folgenden Deyhle 1967, S. 328-339; Wolkenstein 1969; Mann 1973, S. 142-158; Kilger 1976, S. 392- 398; Chmielewicz 1980, S. 204-219; Finkenrath 1980, S. 132-135; Angele 1983; Bramsemann 1987, S. 297-299; Link 1988a, S. 170 ff.; die nachfolgenden Überlegungen lehnen sich insbesondere an die letztgenannte Quelle an). Ausgangspunkt ist die Erfahrung, dass es vielen (insbesondere kleineren) Unternehmen in der betrieblichen Praxis schwierig erscheint, Preisentscheidungen marginalanalytisch auf der Basis von Preis-Absatz-Funktionen zu treffen. Häufig wird einfach eine Reihe diskreter, als plausibel und aussichtsreich angesehener Kombinationen von Preisen und Mengen mittels der progressiven (i.S.v. vorwärts schreitenden) Deckungsbeitragsrechnung durchgerechnet; je nach Zielsystem wird die Kombination mit dem größten Deckungsbeitrag, Marktanteil o.Ä. ausgewählt. Dieses Vorgehen lässt sich durch das Fehlen jeglicher Algorithmen oder zumindest heuristischer Regeln als ungestützte Enumeration charakterisieren. Die Grundidee der Deckungsbeitrags-Isoquantentechnik liegt darin, in dem vertrauten x,p-Achsenkreuz Linien der ökonomischen Vorteilhaftigkeit von p-x-Kombinationen als heuristische Orientierungshilfe aufzuzeigen. Es ist nämlich mittels der retrograden (i.S.v. rückwärts schreitenden) Deckungsbeitragsrechnung möglich, Deckungsbeitrags-Isoquanten für ein Spektrum unterschiedlicher Deckungsbeiträge eines Produktes computergestützt zu errechnen und auf dem Bildschirm abbilden zu lassen. Eine Deckungsbeitrags-Isoquante ist dabei der geometrische Ort aller Preis-Mengen-Kombinationen, die zum jeweils gleichen Deckungsbeitrag führen. Je weiter eine Deckungsbeitrags-Isoquante vom Koordinatenursprung entfernt ist, desto höher ist zwangsläufig ihr Deckungsbeitrag. Liegen derartige Isoquanten vor, so kann unter ökonomischen Kriterien eine Reihung aller im Achsenkreuz eingetragenen oder ausgewählten Preis-Mengen-Kombinationen erfolgen. Die Hoffnung ist, dass auf diese Weise die Effizienz des Suchprozesses erheblich gesteigert werden kann. Ausgangspunkt für die Planungsüberlegungen ist die Ist-Situation, wie sie durch die untere DB-Isoquante in Abb. 4.4-23 und insbesondere den darauf befindlichen Punkt 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 313 A gegeben ist; der Punkt A repräsentiert die Preis-Mengen-Kombination, wie sie rückblickend vorgelegen und zu dem Deckungsbeitrag von 9.000 T€ geführt hat. Das neu zu erreichende Ziel wird durch die „höhere“ Isoquante mit dem Plan- Deckungsbeitrag von 11.500 T€ repräsentiert. Der erste Schritt besteht nun darin, zunächst die irrelevanten Suchbereiche zu definieren. Als irrelevant für den Suchprozess müssen zum einen alle jenen p-x-Kombinationen angesehen werden, die unterhalb der Ist-DB-Isoquante liegen, da sie mit einem absolut zurückgehenden Deckungsbeitrag verbunden sind. Zum anderen erscheinen aber auch alle jene p-x- Kombinationen als irrelevant, die – vom Punkt A aus gesehen – gleichzeitig höhere Mengen und höhere Preise repräsentieren, denn dies ist – ceteris paribus – in der Regel nicht realisierbar. SOLL-DB = 11.500 TEUR D D‘ 1500T P 4,0 TEUR IST-DB = 9.000 TEUR 3,0 2,5 2,0 3,5 15.00010.000 TO 7000T B 2200T A C C‘ Abb. 4.4-23: Isoquantentechnik am Fallbeispiel Quelle: Link 1988a, S.176 Der zweite Schritt besteht in der Einschätzung von Kunden- und Konkurrenten- Reaktionen, die sich bei einer Preisveränderung um einen bestimmten Betrag vermutlich ergeben werden. Ausgehend von Punkt A ist also beispielsweise zu fragen, welcher Mengenrückgang vermutlich mit einer Preiserhöhung um 0,6 T€ verbunden 4 Operatives Marketing-Controlling314 sein wird. Liegt dieser Mengenrückgang bei etwa 2.200 Tonnen, so ergibt sich eine Preis-Mengen-Kombination entsprechend Punkt B, der auf der höheren Isoquante liegt und damit dem gewünschten Plan-Deckungsbeitrag für das Jahr 2000 entsprechen würde. Ähnlich ist zu fragen, welcher Mengenzuwachs aus einer Preissenkung um 0,1 resultieren würde; nur, wenn dieser Zuwachs bei mindestens 7.000 Tonnen liegen würde, würde Punkt C und damit die Plan-Isoquante erreicht. Höhere Mengenrückgänge bei einer Preiserhöhung bzw. geringere Mengenzuwächse bei einer Preissenkung würden jeweils zu Preis-Mengen-Kombinationen zwischen den beiden Isoquanten führen, d.h. einen Deckungsbeitragszuwachs in geringerem als dem erwünschen Umfang repräsentieren. Neben dem Ziel der Deckungsbeitrags- bzw. Gewinnmaximierung können in der Unternehmenspraxis auch andere Ziele eine hohe Relevanz besitzen. So kann beispielsweise bei einem Produkt, für das sich starke Präferenzen gezeigt haben, das Ziel einer preislich und imagemäßig höheren Positionierung verfolgt werden; eine Preiserhöhung kann aber auch angestrebt werden, wenn es sich um auslaufende Produkte mit relativ unelastischer Nachfrage (z.B. Ersatzteilbedarf für ausgelaufene Pkw-Modelle) handelt, für die eine Abschöpfungspreispolitik verfolgt werden soll. In diesen beiden Fällen ist als Suchfeld vor allen Dingen jener schraffierte Bereich zu sehen, der sich zwischen den Punkten A und B erstreckt. Auf der anderen Seite wird in der Praxis sehr häufig das Ziel einer Marktanteilsmaximierung neben dem Deckungsbeitragsziel verfolgt. Zu Gunsten dieses Ziels werden häufig erhebliche Abstriche beim Deckungsbeitragsziel hingenommen, so dass der gesamte schraffierte Suchbereich zwischen den Punkten A und C relevant wäre; ähnliches ergibt sich, wenn als Nebenziel die Destabilisierung bzw. Verdrängung konkurrierender Grenzanbieter beabsichtigt ist. Alle vorangegangenen Überlegungen müssen allerdings mit einer schwerwiegenden Einschränkung versehen werden. Die notwendige Einschätzung, welche Punkte im Achsenkreuz nicht nur vorteilhaft, sondern tatsächlich realisierbar sind, bedingt zumindest eine Vermutung über den Verlauf der Preisabsatzfunktion. Was also die Deckungsbeitrags-Isoquanten leisten können, ist nicht etwa der Ersatz, sondern nur die Ergänzung von Preis-Absatz-Zusammenhängen durch Linien der ökonomischen Vorteilhaftigkeit. Das Isoquantenschema in Abb. 4.4-23 erlaubt im Übrigen neben der Evaluierung rein preispolitischer Alternativen auch die Einbeziehung anderer Aktionsparameter. Grundsätzlich sind auch Maßnahmen im Bereich der Werbung oder Produktqualität geeignet, den Übergang von der Ist-Isoquante zur Plan-Isoquante zu realisieren. Da diese beiden Instrumente vor allem mit den subjektiv empfundenen bzw. objektiv vorhandenen Produkteigenschaften verbunden sind, seien sie – im Gegensatz zum „quantitativen“ Preisinstrument – als „qualitative“ Instrumente bezeichnet. Bestimmte Überlegungen legen nun den Schluss nahe, dass es in Abb. 4.4-23 einen Bereich gibt, der besonders günstige Voraussetzungen für einen Einsatz dieser qualitativen Instrumente bietet; dieser „qualitative“ Bereich wäre in etwa zwischen den Punkten B und D anzusiedeln: Man benötigt nur 1.500 Tonnen Mengenzuwachs, um vom Punkt D auf den Punkt D’ überzugehen, was mit einem DB-Zuwachs von 2.500 T€ verbunden ist; kostet die hierfür erforderliche qualitative Maßnahme beispielsweise 1.000 T€, so bleiben als DB-Gewinn also immer noch 1.500 T€ übrig. Vollzieht man 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 315 die gleiche Überlegung dagegen zwischen den Punkten C’ und C, d.h. im unteren Bereich der Isoquanten, so ist ein Mengenzuwachs von immerhin 6.000 Tonnen notwendig, um den gleichen ökonomischen Effekt zu erzielen. Insgesamt muss die Eignung der Deckungsbeitrags-Isoquanten sicherlich differenziert gewertet werden. Einerseits offenbart die oben angeführte, relativ hohe Zahl von Ansätzen in dieser Richtung ein Bedürfnis nach zusätzlichen heuristischen Hilfsmitteln der Preis- und Marketing-Mix-Planung. Andererseits kann das Kernproblem der betrieblichen Praxis, nämlich die Unsicherheit und zeitliche Instabilität der Preisabsatzfunktion durch diesen Ansatz nicht beseitigt oder auch nur gelindert werden. Insofern wären weitere Erfahrungen wertvoll, welche heuristische Funktion diesem Ansatz im Einsatz durch Praktiker (oder in der wissenschaftlichen Lehre) zukommen kann. 4.4.3 Planung und Kontrolle des Kommunikations-Mix 4.4.3.1 Bedeutung und Aufgaben der Kommunikationspolitik aus Sicht des Marketing-Controlling Die Kommunikationspolitik nimmt innerhalb des Marketing-Mix einen immer höheren Stellenwert ein, nicht zuletzt vor dem Hintergrund gesättigter Märkte, der rasanten Entwicklung in der Informations- und Kommunikationstechnologie, eines gewandelten Konsumentenverhaltens (hybrider, informationsüberlasteter Kunde) sowie einer steigenden Angebotshomogenisierung bei gleichzeitiger Nachfrageheterogenisierung. Angesichts dieser Rahmenbedingungen gewinnt der Einsatz kommunikationspolitischer Maßnahmen als Differenzierungsmerkmal gegenüber der Konkurrenz für Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Es ist ein regelrechter Wandel vom Produkt- hin zum Kommunikationswettbewerb zu verzeichnen (vgl. Homburg/Krohmer 2003, S. 620). Die Realisierung von Wettbewerbsvorteilen bzw. der Markterfolg werden in wachsendem Ausmaß von der Erzielung einer Unique Communication Proposition (UCP) im Sinne eines strategischen Kommunikationsvorteils determiniert (vgl. Steinmann/Zerfaß 1995, S. 12). Demzufolge können nur diejenigen Unternehmen erfolgreich konkurrieren, die auch imstande sind, erfolgreich zu kommunizieren (vgl. Boenigk 2001, S. 3). Unter dem marketingpolitischen Instrument der Kommunikationspolitik sind generell zielorientierte Entscheidungen zur Ausrichtung und Gestaltung der Kommunikation zu subsumieren (vgl. Diller 2001, S. 791). Gegenstand der Kommunikationspolitik sind somit alle Kommunikationsinstrumente und -maßnahmen zur Übermittlung von Informationen und Bedeutungsinhalten zum Zweck der Steuerung respektive zieladäquaten Beeinflussung von Meinungen, Einstellungen, Erwartungen und Verhaltensweisen der Adressaten bezüglich des Unternehmens sowie dessen Leistungen (vgl. Bruhn 2001, S. 316 f.). Die Kommunikationspolitik muss systematisch geplant, gesteuert und kontrolliert werden, um zu gewährleisten, dass zielführende kommunikationspolitische Entscheidungen getroffen werden. Der idealtypische Prozess der Marktkommunikation, 4 Operatives Marketing-Controlling316 der an den wesentlichen Entscheidungsbereichen der Kommunikationspolitik ausgerichtet ist, wird in der nachstehenden Abb. 4.4-24 illustriert. Abb. 4.4-24: Planungs- und Kontrollprozess der Kommunikationspolitik Quelle: Bruhn 2005a, S. 49 Den Ausgangspunkt des Planungsprozesses bildet eine unternehmensinterne wie -externe Situationsanalyse. Diese umfasst eine Beschreibung und Beurteilung des Marktes, der Wettbewerber, der Kunden (z.B. Einstellungen, Informationsverhalten, Mediennutzung) und der eigenen Unternehmenslage (z.B. finanzielle Ressourcen). Darüber hinaus ist es unabdingbar, sämtliche für eine konkrete kommunikationspolitische Entscheidungssituation relevanten Umsystemvariablen, wie beispielsweise Wirtschaft, Gesellschaft, Technologie, Recht und Politik, in die Planung einzubeziehen (vgl. Bruhn 2005a, S. 115). Auf dieser Grundlage sind die Kommunikationsziele zu planen und festzulegen. Notwendige Bedingung einer erfolgreichen Unternehmenspolitik stellt die Konsistenz des Zielsystems dar, wonach sich die Kommunikationsziele aus den übergeordneten Marketingzielen und diese wiederum aus den Zielen der Unternehmung ableiten (vgl. Meffert 2000, S. 678 f.). In Analogie zu allen Unternehmenszielen wird Erfolgskontrolle der Kommunikation Zielgruppenplanung Festlegung der Kommunikationsziele Situationsanalyse Festlegung der Kommunikationsstrategie Integration in den M arketing-M ixEinsatz von Kommunikationsinstrumenten Maßnahmenplanung Kalkulation des Kommunikationsbudgets Integration in den M arketing-M ix 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 317 auch für Kommunikationsziele eine eindeutige Operationalisierung gefordert, d.h. eine Bestimmung bezüglich Inhalt, Ausmaß, Zeit-, Objekt- sowie Segmentbezug (vgl. Schweiger/Schrattenecker 2005, S. 73). In inhaltlicher Hinsicht kann prinzipiell eine Differenzierung von Kommunikationszielen in ökonomische und vorökonomische bzw. psychographische Ziele vorgenommen werden (vgl. Pepels 2001, S. 87). Während zu den ökonomischen Zielen monetäre Größen wie Gewinn, Rentabilität, Kosten, Umsatzvolumen, Absatzmengen und Marktanteile zu rechnen sind, umfassen die außerökonomischen Kommunikationsziele nichtmonetäre Indikatoren wie beispielsweise Firmen- und Markenbekanntheit, Einstellungen der Nachfrager zum Unternehmen und seinen Leistungen, Präferenzen und Images. Aufgrund des oftmals nicht eindeutigen Ursache-Wirkungs- Zusammenhangs zwischen kommunikativer Maßnahme und ökonomischem Zielerreichungsgrad (Wirkungsverbund aller Marketinginstrumente) sowie der zentralen Bedeutung der durch Kommunikationsmaßnahmen ausgelösten gedanklichen und emotionalen Vorgänge im Inneren der Zielpersonen stehen vorökonomische Ziele im Mittelpunkt der Kommunikationspolitik (vgl. Bruhn 2005a, S. 159 f.). Nach dem verhaltenswissenschaftlichen Ansatz können psychographische Kommunikationsziele in kognitive (Erzeugung von Wahrnehmung bzw. Aufmerksamkeit), affektive (Weckung von Interesse und Emotionen, Änderung von Meinungen/Einstellungen) und konative (Stärkung der Kaufabsicht, Auslösen von Handlungen) Ziele unterschieden werden. Das Erreichen kognitiver und affektiver Kommunikationsziele, die den außerökonomischen Erfolg repräsentieren, ist notwendige Voraussetzung für die Verwirklichung konativer Ziele, die maßgeblich für den ökonomischen Kommunikationserfolg sind (vgl. Pepels 2001, S. 87). Nach Definition der Kommunikationsziele sind die relevanten – in sich homogenen und untereinander heterogenen – Zielgruppen der Kommunikation zu identifizieren, wodurch eine differenzierte Bearbeitung des Marktes erfolgen kann. Hierauf sind die allgemeinen Anforderungen an eine Marktsegmentierung übertragbar, nämlich Kaufverhaltensrelevanz, Aussagefähigkeit, Erreichbarkeit/Zugänglichkeit, Messbarkeit, zeitliche Stabilität und Wirtschaftlichkeit (vgl. Homburg/Krohmer 2003, S. 314). Merkmale von Zielgruppen, wie z.B. sozioökonomische, demographische, geographische oder verhaltensgerichtete Kriterien, geben konkrete Anhaltspunkte für die weitere Planung der Kommunikationsaktivitäten (vgl. Nieschlag/Dichtl/ Hörschgen 2002, S. 209 ff.). Weit verbreitet ist auch die Zielgruppendefinition auf der Basis von Typologien. Je präziser die anvisierte Zielgruppe abgegrenzt ist, desto gezielter und wirkungsvoller kann die kommunikative Ansprache erfolgen, so dass Streuverluste reduziert oder gar vermieden werden können. In der nächsten Phase des Planungsprozesses erfolgt die Formulierung der Kommunikationsstrategie, welche im Hinblick auf die Realisierung der Kommunikationsziele die Rahmenbedingungen für die nachfolgenden kommunikationspolitischen Entscheidungen festlegt. Elemente einer Kommunikationsstrategie sind beispielsweise das Kommunikationsobjekt (Marken, Produkte, Dienstleistungen, Unternehmen), die Kommunikationsbotschaft (Botschaftsinhalt und -gestaltung), das Kommunikationsareal (lokale, regionale, nationale oder internationale Ausrichtung) sowie das Kommunikationstiming (Festlegung des Zeitrahmens sowie der Intensität 4 Operatives Marketing-Controlling318 des Kommunikationseinsatzes). Diese gilt es in den nächsten Schritten weiter zu konkretisieren (vgl. Bruhn 2005a, S. 213 ff.). Unter Zugrundelegung der Strategie ist das Kommunikationsbudget zu planen. Zum einen geht es um die Festlegung der Höhe der finanziellen Ressourcen, die für die Durchführung der Kommunikationsmaßnahmen zur Realisierung der Kommunikationsziele innerhalb einer Periode bzw. mehrerer Perioden einzusetzen sind. Zum anderen besteht die Aufgabe in der Verteilung des Kommunikationsbudgets auf die einzelnen Kommunikationsinstrumente, -träger und -mittel (siehe hierzu im Einzelnen die Abschnitte 4.4.3.2.1 und 4.4.3.2.2). Des Weiteren ist auch eine Planung des Einsatzes von Kommunikationsinstrumenten zur Erreichung der jeweiligen Kommunikationsziele erforderlich. Dabei lassen sich grundsätzlich folgende Kommunikationsinstrumente differenzieren (vgl. Meffert 2000, S. 684 f.; Homburg/Krohmer 2003, S. 649): • Klassische Mediawerbung, • Public Relations, • Verkaufsförderung, • Sponsoring, • Eventmarketing, • Messen und Ausstellungen, • Direktmarketing, • Multimedia-Kommunikation, • Product Placement, • Corporate Identity. Als Postulat bzw. Leitkonzept bei der Ausgestaltung des Kommunikations-Mix gilt die „Integrierte Kommunikation“ (vgl. Link/Seidl 2006b). Hierbei handelt es sich um einen Prozess der Analyse, Planung, Durchführung und Kontrolle, der darauf abzielt, aus den verschiedenen Quellen der internen und externen Kommunikation von Unternehmen eine inhaltliche, formale und zeitliche Einheit zu erzeugen, um den Zielgruppen der Kommunikation ein konsistentes Erscheinungsbild des Unternehmens bzw. dessen Leistungen zu vermitteln (vgl. hierzu und im Folgenden Bruhn 2005b, S. 97, 100). Die Notwendigkeit der Integrierten Kommunikation ergibt sich vor allem aus der Vielfalt der eingesetzten Kommunikationsinstrumente und der damit verbundenen Problematik von Kommunikationsdefiziten im Sinne einer mangelnden Abstimmung kommunikativer Maßnahmen. Je höher der Differenzierungsbzw. Spezialisierungsgrad der Kommunikation, desto schwieriger ist eine Koordination und desto notwendiger wird eine interinstrumentelle wie intrainstrumentelle Integration. In Bezug auf letztgenannten Aspekt sei an dieser Stelle auf die Rolle des Controlling verwiesen, welchem nach dem kontributionsorientierten Ansatz die Aufgabe der Koordinationsentlastung als Führungsunterstützungsfunktion zukommt (siehe Abschnitt 1.3.4). Insofern hat das Controlling das Marketingmanagement dabei zu unterstützen, die Koordinations- bzw. Schnittstellenproblematik der Kommunikation – 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 319 insbesondere zwischen Massenmarketing und Direktmarketing – zu überwinden (vgl. Horváth 1991, S. 2 ff.). Dem Controller wird ohnehin die Funktion eines „Integrationsspezialisten“ zugesprochen, da er selbst bei den Bereichen, die ansonsten nur isoliert betrachtet werden, eine Integration vornimmt. Unter psychologischen Gesichtspunkten besteht die Zielsetzung einer Integrierten Kommunikation in der Generierung eines einheitlichen, widerspruchsfreien Erscheinungsbildes des Unternehmens bzw. der Marke, was sich in gesteigerter kommunikativer Glaubwürdigkeit und Akzeptanz seitens der Kunden niederschlägt (vgl. hierzu und im Folgenden Bruhn 2005b, S. 100 ff.). Ebenso wird mittels abgestimmten Kommunikationseinsatzes eine klare Positionierung des Unternehmens bzw. der Marke und somit eine kommunikative Differenzierung im Wettbewerb angestrebt. Ferner führt die Integration sämtlicher Kommunikationsmaßnahmen zu einer reduzierten Informationsüberlastung der Kunden. Durch die wiederholte Nutzung konsistenter Aussagen und Bilder können darüber hinaus verbesserte Lerneffekte bei den Zielgruppen erreicht werden. Mit der Integrierten Kommunikation gehen auch Synergieeffekte einher, indem durch das Zusammenwirken unterschiedlicher kommunikativer Maßnahmen in additiver oder gar sich potenzierender Weise eine stärkere Kommunikationswirkung erreicht wird als im Falle eines isolierten Einsatzes der Kommunikationsinstrumente. Diesbezüglich haben empirische Studien gezeigt, dass beispielsweise der integrative Einsatz von klassischen Massenmedien und Direktkommunikation via Direct Mail einen beachtlichen Zuwachs der Werbewirkung – in Form einer erhöhten Werbeerinnerungsquote, einer gesteigerten Weiterempfehlungsrate sowie einer verstärkten Markenloyalität von Kunden – zur Folge hat (vgl. Mann 2005b, S. 22 f.). Im Rahmen der ökonomischen Zielsetzungen der Integrierten Kommunikation ist neben der Realisierung von Synergieeffekten auch die Ausnutzung von Kostensenkungspotenzialen zu nennen, wodurch insgesamt letztlich eine Effektivitäts- und Effizienzsteigerung der Unternehmenskommunikation erzielt werden kann. Die Auswahl von Kommunikationsinstrumenten und deren Zusammenführung zu einem optimalen Kommunikations-Mix (keine Verbesserung des Zielerreichungsgrades durch Umgestaltung der Kommunikationsinstrumente möglich) stellt allerdings ein sehr komplexes Planungsproblem dar (vgl. hierzu und im Folgenden Meffert 2000, S. 828 f.). Werden alle möglichen Ausprägungen kommunikationspolitischer Instrumente und Maßnahmen berücksichtigt, so führt dies zu einer nicht mehr fassbaren Zahl an Mix-Kombinationen. Eine optimale Selektion wird zum einen durch die sachlichen und zeitlichen Interdependenzen kommunikativer Aktivitäten bzw. Interaktionseffekte im Marketing-Mix erschwert und zum anderen dadurch, dass unterschiedliche Mix-Kombinationen aufgrund partieller Substituierbarkeit zwischen den Kommunikationsinstrumenten die gleiche Wirkung erzielen können. Zur Bestimmung des optimalen Kommunikations-Mix stehen heuristische und analytische Verfahren zur Verfügung. Nach marginalanalytischen Ansätzen liegt das Optimum dann vor, wenn sich die partiellen Ableitungen der Gewinnfunktion nach allen Kommunikationsinstrumenten ausgleichen (Gesetz vom Ausgleich der Grenzerträge). Einen weiteren Lösungsansatz stellt beispielsweise das bekannte BRAND- AID-Modell dar (vgl. Little 1975, S. 628 ff.). 4 Operatives Marketing-Controlling320 Wie Abb. 4.4-24 zeigt, ist neben der Kalkulation des Kommunikationsbudgets und der soeben thematisierten Einsatzplanung von Kommunikationsinstrumenten auch die Maßnahmenplanung zentraler Bestandteil der Kommunikationsplanung. Bei der kommunikativen Maßnahmenplanung geht es im Wesentlichen darum, eine konkrete Kommunikationsbotschaft zu formulieren, die einzusetzenden Kommunikationsmittel auszuwählen sowie über deren Verschlüsselung (Modalitäten Text, Bild und Ton) zu entscheiden (vgl. Bruhn 2005a, S. 73, 338 ff.). Die Kommunikationserfolgskontrolle stellt auf den Zielerreichungsgrad kommunikativer Aktivitäten ab; es wird überprüft, ob die anvisierten Ziele mittels der Kommunikationsmaßnahmen erreicht wurden (siehe Abschnitt 4.4.3.2.3). Der Kontrollmechanismus erfolgt prozessbegleitend, also während Planung und Durchführung sowie nach der Realisation. Analysen des Kommunikationserfolgs bzw. von Kommunikationswirkungen ermöglichen es, Anpassungsnotwendigkeiten aufzuzeigen, d.h. Kommunikationspläne fortwährend zu aktualisieren und gegebenenfalls zu revidieren. In Form eines Kommunikationsaudits sind die Planungsgrundlagen und -prämissen einer kritischen Reflexion zu unterziehen. Folglich wird der Prozess der Kommunikationsplanung und -kontrolle zum lernenden System im Sinne eines „Closed-Loop“ (vgl. Wirtz/Blockus 2006, S. 205 f.). Die Ergebnisse der Erfolgskontrolle liefern dementsprechend bedeutsame Anhaltspunkte zur Sicherung respektive Verbesserung der Effektivität und Effizienz künftiger Kommunikationsaktivitäten. Um eine integrierte Ausrichtung aller Marketinginstrumente zu gewährleisten, sind die Entscheidungen im Planungs- und Kontrollprozess der Marktkommunikation mit den anderen Entscheidungen im Marketing-Mix abzustimmen (vgl. Bruhn 2005a, S. 48). Auch in diesem Zusammenhang ist abermals auf die führungsunterstützende Koordinationsentlastungsaufgabe des Controlling hinzuweisen. 4.4.3.2 Ausgewählte Instrumente des operativen Kommunikationscontrolling Das Marketing-Controlling findet in der Kommunikationspolitik hauptsächlich bei zwei Problemfeldern Anwendung: der Programmplanung von Kommunikationsmaßnahmen – Bestimmung des Kommunikationsbudgets und Budgetverteilung – sowie der Erfolgskontrolle der durchgeführten Maßnahmen (vgl. Köhler 1993b, S. 353). Diese Aspekte werden in den nächsten Abschnitten detaillierter behandelt. 4.4.3.2.1 Planung des Kommunikationsbudgets Zur Bestimmung des Kommunikationsbudgets liegt eine große Bandbreite von praxisbezogenen sowie theoriegeleiteten Methoden vor. Diese reichen von Heuristiken im Sinne einfacher Entscheidungsregeln („Faustregeln“) bis hin zu anspruchsvollen analytischen Ansätzen. Die Verfahren der Budgetierung stammen aus der Mediawerbung und werden daher vornehmlich in diesem Zusammenhang dargelegt. Im Folgenden wird zunächst eine Auswahl der in der Praxis dominierenden heuristischen Ansätze der Budgetierung in der Kommunikationspolitik vorgestellt. Im Rahmen des Einsatzes von Planungskennziffern erfolgt die Ermittlung des Werbebudgets auf Basis eines fixen oder variablen Prozentsatzes von einer Bezugs- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 321 größe. Die bekanntesten Planungskennziffermethoden sind (vgl. Zentes 1982, S. 2208 ff.; Becker 2001a, S. 773 ff.): • Ausrichtung der Budgethöhe an Absatzmengen („method per unit“), • Ausrichtung der Budgethöhe am wert- oder mengenmäßigen Umsatz („percentage of sales method“), • Ausrichtung der Budgethöhe am Gewinn („percentage of profit method“), • Ausrichtung der Budgethöhe an verfügbaren Finanzmitteln („all you can afford method“), • Ausrichtung der Budgethöhe am Marktanteil („competitive level method“), • Ausrichtung der Budgethöhe am Wettbewerb („competitive parity method“). Unterzieht man diese Ansätze einer kritischen Würdigung, so stehen den Vorteilen der Einfachheit der Modelle bzw. geringen Verfahrenskomplexität sowie einer relativ problemlosen Datengewinnung gravierende Nachteile gegenüber. Diese heuristischen Methoden sind sowohl sehr ungenau und grob als auch nicht theoretisch oder empirisch fundiert. Insofern erfolgt die Bestimmung der Budgethöhe willkürlich und basiert nicht auf rationalen, logischen Begründungen, wobei auch die Wirkungszusammenhänge zwischen Kommunikationsaktivitäten und Zielerreichungsgraden au- ßer Acht gelassen werden (vgl. Bruhn 2005a, S. 243). Insbesondere in Bezug auf die in der Praxis häufig angewandte Methode der Orientierung am Umsatz bzw. Gewinn, bei der die Budgethöhe als bestimmter Prozentsatz des vergangenen, derzeitigen oder geplanten Umsatzes bzw. Gewinns festgelegt wird, ist eine Umkehrung des zu postulierenden Kausalzusammenhangs zu monieren. Verdeutlicht an der Bezugsgröße des Umsatzes bedeutet dies konkret, dass der Umsatz hierbei das Budget determiniert und nicht – wie im sachlogischen Zusammenhang – das Budget (Ursache) den Umsatz (Wirkung). Das birgt die Gefahr einer prozyklisch orientierten Kommunikationspolitik, d.h. in umsatzschwachen/ umsatzstarken Planungsperioden erfolgt eine niedrige/hohe Budgetierung, woraus wiederum sich selbst verstärkende Negativentwicklungen resultieren. Neben einer fehlenden sachlogischen Beziehung gibt es die Problematik eines prozyklischen Verhaltens auch bei der Ausrichtung des Budgets an verfügbaren, über einen angestrebten Mindestgewinn hinausgehenden Finanzmitteln. In einer schwachen Unternehmenslage sind nur geringe Etats möglich, obwohl es gerade in einer solchen Situation empfehlenswert sein kann, durch einen Mehraufwand an kommunikativen Maßnahmen eine Verbesserung der wirtschaftlichen Lage des Unternehmens zu bewirken. Des Weiteren bestehen auch hinsichtlich der Orientierung an der Konkurrenz als Kriterium zur Festlegung des unternehmenseigenen Kommunikationsbudgets aufgrund der Verschiedenartigkeit der Kontextbedingungen erhebliche Zweifel. Zusammenfassend ist zu konstatieren, dass bei vorgenannten Ansätzen die Gefahr einer Fehlallokation besteht und diese daher nur zufällig zur Optimierung des Kommunikationsbudgets führen (vgl. ausführlich zur Kritik an den Verfahren Homburg/ Krohmer 2003, S. 629 f.; Pepels 2001, S. 100 ff.; Fill 2001, S. 270 ff.). Bei der Ziel- und Aufgabenmethode („objective and task method“) hingegen wird der sachlogische Zusammenhang dadurch gewährleistet, dass die Festlegung des Budgets retrograd erfolgt (vgl. hierzu und im Folgenden Simon/Möhrle 1993, S. 4 Operatives Marketing-Controlling322 306). Nach einer Spezifizierung der Kommunikationsziele werden die zur Zielerreichung erforderlichen Kommunikationsmaßnahmen bestimmt, für deren Durchführung dann eine kostenmäßige Bewertung erfolgt. Letztlich ergibt sich das Kommunikationsgesamtbudget aus der Summe der für die Realisierung des zieladäquaten Maßnahmenbündels benötigten Kosten. Überschreitet die Kommunikationskampagne die Budgethöchstgrenze, so ist eine Modifikation der Kommunikationsziele vorzunehmen und der Ablauf wiederholt sich. Der wesentliche Vorteil dieses Ansatzes liegt in der schlüssigen Herleitung der Budgethöhe, womit es die einzige Heuristik ist, die ein rationales Verfahren zur Budgetierung darstellt. Ferner können unternehmensinterne sowie -externe Einflussfaktoren in den Planungsprozess einbezogen werden, wie z.B. finanzielle Unternehmensressourcen, die Position des zu budgetierenden Produkts im Lebenszyklus sowie das Konkurrenzverhalten. Neben einem hohen Planungsaufwand liegt der Hauptnachteil dieser Methode in der fehlenden Prüfung, ob ein Ziel unter Berücksichtigung der zu seiner Erreichung erforderlichen Kosten – in Form eines Kosten-/Nutzen-Verhältnisses – erstrebenswert ist oder nicht (vgl. Zentes 1982, S. 2214). Will man die Prüfung des Kosten-/Nutzen-Verhältnisses integrieren (hierbei stößt man auf die typische Controllerfrage „Rechnet sich das?“), so lässt sich dies auf einfache Weise durchführen, wie folgendes Zahlenbeispiel verdeutlicht: Soll durch die Kommunikationskampagne ein zusätzlicher Umsatz von 1.000.000 Euro und eine Umsatzrendite von 20 %, d.h. 200.000 Euro, erzielt werden, so darf das Budget ebenfalls maximal 200.000 Euro betragen. Aufgrund der Tatsache, dass heuristische Ansätze auf der Suche nach (Näherungs-) Lösungen anhand von subjektiven Erfahrungsurteilen den Kommunikationszielen im Allgemeinen nur zufällig gerecht werden können, wurden analytische bzw. theoretische Ansätze zur Optimierung von Budgetentscheidungen im Rahmen der Kommunikationspolitik entwickelt. Theoretische Lösungsansätze bilden auf Basis bestimmter Annahmen den funktionalen Zusammenhang zwischen Budgethöhe und Kommunikationszielgröße (Werbewirkungsfunktion) modellhaft ab und ermitteln durch mathematische Lösungsalgorithmen „optimale“ Lösungen für die Höhe des Kommunikationsbudgets (vgl. Schweiger/Schrattenecker 2005, S. 184). Als analytische Ansätze der Budgetierung seien exemplarisch aufgeführt: • ADBUDG-Modell (vgl. Little 1970), • Dorfman-Steiner-Modell (vgl. Dorfman/Steiner 1954), • Fischerkoesen-Modell (vgl. Pepels 2001, S. 109), • Koyck-Modell (vgl. Koyck 1954), • Kuehn-Modell (vgl. Kuehn 1961), • Lambin-Modell (vgl. Lambin 1968), • Marginalanalytisches Modell (vgl. Rogge 2000, S. 156 ff.), • Nerlove-Arrow-Modell (vgl. Nerlove/Arrow 1962), • Weinberg-Modell (vgl. Weinberg 1960), • Vidale-Wolfe-Modell (vgl. Vidale/Wolfe 1957). 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 323 Darüber hinaus existiert eine Vielzahl von Modellerweiterungen bzw. Modellvarianten, auf die an dieser Stelle jedoch nur verwiesen werden kann (vgl. Sabel/Weiser 2000, S. 293 ff.; Bruhn 2005a, S. 243 und die dort angeführte Literatur). Anschlie- ßend wird vertiefend das Weinberg-Modell vorgestellt und an einem Beispiel demonstriert. Dem konkurrenzbezogenen Ansatz vonWeinberg liegt die Annahme zugrunde, dass Werbung für ein bereits eingeführtes Produkt auf einem gesättigten Markt keinen Einfluss auf den Branchenumsatz hat, sondern lediglich die Aufteilung des Marktes innerhalb einer Branche und folglich die Marktanteile verändert (vgl. hierzu und im Folgenden Köhler 1993b, S. 360; Meffert 2000, S. 788 f.). Das Ziel einer Marktanteilssteigerung bildet den Ausgangspunkt des Modells. Dabei hängt die Steigerung des Marktanteils von dem Ausmaß der unternehmenseigenen Werbeaktivitäten und von denjenigen der Konkurrenz ab. Diese beiden Einflussfaktoren sind auch maßgeblich für die Konkurrenzänderungsrate (e), gewissermaßen der Anteil der eigenen Werbeausgaben (WU) am eigenen Umsatz (UU) in Relation zum Anteil der Werbeausgaben der Konkurrenz (WK) an deren Umsatz (UK). Formal gilt: Gemäß empirischen Untersuchungen besteht eine Abhängigkeit der Marktanteilsver- änderung von der Konkurrenzänderungsrate e. Ist e < 1 bzw. e > 1, so ist der unternehmenseigene Anteil der Werbeausgaben am Umsatz geringer bzw. höher als bei der Konkurrenz. Unter der Annahme, dass alle Unternehmen der Branche die gleiche Werbeproduktivität aufweisen (z.B. hinsichtlich Mediawirkung und Kreativität), sinkt der Marktanteil der eigenen Unternehmung bei e < 1, wohingegen er bei e > 1 steigt. Demzufolge steigt/sinkt der Marktanteil mit einer steigenden/sinkenden Konkurrenzänderungsrate. Durch Umformung obiger Gleichung und Abschätzung der entsprechenden Werte kann nun jenes Werbebudget ermittelt werden, das erforderlich ist, um in der Folgeperiode eine konkrete Marktanteilssteigerung zu generieren: Zu den Vorteilen dieses Modells zählen die realistische Zielsetzung, die explizite Einbeziehung von Konkurrenzaktivitäten sowie die relativ geringen Informationsanforderungen. Dagegen ist die einseitige Fokussierung auf die Marktanteilssteigerung als Zielgröße für die Festlegung des Budgets kritisch zu sehen. Darüber hinaus liegen die Nachteile dieses Ansatzes in der Konstanzannahme für e und der Annahme gleicher Werbeproduktivität, einer fehlenden Beachtung langfristiger Kommunikationswirkungen (Carry-over-Effekte) wie auch in der Missachtung der Wirkungen anderer Marketinginstrumente. K K UU U W UeW ⋅⋅= K K U U U W U W e := 4 Operatives Marketing-Controlling324 Beispielrechnung Weinberg-Modell Ein Unternehmen im Konsumgüterbereich produziert Shampoo. Die Kommunikationsabteilung legt für das Produkt „BeautyHair“ das optimale Werbebudget fest. Folgende Angaben liegen vor: t t + 1 UU 2.000.000 € WU 250.000 € UK 8.000.000 € 7.800.000 € WK 500.000 € 487.500 € Marktanteil des Unternehmens MA 20 % Daraus lässt sich die Konkurrenzänderungsrate e errechnen. Konkurrenzänderungsrate Das Ziel des Unternehmens für das Jahr t+1 besteht in einer Steigerung des bisherigen Marktanteils des Shampoos um 10 Prozent, d.h. in der Folgeperiode ist ein geplanter Umsatz in Höhe von 2.200.000 € zu erreichen. Das erforderliche Werbebudget zur Erzielung eines Marktanteils von 22 Prozent in t+1 errechnet sich wie folgt: Das Werbebudget für das Shampoo „BeautyHair“ muss in der Periode t+1 275.000 € betragen, um eine Steigerung des Marktanteils von 10 Prozent zu realisieren. Abb. 4.4-25: Beispielrechnung Weinberg-Modell Quelle: In Anlehnung an Bruhn 2005b, S. 414 f. 4.4.3.2.2 Allokation des Kommunikationsbudgets Nach der Bestimmung der Budgethöhe ist nun eine Verteilung des Budgets vorzunehmen. Die Budgetallokation impliziert eine Aufteilung des Kommunikationsbudgets in sachlicher und zeitlicher Hinsicht, um die angestrebten Kommunikationsziele unter Effektivitäts- und Effizienzgesichtspunkten bestmöglich zu erreichen (vgl. hierzu und im Folgenden Kotler/Bliemel 1999, S. 954 ff.; Bruhn 2005a, S. 279 ff.; zum State of the Art in der Budgetallokation vgl. Peters/Krafft 2005, S. 82 ff.). Differenziert werden können u.a.: • Interinstrumentelle Allokation, d.h. Verteilung des Budgets auf die einzelnen Kommunikationsinstrumente (z.B. Mediawerbung), • Intermediaselektion, d.h. Verteilung des Budgets auf die jeweiligen Erscheinungsformen eines Kommunikationsinstruments (z.B. Fernsehen, Zeitungen, Zeitschriften, Hörfunk, Plakate) sowie 0,2 000.000.8 000.500 : 000.000.2 000.250 : === K K U U U W U W e €000.275 000.800.7 500.487 000.200.20,2 =⋅⋅=⋅⋅= K K UU U W UeW 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 325 • Intramediaselektion, d.h. Verteilung des Budgets auf die jeweiligen Kommunikationsträger innerhalb der Erscheinungsformen (z.B. Verteilung des Budgets für Fernsehwerbung auf verschiedene Sender wie ARD, ZDF, RTL). Im Rahmen der interinstrumentellen Allokation sowie der Intermediaselektion mit tendenziell strategischem Charakter werden zur Beurteilung der Kommunikationsinstrumente bzw. der jeweiligen Erscheinungsformen im Hinblick auf das Erreichen der Kommunikationsziele verschiedene Kriterien herangezogen: Funktion (z.B. Information, Unterhaltung), Darstellungsbasis (z.B. Text, Bild, Ton), Konzeption (z.B. informativ, seriös, emotional), Situation (z.B. Nutzung zu Hause oder unterwegs), Frequenz (ein- oder mehrmalige Nutzungsmöglichkeit), Erscheinungsweise (z.B. täglich, wöchentlich, monatlich), Kosten, Zielgruppenerreichbarkeit, Reichweite u.a.m. (vgl. Meffert 2000, S. 812 ff.; Pepels 2001, S. 431 ff.). Darüber hinaus ist die Kontaktqualität von zentraler Bedeutung, die u.a. demographische und psychographische Nutzermerkmale bestimmter Kommunikationsträgergattungen sowie Imageaspekte einbezieht. Die Entscheidungen zur Auswahl der Kommunikationsinstrumente bzw. Erscheinungsformen erfolgen vornehmlich auf der Basis heuristischer Verfahren, wie z.B. Scoring-Modelle, Vergleichs-Checklisten und Portfolioanalysen (vgl. Bruhn 2005a, S. 283 ff., 287 f.). Für die Bewertung und Auswahl einzelner Kommunikationsträger im Rahmen der taktisch-operativen Intramediaselektion stehen insbesondere folgende Kriterien im Vordergrund: Verbreitungsgrad, zeitliche Verfügbarkeit, Kontaktqualität (z.B. redaktionelles Umfeld) und Prestige (z.B. Seriosität einer Zeitung) des Mediums, Nutzungspreis sowie die Kontaktmaßzahlen Reichweite, Kontaktsumme, Kontakthäufigkeit und Kontaktverteilung (vgl. Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 2002, S. 1082 ff.). Ebenso unterscheiden sich die Kommunikationsträger in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit, dass aus einem reinen Kommunikationsträgerkontakt ein Kommunikationsmittelkontakt wird. Dabei ist stets von Interesse, in welchem Ausmaß sich die anvisierte Zielgruppe unter den Empfängern des jeweiligen Mediums befindet (z.B. ist es wenig sinnvoll, in einer Jugendzeitschrift für ein Rheumamittel zu werben). Die Reichweite als die in der Praxis gebräuchlichste Kontaktmaßzahl gibt an, wie viele Personen insgesamt (quantitative globale Reichweite) oder innerhalb einer Zielgruppe (qualitative zielgruppenspezifische Reichweite) durch ein bestimmtes Medium bzw. eine Kommunikationsträgerkombination mindestens einmal erreicht wurden (vgl. Kloss 2003, S. 132 f.). Wie auch aus Abb. 4.4-26 hervorgeht, können je nach Anzahl der Schaltungen und Zahl der berücksichtigten Medien unterschiedliche Reichweitenmaße differenziert werden: • Bruttoreichweite (eine Einschaltung in einem Medium): sämtliche Kontakte aller Personen mit einem Werbeträger; • Kumulierte Reichweite (mehrere Einschaltungen in einem Medium): Gesamtanzahl aller Nutzer eines Werbeträgers bei mehrmaliger Belegung, bereinigt um diejenigen Nutzer, die wiederholt erreicht wurden (interne Überschneidung); • Nettoreichweite (je eine Einschaltung in mehreren Medien): Bei einer parallelen Belegung von Werbeträgern kommt es bei Personen, die nicht nur eines dieser Medien nutzen, zu so genannten externen Überschneidungen, die bei der Ermittlung der Nettoreichweite herauszurechnen sind; 4 Operatives Marketing-Controlling326 0 1 2 und mehr Anzahl der Einschaltungen Nettoreichweite (bereinigt um externe Überschneidungen) 0 1 2 und mehr Kumulierte Reichweite (bereinigt um interne Überschneidungen)A nz ah ld er E in sc ha lt un ge n Medium A Medium B Kombinierte Reichweite (bereinigt um externe und interne Überschneidungen) Bruttoreichweite Kumulierte Reichweite (bereinigt um interne Überschneidungen) Bruttoreichweite A nz ah ld er E in sc ha lt un ge n • Kombinierte Reichweite (mehrere Einschaltungen in mehreren Medien): Gesamtanzahl der durch die jeweilige Werbeträgerkombination mindestens einmal erreichten Personen, bereinigt um die internen und externen Überschneidungen. Abb. 4.4-26.: Klassifizierung von Reichweitenmaßen Quelle: Schmalen 1992, S. 127 i.V.m. Meffert 2000, S. 818 Des Weiteren ist die Höhe des Nutzungspreises für die Auswahl eines konkreten Kommunikationsträgers von zentraler Bedeutung. Als das am weitesten verbreitete Preisbewertungsverfahren gilt die Beurteilung der Medienwirkung nach dem Tausenderkontaktpreis (TKP). Dies ist der Preis, der gezahlt werden muss, um mit einer einmaligen Belegung eines Mediums 1.000 Personen zu erreichen. Der TKP errechnet sich aus der Relation der Kosten für die Belegung eines Mediums j (cj) zu den dadurch erreichten Kontakten bzw. Nutzern pro Ausgabe eines Mediums j bei einmaliger Schaltung (Kj), multipliziert mit 1.000 (vgl. Schmalen 1992, S. 155): Der Tatsache, dass die anvisierte Zielgruppe nur in den seltensten Fällen mit der erreichten Nutzerschaft übereinstimmt, wird im gewichteten bzw. qualitativen TKP – durch Multiplikation des sich im Nenner befindlichen K-Wertes mit dem Anteil der in ihm enthaltenen Zielgruppe – Rechnung getragen. Der Hauptnachteil des TKP liegt vor allem darin, dass sowohl die Werbemittelkontaktchance (Beitrag des Werbeträgers zur Wirkung des Werbemittels) als auch Unterschiede in der Kontaktqualität keine Berücksichtigung finden. Zudem werden auch interne und externe Überschneidungen in Kauf genommen (vgl. Kotler/Bliemel 1999, S. 1004 f.; Meffert 2000, S. 817). Anhand von Intramediaselektionsmodellen kann – unter Einflussnahme dargelegter Kontaktmaßzahlen – der optimale Streuplan bei gegebenem Kommunikationsbudget ermittelt werden. Diesbezüglich lassen sich drei Gruppen modellgestützter Verfahren unterscheiden: Rangreihenverfahren (z.B. nach Maßgabe des TKP), Evaluierungsverfahren sowie Optimierungsverfahren (z.B. lineare Optimierung) (vgl. Bruhn 2005a, S. 307 ff.). 000.1⋅= j j j K c TKP 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 327 Neben der sachlichen Aufteilung des Kommunikationsbudgets stellt dessen Verteilung in zeitlicher Hinsicht eine weitere wesentliche Aufgabe der Budgetallokation dar. Hierbei stehen vor allem die Fragen nach der Wahl des/der Belegungszeitpunkte(s), nach den zeitlichen Abständen zwischen einzelnen Schaltungen sowie nach der Anzahl der Wiederholungen im Fokus (vgl. Hempelmann 1993, S. 479 ff.). Die Entscheidungen sind dabei auf der Grundlage des verhaltenswissenschaftlichen Zusammenhangs zwischen zeitlicher Kommunikationsstreuung und erzielter Kommunikationswirkung zu treffen. Dieser Zusammenhang ist Gegenstand einer Vielzahl empirischer Studien, die allesamt zu dem Ergebnis kommen, dass – in Form von Lern- und Vergessenseffekten – die Werbewirkung (z.B. die aktive Markenbekanntheit) im Zeitablauf abnimmt und zwar umso mehr, je geringer die Kontakthäufigkeit ist (vgl. Zielske 1959, S. 239 ff.). Diesbezüglich ist jedoch zu beachten, dass eine steigende Anzahl von Wiederholungen auch negative Effekte auf die Werbewirkung haben kann, wie z.B. das Auslösen von Abwehrreaktionen (Reaktanzen) beim Rezipienten. Als Alternativen des zeitlichen Werbeeinsatzes stehen grundsätzlich ein konzentrierter Werbeeinsatz (kurzfristig hoher Werbeeinsatz, z.B. Parteienwerbung für die Bundestagswahl), ein gleichverteilter Werbeeinsatz sowie ein pulsierender Werbeeinsatz (z.B. saisonbedingte Werbung für Eiscreme) zur Verfügung (vgl. Bruhn 2005a, S. 315 f.). 4.4.3.2.3 Erfolgskontrolle kommunikationspolitischer Maßnahmen In Anbetracht der Tatsache, dass Kontrollen eine unerlässliche Ergänzung zur Planung im Sinne von Entscheidungsüberprüfung darstellen respektive das Planungssystem zweifellos einer Vervollkommnung durch ein Kontrollsystem bedarf, führt dieser enge funktionale Zusammenhang auch zu einer integrativen Verknüpfung von Kommunikationsplanung und Kommunikationserfolgskontrolle auf der Basis kybernetischer Regelkreisprinzipien (vgl. Palloks 1991, S. 24, 52 f.). Wie bereits aufgezeigt, erfolgen Kontrollen während des gesamten Kommunikationsprozesses, was in den einzelnen Phasen zu direkten Rückkopplungen führt. Das Aufdecken von Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Zuständen gewährleistet, dass umgehend korrigierende Maßnahmen ergriffen werden können oder gegebenenfalls eine Modifikation von Zielen erfolgt. Angesichts der enormen Kosten, die der Einsatz kommunikationspolitischer Aktivitäten verursacht, und vor dem Hintergrund begrenzter Kommunikationsbudgets wird von Unternehmen zunehmend eine Messung des erzielten Kommunikationserfolgs gefordert. Jedoch sind in kaum einem anderen Investitionsbereich die Bewertungsund Kontrollmöglichkeiten derart beschränkt wie im Bereich der Kommunikationspolitik (vgl. Erichson/Maretzki 1993, S. 523). Die mit dem Erfolg kommunikationspolitischer Maßnahmen verbundene Ungewissheit wird durch folgendes, u.a. Henry Ford zugesprochenes Zitat verdeutlicht: „I know half the money I spend on advertising is wasted. I just don’t know which half.“ Wesentliche Ursache hierfür ist die Problematik der Isolierbarkeit und Zurechenbarkeit einzelner Kommunikationswirkungen, insbesondere aufgrund von Wirkungsverbunden, Carry-over-Effekten, Spill-over-Effekten sowie von Kumulationseffekten (vgl. Mayer 1993, S. 215). Ferner kann es durch eine Vielzahl weiterer externer Einflüsse bzw. Störeffekte, wie z.B. das Konkurrenzverhalten oder gesamtwirtschaftliche Faktoren, zu Verzerrungen 4 Operatives Marketing-Controlling328 in der Wirkung kommunikativer Maßnahmen kommen. Kausale Zuordnungen von bestimmten Kommunikationsmaßnahmen zu festgestellten Ergebnisverbesserungen, z.B. Umsatzsteigerungen, lassen sich selbst im nahezu idealen Falle einer Couponeinlösung nur bedingt vornehmen. Auch hierbei kann der letztendliche Kaufentschluss in aller Regel noch auf eine Vielzahl sonstiger Einflussgrößen, wie z.B. Erfahrungen mit dem Produkt, Empfehlungen oder Preissteigerungen bei der Konkurrenz, zurückzuführen sein (vgl. Köhler 1993b, S. 354). Die beiden Komplexe der Kommunikationserfolgskontrolle und Kommunikationswirkungsforschung sind eng miteinander verknüpft. Auf Basis der Erkenntnisse aus der Wirkungsforschung impliziert die Erfolgskontrolle die Bewertung einzelner Maßnahmen im Hinblick auf die Realisierung definierter Ziel(Wirkungs-)Größen (vgl. Bruhn 2005a, S. 492). Die Verfahren für die Erfolgsmessung lassen sich grundsätzlich in Methoden der Beobachtung und Methoden der Befragung unterteilen (vgl. hierzu und im Folgenden Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 2002, S. 442 ff.; Meffert 2000, S. 832 ff.). Ein weiteres Unterscheidungskriterium ist der Zeitpunkt der Erfolgskontrolle. Tests, die vor dem Markteinsatz der Kommunikationsmittel – Pretests – stattfinden, dienen zur Wirkungsprognose und geben Anhaltspunkte darüber, welches einzusetzende Kommunikationsmittel voraussichtlich die größte Wirkung erzielen wird. Hingegen kontrollieren Tests, die nach dem Kommunikationseinsatz – Posttest – erfolgen, welche Wirkungen die eingesetzten Kommunikationsmittel hervorgerufen haben. Zusätzlich werden In-between-Tests während der Umsetzungsphase gelegentlich zur Feinsteuerung von Maßnahmen eingesetzt. Des Weiteren wird im Rahmen der Testsituation zwischen Labor- und Feldexperiment unterschieden. Ein Laborexperiment simuliert die Realität unter künstlichen Bedingungen und isoliert bzw. kontrolliert die experimentellen Einflüsse. Feldexperimente zeichnen sich dadurch aus, dass sie in einer unbeeinflussten und für den Probanden natürlichen, realistischen Umgebung stattfinden. Die folgenden Ausführungen zu ausgewählten Methoden der Erfolgsmessung kommunikationspolitischer Maßnahmen stammen schwerpunktmäßig aus der Werbewirkungsforschung, die unter den Kommunikationsinstrumenten bis dato am weitesten entwickelt ist. Diese Methoden lassen sich jedoch auch auf andere Gebiete der Kommunikationspolitik übertragen. Kognitive sowie affektive Erfolgsgrößen, wie z.B. durch Kommunikationsmaßnahmen erzeugte Aufmerksamkeit und Aktivierung oder hervorgerufenes Interesse und emotionales Erleben, können durch Beobachtungsmethoden erfasst werden. Dazu werden u.a. Verfahren der Herz-, Gehirnstrom-, Puls-, Blutdruck-, Atem-, Hautwiderstand- und Stimmfrequenzmessung sowie der Blickaufzeichnung eingesetzt. Zur Unterstützung dienen dabei apparative Vorrichtungen wie Tachistoskop, Pupillometer und Augenkamera, Psychogalvanometer und Elektroenzephalogramm (vgl. Pepels 2001, S. 159). Befragungsmethoden zur Ermittlung von Gedächtniswirkungen in Form von Erinnerungs- bzw. Wiedererkennungswerten sind der Recall-Test und der Recognition- Test. Während beim Recall-Test die Erinnerung an das Kommunikationsmittel im Fokus steht (gestützte – aided Recall – oder ungestützte – unaided Recall – Erinnerung an z.B. Produkt, Marke oder Werbeaussage), basiert der Recognition-Test auf 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 329 der Wiedererkennung des Kommunikationsmittels als Wirkungskriterium (vgl. Kloss 2003, S. 162 f.). Als Beobachtungsmethoden zur Erfassung konativer Erfolgsgrößen, insbesondere des Kaufverhaltens, gelten Panels. Unter Panelerhebungen sind Untersuchungen zu verstehen, die bei einem festgelegten konstanten Kreis von Erhebungseinheiten wiederholt in regelmäßigen Zeitabständen zum gleichen Untersuchungsgegenstand vorgenommen werden (vgl. hierzu und im Folgenden Bruhn 2005a, S. 509 ff.). Verbraucherpanels (z.B. ConsumerScan und ConsumerScope der GfK AG) dienen dazu, das Kaufverhalten von Haushalten oder Einzelpersonen zu protokollieren und auszuwerten. Dazu werden die Einkaufsdaten der Panelteilnehmer, wie z.B. Datum des Einkaufs, Einkaufsstätte sowie Art, Marke, Menge und Preis der eingekauften Produkte, mittels Eintragung in Erhebungsbögen oder durch Einscannen („Inhome Scanning“ bzw. „Electronic Diary“) erfasst. Anhand dieser Daten werden im Rahmen deren Aufbereitung und Analyse Informationen u.a. über Käuferzahlen, Verbrauchsmengen, Kaufhäufigkeiten, Durchschnittspreise und Marktanteile gewonnen. Darüber hinaus liefern Single-Source-Panels (z.B. Mikrotestmarkt BehaviourScan der GfK AG) sowohl Daten über das Kaufverhalten von Konsumenten als auch über deren Mediennutzung, wodurch sich kausale Schlüsse über die Beziehung zwischen Kommunikationsmaßnahme und der Erfolgsgröße Kaufverhalten ziehen lassen. Auf Handelsebene stellen Handelspanels (z.B. Scannerpanels InfoScan der GfK AG und Scantrack der A.C. Nielsen GmbH) eine Informationsbasis für die Kommunikationserfolgskontrolle auf Unternehmensseite dar. Dabei können neben Preisen und Bestandsmengen auch die Wirkungen von Sonderangebotsaktionen bzw. Verkaufsförderungsaktivitäten erfasst werden (vgl. Gedenk 2001, S. 456 f.). Im Rahmen der Handelspanelforschung werden ebenfalls Distributionsdaten als Kriterium für die Marktdurchdringung eines Produktes bzw. einer Marke regelmäßig erhoben (Beispiel: 35 % der Geschäfte – numerische Distribution – führen ein bestimmtes Produkt, vom Umsatz machen diese Geschäfte 55 % des Gesamtumsatzvolumens – gewichtete Distribution – aus). Abb. 4.4-27.: Gebietsverkaufstest Quelle: Bidlingmaier 1980, S. 445 Ein weiteres Verfahren, welches Aufschluss über den Erfolg von Kommunikationsmaßnahmen gibt, ist der Gebietsverkaufstest. Dieser ist so konzipiert, dass strukturgleiche regionale Anwendungsgebiete ausgewählt werden, von denen einer dieser Wirkzeit der Werbekampagne in Wochen1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 UT UK UT - UK = Umsatzerfolg der Werbung UT UK 4 Operatives Marketing-Controlling330 Märkte als Testmarkt und der andere als Kontrollmarkt fungiert. Es findet ein isolierter Werbeeinsatz im Testmarkt statt, während im Kontrollmarkt keine Werbung gestreut wird. Die Werbemaßnahme des Testmarktes darf in diesem Zusammenhang den Kontrollmarkt nicht beeinflussen. So kann festgestellt werden, inwiefern sich Umsatzunterschiede in den Märkten ergeben, die auf den Einsatz kommunikationspolitischer Maßnahmen zurückzuführen sind. In der vorstehenden Abb. 4.4-27 ist die Entwicklung des Umsatzes im Testmarkt (UT) sowie im Kontrollmarkt (UK) im Zeitablauf dargestellt. Der werbebedingte Umsatzerfolg ergibt sich aus der Differenz zwischen UT und UK (vgl. Pepels 2001, S. 142 ff.). Die zum Teil immer noch erheblichen Unsicherheiten bezüglich des Erfolgs bzw. der Wirkung kommunikationspolitischer Maßnahmen werden sich zukünftig in dem Maße reduzieren, wie die neuen Formen des interaktiven Direktmarketing für die Unternehmenspraxis an Bedeutung gewinnen. Dabei wird aus einer einseitigen linearen Kommunikation ein zweiseitiger Dialog. Direktmarketing umfasst die Herstellung unmittelbarer, durch besondere Interaktionsmöglichkeiten charakterisierte Kundenbeziehungen in informationeller (Direktwerbung/Direktkommunikation) bzw. leistungsmäßiger (Direktvertrieb) Hinsicht (vgl. Link/Schleuning 1999, S. 17; Dallmer 2002, S. 11). In Abgrenzung zum Massenmarketing steht beim Ansatz des Direktmarketing der einzelne Kunde (One-toone-Marketing) im Fokus der Betrachtung (siehe Abschnitt 1.2.2). Auf Basis eines Marketingverständnisses als Führung vom Markt her (vgl. Meffert 2000, S. 8 ff.) kann Direktmarketing somit als Führung vom Einzelkunden her verstanden werden. Die Nutzenpotenziale und Zielsetzungen des Direktmarketing liegen neben einer verbesserten Möglichkeit (vgl. Link 2004c, S. 1565 ff.) • des Dialogs mit dem einzelnen Kunden (Dialogmarketing), • einer zielgenauen Kundenansprache (Kundenbewertung) und damit einhergehend geringerer Streuverluste, • der schnellen Reaktion auf Kundenbedürfnisse, -anfragen, -bestellungen und -reklamationen (Schnelligkeits-Wettbewerb), • eines persönlichen und bedarfsgerechten Informations- und Leistungsangebotes (Customized Marketing), • des Aufbaus einer dauerhaften Kundenbeziehung (Beziehungsmarketing, Customer Relationship Management), • der Erzielung eines hohen Wirkungsgrades (Aufmerksamkeit, Bekanntheitsgrad, Image, Konkurrenzausschaltung) durch gezielte und personalisierte Kundenansprache vor allem in • einer genauen Erfolgskontrolle durch Response-Messung. Demnach eröffnen sich in diesem Bereich gerade für das Marketing-Controlling hervorragende Möglichkeiten einer – im Extremfall einzelkundenbasierten – Erfolgsplanung und -kontrolle kommunikationspolitischer Aktionen. Zum einen können Kosten und Erlöse dem Einzelkunden exakt zugerechnet werden, zum anderen gilt dies tendenziell auch für die Zuordnung nicht monetärer Erfolgsgrößen. Die Kommunikationserfolgskontrolle wird somit auf eine völlig neue Qualitätsstufe bzw. ein völlig neues Qualitätsniveau gehoben. 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 331 Optimierungsziel Optimierungsart Variation Kommunikator- Optimierung Inhalts- Optimierung Media- Optimierung Empfänger- Optimierung Angebotstests Kreativtests Medientest Zielgruppentest Produkttest Kommunikator- Test Absender Preise, Zahlungsbedingungen, Konditionen Produkt Werbeweg Adresslisten inkl. Zielpersonen im Buying Center Konzeption, Gestaltung, Copy, Package, Verkaufsförderungstechniken Analog zum Planungs- und Kontrollprozess der Kommunikationspolitik bedarf es einer phasenbegleitenden Planungs- und Kontrollrechnung zur Sicherstellung des Erfolgs von Direktmarketingmaßnahmen. Die (Wirkungs-)Erfolgsaussichten einer geplanten Direktmarketingaktion bzw. -kampagne können vor deren Durchführung anhand von Tests analysiert werden. Derartige Pretests dienen der Optimierung der Kundenansprache und geben wichtige Hinweise auf den Erfolg der Gesamtaktion. Dabei wird jeweils eine unabhängige Variable (z.B. Zeitpunkt, Zielgruppe oder kreative Gestaltung der Ansprache) variiert und die Auswirkung auf die abhängige Variable (Aktionserfolg) untersucht (vgl. Holland 2004, S. 51). Als typische Tests im Direktmarketing sind beispielhaft zu nennen: Listen-/Adressentests, Zielgruppentests, Produkttests, Preis- und Konditionentests, Gestaltungs- bzw. Kreativtests, Zeit- sowie Regionaltests. Die nachstehende Abb. 4.4-28 zeigt ausgehend von den Optimierungszielen die entsprechenden Testalternativen (Optimierungsart) mit den jeweiligen Variationsmöglichkeiten. Abb. 4.4-28: Direktmarketing-Tests Quelle: In Anlehnung an Elsner 2003, S. 66 Wie an anderer Stelle verdeutlicht, stellt auch die Balanced Scorecard, welche die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen vorökonomischen und ökonomischen Maßgrößen abbildet, ein zentrales Instrument im Rahmen der Direktmarketingerfolgsplanung und -kontrolle dar (siehe Abschnitt 3.2.1.3.2.3). In diesem Kontext spielen Kennzahlen eine wesentliche Rolle. Nachfolgend werden die bereits im Rahmen der Kampagnenperspektive der Direktmarketing Scorecard dargelegten nicht monetären Leistungsmaßgrößen zur Erfolgsanalyse und -bewertung – unter Einbeziehung weiterer Kennzahlen – in einen Gesamtzusammenhang gestellt. Hierzu zeigt Abb. 4.4-29 die Erfolgskennzahlenpyramide des Direktmarketing. 4 Operatives Marketing-Controlling332 Abb. 4.4-29: Erfolgskennzahlenpyramide des Direktmarketing Quelle: Link/Kramm 2006 Der „Erfolgsweg“ erstreckt sich von der Pyramidenbasis (Werbekontaktpersonen) über die Zwischenschritte Response/Reaktion, Interessenten, Aufträge und Festbestellungen bis hin zur Pyramidenspitze (Abschlüsse). Setzt man die jeweilige Anzahl der letztgenannten Größen in Relation zu den Werbekontaktpersonen bzw. der Gesamtanzahl der Aussendungen, so ergeben sich die Kennzahlen der Responsequote, der Interessentenquote, der Auftragsquote, der Festbestellquote sowie der Abschlussquote. Darüber hinaus können durch Division einzelner Größen aus den Zwischenschritten weitere Kennzahlen gebildet werden. Dividiert man beispielsweise die Anzahl der Interessenten durch die Anzahl der Reaktionen auf eine Direktmarketingaktion, so ergibt sich die Responseinteressentenquote. Analog dazu lassen sich aus Aufträgen und Interessenten die Interessentenumwandlungsquote, aus Festbestellungen und Aufträgen die Auftragsumwandlungsquote und schließlich aus Abschlüssen und Festbestellungen die Festbestellumwandlungsquote errechnen. Ferner kann es im Prozessablauf einer Direktmarketingaktion immer wieder zu Tatbeständen kommen, die einen endgültigen Abschluss verhindern, wie z.B. fehlender Response (Non-Response-Quote), Absagen (Absagenquote bzw. Interessentenabsagenquote), Unzustellbarkeit (Unzustellbarkeitsquote), Stornierungen (Stornoquote), Retouren (Retourenquote) oder Zahlungsausfälle (Zahlungsausfallquote). Abschließend ist zu konstatieren, dass der Erfolg des Direktmarketing in besonderem Ausmaß durch ein synergetisches Zusammenwirken von Controlling und Di- Interessentenabsagenquote [IAQ = IA / I] Zahlungsausfallquote [ZQ = Z / FB] Zahlungsausfälle [Z] (Anzahl oder Umsatz) Festbestellungen [FB] Absagenquote Aufträge [A] Abschlussquote [ABQ = AB / P] Festbestellquote [FBQ = FB / P] Auftragsquote [AQ = A / P] Interessentenquote [IQ = I / P] Abschlüsse [AB] Unzustellbarkeitsquote Interessenten [I] Werbekontaktpersonen [P] Retourenquote [ReQ = Re / A][Re]Retouren (Anzahl oder Umsatz) Stornierungen [S] Stornoquote [SQ = S / A](Anzahl oder Umsatz) Interessentenabsagen [IA] [UQ = U / P] [AbsQ = Abs / P] Non-Response-Quote [NRQ = V / P] Festbestellumwandlungsquote = [AB / FB] Auftragsumwandlungsquote = [FB / A] Interessentenumwandlungsquote = [A / I] Responseinteressentenquote = [I / R] Response/Reaktion [R] Responsequote = [R / P] Unzustellbarkeit [U] Absagen [Abs] Verweigerer [V] 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 333 rektmarketing determiniert wird (vgl. hierzu und im Folgenden Link/Kramm 2006). Das Direktmarketing generiert im Rahmen der Einzelkundenmodellierung eine derart große Datenmenge (Grunddaten, Potenzialdaten, Aktionsdaten und Reaktionsdaten), dass sich für das Controlling daraus die Möglichkeit ergibt, Planungs- und Kontrollprozesse mittels fundierterer und präziserer Informationen auf einem bisher nicht gekannten Niveau durchzuführen. Demzufolge resultiert aus einer bewussten Nutzung des Synergiepotenzials von Direktmarketing und Controlling eine höhere Wirksamkeit der Direktmarketingkampagnen sowohl vom Markt her als auch vom Ergebnis her. 4.4.4 Planung und Kontrolle des Distributions-Mix 4.4.4.1 Bedeutung und Aufgaben der Distributionspolitik aus Sicht des Marketing- Controlling Aus einzel- und betriebswirtschaftlicher Sicht erfasst der Begriff der Distribution alle Marketingaktivitäten, die sich der Güterübertragung annehmen (vgl. Specht 1998, S. 4). Distribution bedeutet dabei mehr als die bloße Überbrückung von Raum und Zeit. Sie erstreckt sich auf alle Entscheidungstatbestände, die darauf ausgerichtet sind, wirtschaftliche, logistische, juristische und insbesondere auch kommunikative Probleme zu lösen, die in Zusammenhang mit der Übertragung von Gütern und Serviceleistungen stehen (vgl. Olbrich 2001, S. 156 f.). Abb. 4.4-30: Entscheidungsbereiche der Distributionspolitik Quelle: Scharf/Schubert 2001, S. 286 ENTSCHEIDUNGSBEREICHE DER DISTRIBUTIONSPOLITIK Akquisitorische Distribution (Warenverkaufsprozesse) Marketing-Logistik (Warenverteilprozesse) Distributionswege und Distributionsorgane Absatzkanalpolitik (vertikales Marketing) Verkaufspolitik Auftragsabwicklung Lagerhaltung Transport Verpackung DISTRIBUTIONSGRAD LIEFERSERVICEZielgröße 4 Operatives Marketing-Controlling334 Kennzeichnend für die so definierte Distributionspolitik ist die Zwecksetzung der Unternehmung, ihren Absatzgütern physische und kommunikative Präsenz im Absatzmarkt zu verschaffen. Wie aus der vorstehenden Abb. 4.4-30 ersichtlich wird, können die zu diesem Zweck durchzuführenden distributionspolitischen Maßnahmen in Aktivitäten zur Gestaltung der (physischen) Warenverteilprozesse und Aktivitäten zur Gestaltung der Warenverkaufsprozesse unterteilt werden (vgl. Ahlert 1996, S. 21 f.). Die Marketing- oder Distributionslogistik umfasst alle Aktivitäten zur Planung, Steuerung und Kontrolle des Warenflusses von Fertigfabrikaten und des dazugehörigen Informationsflusses zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden (vgl. ähnlich Delfmann/Darr/Simon 1992a). Sie ist damit Teil der gesamten betrieblichen Logistik (vgl. hierzu Pfohl 1994; 1972) und stellt das Bindeglied zwischen der Produktions- und der Absatzseite des Unternehmens bis hin zum Endkunden dar (vgl. Schulte 1992, S. 251; Zerres 1998, S. 150 ff.). Ziel der physischen Warenverteilung in diesem Sinne ist es, Produkte nach Art, Menge, Termin und Auslieferungsort nachfragegerecht und zu möglichst niedrigen Distributionskosten bereitzustellen. Ansatzpunkte für ein logistikbezogenes Marketing-Controlling bieten demnach sowohl die Leistungs- wie auch die Kostendimension. Zur konkreten Messung des Leistungsniveaus des Lieferservices kommen v.a. folgende Kriterien in Frage (vgl. Köhler 1993b, S. 375; Gollwitzer/Karl 1998, S. 44): • Lieferzeit, d.h. die Zeitspanne von der Auftragserteilung bis zum Eintreffen der Ware beim Kunden; • Lieferbereitschaft, definiert als Prozentanteil der Nachfrage, der innerhalb einer bestimmten Lieferzeit befriedigt werden kann (z.B. die Fähigkeit, direkt ab Lager zu liefern); • Lieferzuverlässigkeit, im Sinne der ordnungsgemäßen Ausführung des Auftrags nach Art, Menge und qualitativer Beschaffenheit sowie Einhaltung des vereinbarten Zustellortes (auch: Liefergenauigkeit); • Lieferflexibilität, im Sinne abnehmerspezifischer Anpassungen der Liefermodalitäten, z.B. bzgl. der Auftragserteilung (Mindestabnahmemengen, Art und Zeitpunkt der Auftragsübermittlung etc.), der Information des Kunden oder der Kompatibilität von Logistiksystemen. Dabei ist zu bedenken, dass die Wahrnehmung und Bewertung der logistischen Leistung durch den Abnehmer nicht isoliert erfolgt, sondern ein Merkmal des gesamten Bündels auch unter Einschluss der Logistikkosten darstellt (vgl. Delfmann/ Darr/Simon 1992c). Die als akquisitorische Distribution bezeichnete Gestaltung der Warenverkaufsprozesse beinhaltet alle Vertriebsaktivitäten, durch die dem Kunden der Kauf oder die Nutzung hergestellter Produkte und Dienstleistungen ermöglicht werden soll. Im Einzelnen können dabei folgende Entscheidungs- bzw. Aktionsbereiche unterschieden werden (vgl. hierzu und im Folgenden Scharf/Schubert 2001, S. 285 ff.): 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 335 • die Absatzkanalpolitik Umfasst alle strukturellen Entscheidungen zur Selektion, Akquisition und Koordination der einzuschaltenden verkaufsaktiven Institutionen. Im Zentrum der Überlegungen steht hier v.a. die Absatzwegeentscheidung, d.h. die Entscheidung über Art/Anzahl der eingebundenen Verkaufsinstitutionen. • die Verkaufs- und Außendienstpolitik (Verkaufsmanagement) Gemeint ist hier die direkte Beeinflussung des Verkaufsvorganges in Richtung der unmittelbaren Abnehmer. Dabei nimmt der Hersteller Einfluss auf die konkrete räumliche, zeitliche, personelle und sachliche Ausgestaltung der Kaufhandlung. Zu nennen ist hier insbesondere die Steuerung des Außendienstes anhand von Besuchshäufigkeiten und Provisionsanreizen. Herrschte früher die Auffassung vor, dass es sich bei der Distributionspolitik lediglich um die kostenorientierte Abwicklung von Aufträgen handelt, so hat sich mittlerweile jedoch die Ansicht durchgesetzt, dass sowohl der akquisitorischen Distribution wie auch der physischen Warenverteilung durchaus eine beachtliche präferenzbildende und damit auftragsgewinnende Funktion beizumessen ist (vgl. Männel 1993, S. 29 f.). Begründet wird die steigende Bedeutung dabei vor allem mit einer zunehmenden Austauschbarkeit der Produkte (vgl. hierzu Stern/El-Ansary/Coughlan 1996, S. 168 f.), der steigenden Produktkomplexität, einer wachsenden Variantenvielfalt sowie dem aus der Verschärfung der Wettbewerbssituation resultierenden stark zunehmenden Kostendruck (vgl. z.B. Karrenbauer 1985, S. 3 f.; Ihde 1987, S. 703 f.; Semmelroggen 1988, S. 6 f.; Fey 1989, S. 19 f.). Hinzu kommt, dass vor dem Hintergrund einer Erhöhung der an der Wertschöpfung beteiligten Unternehmen (vgl. Pfohl 2002, S. 4) die distributionspolitische Koordination der beteiligten Unternehmen einen erheblichen Bedeutungszuwachs erfährt (siehe auch Kapitel 4.4.4.3.2). Distributionspolitik beschränkt sich folglich nicht mehr nur auf die Rolle eines operativen Erfüllungsgehilfen, sondern stellt in vielen Branchen insbesondere im Hinblick auf die Kosten- und Serviceorientierung einen immer bedeutender werdenden strategischen Erfolgsfaktor dar (vgl. Klee 1999, S. 80 ff.). Mit dem Marketing-Controlling steht dem Distributionsmanagement ein Subsystem der Führung zur Verfügung, welches im Hinblick auf die Distribution die Aufgabe hat, durch den Einsatz und die Verbesserung von Planungs-, Kontroll- und Informationssystemen sowie durch die Integration dieser Systeme untereinander und mit anderen Führungssystemen eine Sicherstellung des Erfolges der Distributionspolitik zu gewährleisten. Die Kernaufgabe des Marketing-Controlling stellt dabei sicherlich die Konzeption eines geeigneten distributionspolitischen Informationssystems dar. Durch dieses werden dem Distributionsmanagement alle relevanten Informationen rechtzeitig in geeigneter Art und Weise zur Verfügung gestellt. Die Berichterstattung umfasst dabei beispielsweise die wichtigsten Ereignisse und Kennzahlen zu Logistikleistungen, Logistikkosten, Durchlaufzeiten und Beständen (zu den formalen und inhaltlichen Anforderungen an die Berichterstattung siehe Weber 1995b, S. 121 ff.; Gollwitzer/ Karl 1998, S. 205 f.). Voraussetzung für ein in diesem Sinne ausgestaltetes Berichtswesen ist die IT-technische Integration von Informationsströmen aus den Be- 4 Operatives Marketing-Controlling336 reichen Kundenstatistik, Anfrage- und Angebotsbearbeitung, Versanddisposition sowie Versandabwicklung und Fakturierung (vgl. hierzu und im Folgenden Weber 1995b, S. 74 f.). Je mehr es gelingt, mit Hilfe geeigneter Schnittstellen die entsprechenden Daten unverdichtet in ein geeignetes Informationssystem zu transferieren, desto leichter sind dann detaillierte und zugleich unterschiedlich gerichtete Leistungs- und Kostenabfragen möglich. In diesem Zusammenhang ist auf die erweiterten Möglichkeiten und auf den Mehrwert hinzuweisen, der vom integrativen Einsatz kundenindividueller Informationssysteme im Sinne des Database Marketing ausgeht (siehe hierzu Kapitel 3.2.2.3). Die in den Kapiteln 3.1 und 4.1 für das Marketing-Controlling bereits allgemein beschriebene Unterscheidung in ein stärker strategisch und ein stärker operativ ausgeprägtes Marketing-Controlling lässt sich auch im Hinblick auf die Distributionspolitik durchführen (vgl. Specht 1992, S. 143). Aufgrund der engen Verzahnung der strategischen und der operativen Ebene des Distributionsmanagements ist es an verschiedenen Stellen der nachfolgenden Ausführungen erforderlich, auch kurze Ausführungen zur Unterstützung des stärker strategischen Distributionsmanagements vorzunehmen. Ein strategisches Controlling des Distributions-Mix ermöglicht die frühe Identifikation neuer Erfolgspotenziale sowie der zukünftigen Stärken und Schwächen. Dabei sind insbesondere die nachfolgenden Aufgabenfelder durch das strategische Marketing-Controlling zu bewältigen: • Vorbereitung der strategischen Ziel- und Strategieplanung im Bereich der Distribution, • Umsetzung der strategischen in die operative Distributionsplanung, • kontinuierliche Ziel- und Strategierevision. Eine zielgerichtete Erfassung, Aufbereitung und Übermittlung aller für strategische Entscheidungsprozesse relevanten Informationen stellt eine wesentliche Prämisse zur Bewältigung der o.g. Aufgaben dar. Da distributionsspezifische Entscheidungen Informationen erfordern, wie sie im klassischen Rechnungswesen üblicherweise nicht zur Verfügung stehen, ist neben der Erweiterung des klassischen Rechnungswesens zur Quantifizierung der distributionspolitischen Ziele und Strategien der Einsatz controllingspezifischer Modelle, Methoden und Systeme und damit der Aufbau von Planungs-, Kontroll- und Informationssystemen erforderlich (vgl. Becker 2001b, S. 5 ff.). Die spezifischen Aufgaben eines operativ orientierten Marketing-Controlling im Hinblick auf die Gestaltung des Distributions-Mix liegen hingegen vor allem in der systemischen und methodischen Unterstützung der kurzfristig orientierten Planungsund Kontrollprozesse sowie in der Sicherstellung einer laufenden und wirksamen Informationsversorgung in diesem Bereich. Im Vordergrund dabei stehen demnach die nachfolgenden Aufgabenbereiche (vgl. Piontek 1995, S. 105 ff.): • die Bildung von Planwerten für Ziele und Maßnahmen, • eine permanente Wirtschaftlichkeitskontrolle durch Soll-Ist-Vergleiche und Abweichungsanalysen sowie 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 337 • die Beschaffung, Verdichtung und Bereitstellung entscheidungsbezogener Informationen. 4.4.4.2 Ausgewählte Aufgaben und Instrumente des Marketing-Controlling im Rahmen der akquisitorischen Distribution 4.4.4.2.1 Unterstützung der Absatzkanalpolitik durch das Marketing-Controlling Im Mittelpunkt der Absatzkanalpolitik steht die stärker strategische Frage der Gestaltung der Distributionswege, d.h. die Entscheidung über die an der Erfüllung der Distributionsaufgaben eines Produktes beteiligten Personen/Institutionen (vgl. Scharf/Schubert 2001, S. 284 f.). Um für unterschiedliche Kunden und unterschiedliche Kundensituationen jeweils die gewünschten Vertriebskanäle vorhalten zu können, müssen Unternehmen ihre Distributionswege unterschiedlich gestalten (vgl. Wirtz 2002, S. 677). Es ist an dieser Stelle darauf hinzuweisen, dass Vertriebskanäle fast immer auch Kommunikationskanäle darstellen, denn bei jedem Kontakt werden – und sei es nur durch Regalpräsentation oder Verkaufspersonal – auch bestimmte Botschaften hinsichtlich des Produktes kommuniziert. Umgekehrt gibt es jedoch sehr wohl (z.B. in Form von reinen Werbeanzeigen) Kommunikationskanäle, die keine Vertriebsaktivitäten beinhalten (vgl. zu den Auswirkungen im Marketing-Accounting Link/Kramm 2006). Die differenzierte Ausgestaltung der Kommunikations- und Vertriebskanäle wird in zunehmendem Maße erforderlich, da sich das Konsumverhalten der Kunden insbesondere durch die Etablierung innovativer Online- Vertriebsformen, wie stationäres und mobiles Internet (vgl. Link 2003a), dahingehend verändert hat, dass die Verbraucher sich immer stärker multioptional verhalten (vgl. Zentes/Schramm-Klein 2002, S. 455). Für die Wahl der Kanalnutzung durch den Verbraucher ist letztlich maßgebend, inwieweit der jeweilige Kanal in der Lage ist, die situations- und kontextabhängigen Bedürfnisse innerhalb des Kaufprozesses zu befriedigen (vgl. Naewie/Thun 2003, S. 165 f.). So sind Online-Kanäle vor allem dafür geeignet, mit bestehenden und potenziellen Kunden individuell und interaktiv zu kommunizieren, wodurch dem Kunden u.a. zielgerichtetere, bequemere, schnellere und umfassendere Produkt- und Preisinformationen ermöglicht werden können. Der stationäre Handel hingegen bietet dem Kunden das für den Kauf vieler Produkte nach wie vor gewünschte haptische Erlebnis sowie die Möglichkeit zur sozialen Interaktion (vgl. Adolphs 2004, S. 271). Immer weniger Unternehmen sind folglich in der Lage, ihre Distribution auf einen Distributionsweg zu beschränken (vgl. Schögel 2001, S. 548). Da durch die Einführung multipler Vertriebs- und Kommunikationskanäle allerdings – getreu dem Motto „As channels multiply, so do problems” (Day 1990, S. 223) – die Anforderungen an die Planung, Steuerung und Kontrolle des Unternehmens erheblich steigen (vgl. Wirtz 2002, S. 676 ff.), ist eine Unterstützung des Distributionsmanagements in den Bereichen Koordinationsentlastung, Entscheidungsfundierung und Entscheidungsreflexion durch das Marketing-Controlling zur Sicherstellung der Wirtschaftlichkeit von besonderer Bedeutung. Eine der Kernfragen stellt dabei sicherlich die Entscheidung darüber dar, inwieweit Logistikleistungen selbst erstellt oder fremdbezogen werden sollen (vgl. Weber 1987, S. 48). Bei der Beantwortung logistischer Make-or-Buy-Entscheidungen sind neben den klassischen Bewertungskriterien, 4 Operatives Marketing-Controlling338 wie Investitionsbedarf, laufende Betriebskosten und Personalbedarf, auch so genannte „soft-facts“, wie auftretende Kapazitätsbedarfsschwankungen oder erforderliches Spezial-Know-how, zu berücksichtigen (vgl. hierzu Schulte/Schulte 1992, S. 1033 f. bzw. Schmieder 1999, S. 265 ff.). 4.4.4.2.2 Unterstützung des Verkaufsmanagements durch das Marketing-Controlling Im Anschluss an die stärker strategischen Entscheidungen über die Wahl der Distributionswege und Distributionsorgane im Rahmen der Gestaltung der Absatzpolitik sind in einem zweiten Schritt durch das Verkaufsmanagement zahlreiche operative Einzelentscheidungen zu treffen. Die aus Sicht des Marketing-Controlling dabei maßgeblich zu unterstützenden Aufgaben lassen sich folgendermaßen systematisieren (vgl. im Folgenden Palloks-Kahlen 2001, S. 522): • die erfolgsbezogene Planung und Kontrolle der Vertriebsaktivitäten; • die laufende Außendienstmitarbeitersteuerung, z.B. mittels flexibler Anreiz- und Entlohnungssysteme; • die Gestaltung eines entscheidungsorientierten Vertriebs-Informationssystems. Ein derartiges Controlling des Verkaufsmanagements wird in der Literatur häufig auch als Vertriebscontrolling bezeichnet (vgl. stellvertretend Reichmann 1997, S. 382 ff.; Reichmann/Palloks 1998, S. 231 ff.; Fließ/Marra 1998). Zu den wichtigsten Instrumenten eines operativen Vertriebscontrolling, die in diesen Fragen zur Entscheidungsvorbereitung herangezogen werden, zählen (vgl. ähnlich Reichmann 1997, S. 359 ff.): • eine problembezogene Vertriebs-Erfolgsrechnung; • ein spezifisches Vertriebs-Kennzahlensystem; • entscheidungsorientierte mathematische Optimierungsverfahren sowie heuristische Modelle und Simulationen. Vertriebs-Erfolgsrechnung Im Mittelpunkt eines kurzfristig ausgerichteten Vertriebscontrolling stehen sicherlich Entscheidungen, die direkte Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit der Vertriebsaktivitäten haben. Notwendige Voraussetzung für den wirtschaftlichen Einsatz der Vertriebsressourcen ist dabei eine kosten- und erfolgsbezogene Bewertung der einzelnen Maßnahmen. Dies erfordert den Aufbau einer speziellen Vertriebs- Erfolgsrechnung als Teil der betrieblichen Unternehmensrechnung. Die Grundlage hierfür bildet eine flexible Aufgliederung der entstandenen Kosten und Leistungen nach unterschiedlichen Bezugsobjekten, ganz im Stil der in Kapitel 4.3 dieses Buches vorgestellten Marketing-Erfolgsrechnung (vgl. hierzu auch Reichmann 1997, S. 384 ff.; Reichmann/Palloks 1997, S. 455 f.; zu Bedeutung und Struktur der Vertriebskosten sowie den Möglichkeiten der Kostenanalyse vgl. Schmieder 1999, S. 51 ff., 73 ff.). 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 339 Die Vertriebs-Erfolgsrechnung ermöglicht es dem Distributionsmanagement, beispielsweise auf Basis der nachfolgend aufgeführten Analysen über Zielsetzungen, Prioritäten und Maßnahmen für Produkte, Kunden und Verkaufsregionen effizienter zu entscheiden. • Soll-Ist-Vergleiche nach Verantwortungsbereichen, • Ermittlung von Umsatz- und DB-Abweichungen (siehe Kapitel 4.3.4), • Abbildung von Organisationsstrukturen, • Ermittlung von Umsatz- und DB-abhängigen Provisionssummen, • Ermittlung von Umsatz- und DB-Rangfolgen nach Produkten/Kunden oder Absatzmittlern je Verkaufsregion, • Identifikation saisonaler Umsatz- und DB-Effekte. Eine Vertriebs-Erfolgsrechnung ermöglicht somit nicht nur Erkenntnisse über die Erfolgsentwicklung, sondern gibt dabei auch detailliert Auskunft über die Erfolgsentstehung (vgl. Piontek 1995, S. 220 ff.). Vertriebs-Kennzahlensystem Primäre Aufgabe von Vertriebs-Kennzahlen ist es, zentrale Vertriebsprozesse und deren Ergebnisse transparent werden zu lassen und dadurch einen marketingrelevanten Sachverhalt „(...) in seine sachlogischen, problemspezifischen Komponenten aufzugliedern, um eine Vorstellung von den Ursache-Wirkungsbeziehungen zu bekommen, die dem Sachverhalt zugrunde liegen“ (Lachnit 1976, S. 220). Charakteristisch ist dabei ihr hoher Verdichtungsgrad von Einzelinformationen (vgl. Reichmann 1997, S. 395). In Bezug auf das Vertriebsmanagement nutzt man derartige Kennzahlen z.B. als Zielvorgaben für Vertriebsprozesse und einzelne Verantwortungsbereiche, zur klaren Ergebnismessung im Hinblick auf die jeweilige Absatz-, Kunden-, Wettbewerbs- und Marktsituation wie auch zur frühzeitigen Erkennung von Abweichungen (vgl. Krafft 2001, S. 504 ff.). Voraussetzung für die Implementierung von Kennzahlen ist es, die betrachteten Sachverhalte in Form von absoluten Zahlen oder Verhältniszahlen quantifizieren zu können. Aus Gründen der Komplexitätsreduzierung empfiehlt es sich, eine eingeschränkte Anzahl an Analysebereichen für Vertriebs-Kennzahlen vorzusehen. So sollten dabei insbesondere die nachfolgenden Bereiche Berücksichtigung finden (vgl. Abb. 4.4-31): • Strukturanalyse, im Sinne einer Analyse der Effizienz der Vertriebs- und Marktstruktur; • Wirtschaftlichkeitsanalyse, im Sinne der Überwachung des Zielerreichungsgrades von Vertriebsaktivitäten, Vertriebsorganisationen und Absatzsegmenten; • Lageanalyse, im Sinne von Zeitreihenvergleichen und der Identifikation von schwachen Signalen. 4 O peratives M arketing-C ontrolling 340 A bb.4.4-31: A nalysebereiche von V ertriebs-K ennzahlen Q uelle: In enger A nlehnung an R eichm ann 1997,S.403 Analysebereiche von Vertriebskennzahlen Strukturanalyse Wirtschaftlichkeitsanalyse Lageanalyse Vertriebsstruktur Marktstruktur Erfolg der Vertriebsaktivitäten Erfolgsträger (Segmente) Effizienz d. Vertriebsorganisation Vertriebskostenstruktur V-C variable Vertriebskosten Vertriebskosten (insgesamt) • 100 Rabattstruktur V-C Rabatt vom Umsatz A-Artikel Umsatz A-Artikel • 100 Umsatzstruktur V-C Umsatz je Artikelgruppe Gesamtumsatz • 100 Auftragsstruktur V-C Auftragseingänge je Artikelgruppe Auftragseingänge (insgesamt) • 100 Marktanteil V-C eigener Umsatz Branchenumsatz • 100 Preiselastizität des Marktes V-C Kundenstruktur V-C Neukunden/ Inlands-/Auslandskunden Kunden (insgesamt) • 100 Konkurrenzstruktur V-C Marktvolumen der Konkurrenten ges. Marktvolumen • 100 Verkaufsergebnis V-C Netto- Verkaufsgewinn Umsatz • 100 Werbeerfolgskontrolle V-C DBU-Steuerung V-C DBA-Artikel Umsatz A-Artikel • 100 Verkaufsförderungsmaßnahmen V-C Personaleffizienz V-C Umsatz eingesetzte Mitarbeiter Key-Account-Effizienz V-C Netto- Auftragssumme Akquisitionskosten • 100 Auftragseffizienz V-C Umsatz eingesetzte Akquisitionskosten • 100 Budget/Kapitaleffizienz V-C Umsatz eingesetztes Budget/Kapital • 100 produktgruppenbezogener Umsatzanteil (A-,B-,C-Produkte) V-C Umsatz A-Artikel Gesamtumsatz • 100 betriebsformenbezogener Umsatzanteil V-C Umsatz Fachhandel/Einzelhandel/Großhandel Gesamtumsatz • 100 V-C regionenbezogener Umsatzanteil V-C Umsatz Verkaufsgebiet X Gesamtumsatz • 100 Marktanteilsentwicklung V-C MA der Periode t MA der Basisperiode • 100 SGE-Entwicklung V-C relatives Marktwachstum (%) Umsatzentwicklung V-C Umsatz der Periode t Umsatz der Basisperiode • 100 Auftragsentwicklung V-C Auftragseingänge der Periode t Auftragseingänge der Basisperiode • 100 Umsatz Preis Umsatz Kosten der Verkaufsförderung Werbekosten Umsatz kundengruppenbezogener Umsatzanteil (A-,B-,C-Kunden) Umsatz A-Kunden Gesamtumsatz • 100 relativer Marktanteil (%) Deckungsbeitragsvolumen 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 341 Durch Ableitung und sachlogische Verknüpfung verschiedener Kennzahlen gelangt man zu einem Kennzahlensystem mit dem Zweck, einen Betrachtungsgegenstand möglichst ausgewogen und vollständig zu erfassen (vgl. Palloks-Kahlen, 2001 S. 523). Für das Vertriebscontrolling existieren diesbezüglich bereits mehrere Systemvorschläge (vgl. stellvertretend Preißner 2002; Reichmann 1997, S. 397 ff.; Reichmann/Palloks 1998, S. 247 ff.; Piontek 1995, S. 247 ff.; Graumann 1999). Eine generelle Aussage über die Eignung derartiger Kennzahlen und Kennzahlensysteme ist nicht möglich. Stattdessen sind die einzelnen Messgrößen unter Berücksichtigung der jeweiligen Zielsetzungen auf deren Eignung zu überprüfen. Geeignet sind derartige Kennzahlen(systeme) beispielsweise zur Unterstützung der – die Planungsund Kontrollprozesse begleitenden – Strukturanalyse. Zu nennen sind hier z.B. Kennzahlen zur Vertriebskostenstruktur, zur Umsatz- und Auftragsstruktur, zur Rabattstruktur bzw. zur Kundenstruktur (vgl. Reichmann 1997, S. 397 f.). Allerdings sind – insbesondere bei auf Quotienten basierenden Kennzahlen zur Leistungsbeurteilung – bestimmte Grenzen bei der Interpretation zu berücksichtigen. So ist die Erfolgskennzahl „Umsatz pro Kopf“ zwar zur vergleichenden Evaluierung der Außendienstmitarbeiter geeignet, sofern die Verkaufsgebiete der betroffenen Mitarbeiter ein homogenes Umsatzpotenzial aufweisen. Würde die gleiche Kennzahl jedoch als alleinige Messgröße für die Entscheidung über die Anzahl der zur Bearbeitung des Absatzgebietes erforderlichen Außendienstmitarbeiter zu Grunde gelegt, so käme es zu gravierenden Fehlentscheidungen, da der Umsatz pro Kopf dann am größten wäre, wenn nur ein Außendienstmitarbeiter beschäftigt wird. Dagegen müsste mit einer Ausweitung der Vertriebsorganisation eine unterproportionale Steigerung der Umsatzzahlen des Gesamtunternehmens einhergehen (vgl. Krafft 2001, S. 509). Optimierungsverfahren Im Hinblick auf die entscheidungsorientierten mathematischen Optimierungsverfahren sowie die heuristischen Modelle nehmen – vermutlich aufgrund der in vielen Branchen ungebrochen großen Bedeutung des persönlichen Verkaufs – in der relevanten Fachliteratur v.a. Modelle und Verfahren zur Einsatzplanung von Verkaufskräften großen Raum ein (vgl. Hanser 1999). Bei der Einsatzplanung von Verkaufskräften gilt es aus Sicht des Marketing- Controlling, vorrangig bei der Lösung folgender Teilprobleme mitzuwirken (vgl. Albers 1989a, S. 48 ff.; Goehrmann 1984, S. 53 ff.; Köhler 1993b, S. 363; Meffert 1998, S. 832): • Bemessung des Verkaufsbudgetrahmens und Budgetverteilung; • Die Festlegung der Besuchspolitik (Besuchs- und Betreuungsnormen sowie Reiserouten) und die Bestimmung der erforderlichen Zahl von Verkaufsmitarbeitern; • Bildung von Verkaufsbezirken und Zuordnung von Verkaufsmitarbeitern auf die Kundengruppen. Im Rahmen der Verkaufsbudgetierung sind die monetären Sollgrößen für das Verkaufsinstrumentarium festzulegen. Dabei werden die für die Zukunft zu erwartenden Verkaufsaktivitäten und ihre zugehörigen Tätigkeiten mit Kosten und Erlösen be- 4 Operatives Marketing-Controlling342 wertet. Voraussetzung für die Budgetierung ist allerdings die Detailplanung der Au- ßendienstmaßnahmen, in die Schätzungen der Außendienstkosten und der Nachfragerreaktionen auf bestimmte Maßnahmen eingehen (siehe dazu nachfolgende Ausführungen). Erste wichtige Anhaltspunkte für die Bemessung des Verkaufsbudgets liefern Vergangenheitswerte (Umsatzerlöse, Kosten des Verkaufs etc.), zur Verfügung stehende Mittel und der Vergleich mit Wettbewerbsbudgets (vgl. Goehrmann 1984, S. 53 f.; siehe auch Abschnitt 4.4.3.2.1 zur Budgetierung im Kommunikations-Mix). Aber auch Kennzahlenvergleiche z.B. über das Verhältnis „Umsatzerlöse“ zu „Außendienstkosten“ im Querschnittsvergleich verschiedener Verkaufsgebiete oder im Zeitreihenvergleich stellen wichtige Orientierungsgrößen dar. Allerdings bleiben bei dieser Form der Budgetierung die Zielsetzungen des Verkaufsmanagements weitgehend unberücksichtigt. Empfohlen wird daher häufig eine Verwendung komplexerer Methoden, die eine konsequente Ausrichtung der Verkaufsbudgetierung an detaillierten, regionalen und abnehmerorientierten Verkaufs- bzw. Marketingzielen ermöglicht (vgl. hierzu stellvertretend Hagemann 1993; ein marginalanalytischer Ansatz zur Bestimmung des optimalen Verkaufsbudgets findet sich bei Hruschka 1996, S. 271 f.). Das Verkaufsmanagement ist gehalten, aufgrund der Unzulänglichkeiten der einzelnen Verfahren idealerweise eine Kombination verschiedener Methoden einzusetzen, um zu einer genaueren Abschätzung der festzusetzenden Mittel zu gelangen (vgl. Goehrmann 1984, S. 56). Die Festlegung der Besuchspolitik beginnt bei der Frage nach der „richtigen“ Intensität der Verkaufsbemühungen. Als wesentliche, den Absatzerfolg bestimmende Instrumentenvariable beinhaltet die Planung von Aktivitätsnormen die Festlegung v.a. von Besuchshäufigkeiten bei einzelnen Kunden und Interessenten in einer Planperiode. Gerade in Anbetracht der hohen Kosten eines Außendienstbesuches gilt es hier, mit der Ressource „Besuchszeit“ besonders sorgsam umzugehen. Ihre Bedeutung erfährt die systematische Planung der Aktivitätsnormen allerdings nicht nur aus Kosten sparenden Rationalisierungseffekten, sondern dadurch, dass durch eine ver- änderte Besuchstätigkeit zusätzliche Umsatzeffekte ausgelöst werden (vgl. Winkelmann 2005, S. 75 ff.) Bei einer zentralisierten Führung des Außendienstes steht das Verkaufsmanagement vor der Aufgabe, optimale Besuchsfrequenzen zu bestimmen und diese den Reisenden in Form detaillierter Besuchspläne vorzugeben (in diesem Zusammenhang wird häufig auch die Tourenplanung als Optimierungsproblem beschrieben; vgl. hierzu Winkelmann 2005, S. 368 ff. und die dort aufgeführte Literatur). Eine der Hauptschwierigkeiten bei der Lösung des Allokationsproblems besteht in der Bestimmung der kundenindividuellen sowie kundengruppenindividuellen Schätzungen aktivitätsbedingter Kosten und Umsatz- bzw. Absatzwirkungen (vgl. Hruschka 1996, S. 270). Die Ableitung einer in Abb. 4.4-32 beispielhaft dargestellten Besuchsreaktionsfunktion ist allerdings wichtig, um den Reaktionsverlauf bei alternativen Betreuungsintensitäten angeben zu können. 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 343 Sättigungsniveau Anzahl der Besuche Umsatz Abb. 4.4-32: Idealtypischer Reaktionsverlauf bei alternativen Besuchshäufigkeiten Quelle: In Anlehnung an Backhaus 1997, S. 356 Derartige „Sales-Response-Funktionen“ ermöglichen es dem Vertriebsmanagement, kundenbezogen die Abhängigkeiten zwischen Besuchshäufigkeit und Umsatzergebnissen aufzuzeigen und so Elastizitätsschätzungen zu ermitteln (vgl. hierzu auch Köhler 1993b, S. 369 ff.). Da eine empirisch exakte Ermittlung der Reaktionsfunktion für jeden einzelnen Kunden praktisch kaum möglich ist (zu Möglichkeiten und Grenzen der regressionsanalytischen Schätzung von Umsatzreaktionsfunktionen vgl. Albers/Skiera 1999 bzw. Hruschka 1996, S. 270 f.), erfolgt die Parameterfestlegung in der Praxis häufig auf Basis von Schätzurteilen der Verkäufer bzw. des Verkaufsmanagements (vgl. Köhler 1993b, S. 369). So richtig die theoretischen Grundüberlegungen auch sind, die für eine Verwendung von Allokationsmodellen auf Basis individueller Reaktionsfunktionen sprechen, so aufwändig, problembehaftet und unsicher stellt sich im Einzelfall aber auch die Informationsbeschaffung für derartige Methoden dar. Alternativ haben sich daher in der Praxis klassifikatorische Methoden bis heute durchgesetzt, die eine Verteilung der Besuchsfrequenz proportional zu kundenspezifischen Merkmalen vornehmen. Die Kriterien sollen dabei die Bedeutung des Kunden für das Unternehmen ausdrücken und das mögliche Auftragsvergabeverhalten charakterisieren (zu möglichen Verfahren der Kundenklassifikation im Hinblick auf eine Allokation der Besuchshäufigkeiten vgl. beispielsweise Weis 1995, S. 112 f. bzw. S. 118 f.; umfassend zur Bewertung der Kundenstruktur siehe Homburg/Daum 1998). Als besonders verbreitet gelten dabei Verfahren, die die Besuchsfrequenz proportional zu Verkaufspoten- 4 Operatives Marketing-Controlling344 zialen, erwarteten Umsätzen oder zu einem Aggregat mehrerer Kriterien festlegen (vgl. Albers 1989a, S. 92 f.). Die auf Klassifikation basierenden Methoden beschränken sich also auf tendenziell recht gut messbare Kriterien, was zu Lasten einer möglicherweise erzielbaren Optimalität geht. Das heißt aber nicht automatisch, dass solche Modelle den reaktionsfunktions-basierten generell unterlegen sind. Dies wäre nur dann der Fall (wie LaForge/Cravens/Young (1986) richtigerweise anführen), wenn tatsächlich eine starke einseitige Abhängigkeit des Umsatzes von der Besuchsintensität und nicht von anderen Faktoren gegeben ist. Wobei selbst für diesen Fall darauf zu achten ist, dass die geforderten Informationen – individuelle Reaktionsdaten – beschaffbar bzw. hinreichend genau sind (vgl. Albers 1989a, S. 96). Eng verzahnt mit der Festlegung von Besuchsnormen ist die Bestimmung der erforderlichen Zahl von Verkaufsmitarbeitern. Diesbezüglich gibt es marginalanalytische Ansätze, denen zufolge die optimale Zahl an Verkäufern dort gegeben ist, wo Grenzumsätze und Grenzkosten in Abhängigkeit von der Zahl der Verkäufer gleich sind. Die analytisch-theoretisch besten Ergebnisse bei der Bestimmung des Außendienstumfanges stoßen aber in der Praxis v.a. aufgrund der Schwierigkeit der Datenbeschaffung auf geringe Resonanz (vgl. zu möglichen Lösungsansätzen Albers 1989a, S. 510 bzw. Hruschka 1996, S. 272 ff. und die dort aufgeführte Literatur). In der Praxis wird daher häufig auf das Arbeitslastverfahren (vgl. Wotruba 1971, S. 123 ff.) zurückgegriffen, welches von der Prämisse ausgeht, dass alle Verkaufsrepräsentanten die gleiche Arbeitslast erfüllen sollen (zu weiteren Methoden vgl. Goehrmann 1984, S. 59 f. bzw. Albers 1989a, S. 526 ff.). Um in diesem Sinne den optimalen Umfang des Außendienstes zu ermitteln, muss das Verkaufsmanagement die für die Bearbeitung des Gesamtmarktes notwendige „Arbeitslast“ ermitteln. Diese ist abhängig von Inhalt und zeitlichem Umfang der Verkaufsaufgabe (vgl. Weis 1995, S. 107 f.) und bestimmt sich vor allem anhand der Anzahl (potenzieller) Kunden im verantworteten Bereich, deren Absatz- bzw. Umsatzpotenzialen und den daran orientierten Betreuungsnormen. Das Arbeitslastverfahren ist einfach, verständlich und vergleichsweise unproblematisch, was die zu erhebenden Daten betrifft. Das Verfahren lässt auch genügend Raum für eine differenzierte Planung der Besuchshäufigkeiten oder -dauern für einzelne Kundengruppen (vgl. Hill/Rieser 1993, S. 434). Allerdings werden bei dieser Methode die Wirkungen und Kosten des Außendiensteinsatzes nicht explizit berücksichtigt (zu Ansätzen zur Aufdeckung von Kapazitätsreserven vgl. Schmieder 1999, S. 147 f.). Eine weitere wesentliche Aufgabe des Vertriebscontrolling ist die zielorientierte Steuerung des Außendienstes. Die Außendienststeuerung kann dabei zum einen aus einer konkreten und direkten Vorgabe von Steuerungs- bzw. Zielvorgaben i.S. eines „Management by Objectives“ (MbO) bestehen (vgl. Goehrmann 1984, S. 98). Im Falle solcher Zielvorgaben besteht die Steuerung aus einer laufenden Kontrolle von Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Ergebnissen. Als Steuerungsgrößen kommen dabei unterschiedliche Kriterien in Betracht (vgl. Goehrmann 1984, S. 63 f.; Köhler 1993b, S. 365; Weis 1995, S. 337 f. bzw. Piontek 1995, S. 276 f.). Neben Umsatz- bzw. Absatzmengenzielen können dazu Kostenziele als Budgetlimits, Konditionen- und Rabattziele, Marktpositions-Ziele (Marktanteile; numerische und gewichtete Maßzahlen der Handelsdurchdringung), liquiditätspolitische Ziele (zur Mi- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 345 nimierung der Außenstände und evtl. Forderungsausfälle), Auftragsgrößen-Ziele oder wie oben gesehen Prozessvorgaben (Anzahl Kundenbesuche; Dauer bestimmter Tätigkeiten) eingesetzt werden. Da in den seltensten Fällen die Verkaufsgebiete der Außendienstmitarbeiter gleiche Ausgangsbedingungen aufweisen, ist es wichtig, darauf zu achten, dass die Vorgaben entsprechend relativiert werden. Die Überprüfung des funktionalen Zusammenhangs zwischen vom Außendienstmitarbeiter beeinflussbaren bzw. nicht beeinflussbaren Faktoren und der gewünschten Zielgröße (z.B. Umsatz) kann gut mittels regressionsanalytischer Verfahren gelöst werden (vgl. hierzu Albers/Skiera 1999 mit Anwendungsbeispiel). Soll eine stärker erfolgsorientierte Steuerung des Außendienstes erfolgen, so bildet hierfür v.a. die Verwendung von Deckungsbeitragsgrößen die geeignetste Basis. Der einzelne Außendienstmitarbeiter wird hier als „Profit-Center“ angesehen, das fixe Kosten verursacht und eine Umsatzleistung erzielt. Im Falle einer deckungsbeitragsorientierten Steuerung der Außendienstaktivitäten ist es wichtig, dass Vertriebsmitarbeiter und Vorgesetzte ergebnisrelevante Informationen wie z.B. kundenbezogene Deckungsbeiträge erhalten. Beide können so den Erfolg ihrer Vertriebsaktivitäten besser überprüfen und ggf. korrigieren (zur Abweichungs- bzw. Ursachenanalyse vgl. Albers 1989b; Link 2011, S. 141 ff. bzw. Abschnitt 4.3.4). Allerdings gilt insbesondere die Deckungsbeitragsrechnung in weiten Teilen der Wirtschaft noch nicht als selbstverständliches Instrument der Vertriebssteuerung (vgl. stellvertretend Fließ/Marra 1998, S. 214 f.). Flankiert wird die zielorientierte Außendienststeuerung in der Regel durch ein entsprechendes Anreiz- und Vergütungssystem für die Verkaufsmitarbeiter. Die laufende Steuerung der Vertriebsaktivitäten mittels eines derartig indirekten – im Wesentlichen auf die Eigensteuerung zielenden – Ansatzes dient v.a. der Sicherstellung, dass die Reisenden ihre Besuchstätigkeit im Interesse des Unternehmens durchführen (vgl. Albers 1989a, S. 242). Ein derartiger Koordinationsmechanismus ist unter der Prämisse zu gestalten, dass diese Systeme einerseits die Erreichung der angestrebten quantitativen und qualitativen Marketing- bzw. Verkaufsziele sicherstellen, andererseits aber nicht das persönliche Engagement und die Kreativität des Verkaufspersonals (und damit deren Motivation) unnötig einschränken. Hier liegt eine besondere Aufgabe des Verkaufsmanagements (vgl. Goehrmann 1984, S. 98). Die zur Verfügung stehenden Anreiz- und Vergütungssysteme weisen dabei mehr oder weniger starke materielle Züge auf. Man spricht daher in diesem Zusammenhang auch von einer indirekten Steuerung über finanzielle Anreize. Insbesondere die Elemente Provision und Prämie bzw. Verkaufswettbewerbe spielen dabei im modernen Verkaufsmanagement als Impulsgeber für mehr Leistungsorientierung eine immer größere Rolle (zu Grundformen sowie Vor- bzw. Nachteilen der einzelnen Entlohnungsvarianten vgl. Albers 1995b; 1989a, S. 248 ff.; Höhn 1990 bzw. Weis 1995, S. 271 ff.). Sinnvoller wäre auch hier ein am Deckungsbeitrag orientiertes System, was allerdings ein entsprechend ausgebautes Rechnungswesen notwendig macht (ausführlich hierzu Albers 1989a, S. 290 ff.). Ein auf dem Deckungsbeitragsgedanken fußender Ansatz ist der des „Staffel-Nutzen-Provisionssystems“ (vgl. im Folgenden Reichmann 1997, S. 394 f.). Basierend auf einer Einstufung der Produktpalette des Unternehmens in DBU-Klassen (DBU = Deckungsbeitragsanteil am Umsatz) erfolgt eine 4 Operatives Marketing-Controlling346 Provisionierung und damit Entlohnung des Außendienstmitarbeiters anhand der durch ihn gewährten Preisnachlässe (Rabatte). Idealerweise berücksichtigt die Provisionierung neben der Ertragskomponente auch weitere Parameter, wie z.B. den Stammkundenanteil als Indikator für die Kundenbindung oder die Anzahl hinzugewonnener Neukunden. Aufgabe des Marketing- Controllers in Bezug auf das Anreiz- und Vergütungssystem ist die unternehmensund situationsspezifische Kalkulation der Entlohnungsparameter und Provisionssätze bzw. Prämien. 4.4.4.3 Ausgewählte Aufgaben und Instrumente des Marketing-Controlling im Rahmen der Marketinglogistik 4.4.4.3.1 Unternehmensinterne Effizienzsteigerung der Marketinglogistik Aufgabe des Marketing-Controlling bei der Unterstützung der Entscheidungsprozesse im Rahmen der Marketinglogistik muss es sein, die Kosten- und Nachfragewirkungen variierender Lieferserviceniveaus zu analysieren bzw. zu prognostizieren. Die Ermittlung einer entsprechenden Lieferservice-Elastizität ist allerdings mit erheblichen Problemen – insbesondere was die Beschaffung valider Daten angeht – verbunden (vgl. Meffert 1998, S. 643 f.). Zusätzlich begrenzen rechtliche und technische Rahmenbedingungen den Entscheidungsraum (vgl. Pfohl 1994, S. 117 ff.). Basis für die operative Marketinglogistik sind die strategischen Festlegungen hinsichtlich des Lieferservices sowie der Struktur des Verteilungssystems (Stufen, Anzahl, Größe und Standort der Läger) (vgl. Delfmann/Darr/Simon 1992c; Winkler 1977, S. 47 f.). Daran schließen sich im Rahmen der operativen Marketinglogistik die nachfolgenden Entscheidungsbereiche an (vgl. Winkler 1977, S. 49 f.): • Ausgestaltung der Lagerhaltungspolitik, • Laufendes Lagerbestandsmanagement, • Management der Kommissionierungs- und Transportvorgänge. Die Beantwortung der Frage, wie viele Zwischenlagerstufen der Absatzkanal enthalten soll, um das angestrebte Serviceniveau zu verwirklichen, erfolgt in Anlehnung an den gewählten Absatzweg in Abhängigkeit von Produktcharakteristika (Verderblichkeit, Größe, Gewicht) sowie von Kundenspezifika (Anzahl, Größe, geographische Verteilung). Auf Basis der Anzahl der Stufen sind dann Anzahl, Größe und Standort der Läger je Stufe festzulegen (zu den unterschiedlichen Formen von Distributionsstrukturen vgl. Vahrenkamp 1998, S. 22 ff.). Da in der Literatur mehrheitlich die Auffassung vertreten wird, dass die hier beschriebenen Strukturentscheidungen eher zu den strategischen Marketingentscheidungen zu rechnen sind (vgl. stellvertretend Delfmann/Darr/Simon 1992a, S. 674 f.), wird dieser Sachverhalt hier nicht weiter beachtet. Zu diesen Problemen existiert in der Literatur zum Logistikcontrolling eine Reihe von Lösungsansätzen (vgl. beispielsweise Winkler 1977, S. 88 ff.; Reichmann 1997, S. 349 f.; Piontek 1995, S. 151 ff.). Im Gegensatz dazu weist die Festlegung der Transportmittel und -wege einen deutlich stärker operativen Charakter auf. Hier steht die Frage über die Auswahl ein- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 347 zusetzender Transportmittel und die mit deren Einsatz zusammenhängenden Routenplanung im Vordergrund, wobei bestimmte vorausgegangene Investitionsentscheidungen (z.B. die Frage der Anschaffung einer eigenen Transportflotte) den Rahmen bilden. Im Wettbewerb zwischen den einzelnen Transportmitteln sind deren Leistungsprofile (Schnelligkeit, Verkehrsnetzdichte, Sicherheit, Flexibilität etc.) abzuwägen und im Hinblick auf die mit dem Transport zusammenhängenden Kosten zu vergleichen (vgl. Delfmann/Darr/Simon 1992d). Die Auswahl eines geeigneten Transportmittels ist jedoch, vielleicht in noch stärkerem Maße als die der Lagerpolitik, durch produktspezifische Besonderheiten präjudiziert (ausführlich hierzu Ihde 1992). Analog zum Vertriebscontrolling gilt es auch in Bezug auf operative Entscheidungen im Bereich Marketinglogistik, v.a. folgende Controllinginstrumente zur primären unternehmensinternen Effizienzsteigerung zu entwickeln und einzusetzen (vgl. Küpper 1992, S. 128 ff.; Reichmann 1997, S. 332 ff.; Männel 1993, S. 48 ff.; Vahrenkamp 1998, S. 261 f.): • eine an die Spezifika der Marketinglogistik angepasste Kosten- und Leistungsrechnung; • ein Marketinglogistik-Kennzahlensystem; • mathematische sowie heuristische Entscheidungsmodelle. Logistikkosten- und Logistikleistungsrechnung In Kapitel 4.4.4.1 hatten wir die laufende Wirtschaftlichkeitskontrolle als Kernaufgabe des Distributionscontrolling beschrieben. Kernvoraussetzung dafür ist es, auch die logistischen Kosten und Leistungen transparent zu machen (vgl. Delfmann/ Darr/Simon 1992b). Um also Entscheidungen im Bereich Marketinglogistik auch ergebnisbezogen zu fundieren, gilt es, eine spezifische Logistikkosten- und Leistungsrechnung als Teil der Unternehmensrechnung aufzubauen (vgl. Reichmann 1997, S. 335 bzw. Weber 1995b, S. 32). Dies ist umso wichtiger, als – ungeachtet der zunehmenden Bedeutung des Lieferservices als Präferenzinstrument – den Marketinglogistikkosten immer noch ein immens hoher Stellenwert beigemessen werden muss. So beträgt der Anteil der Logistikkosten in der Konsumgüterindustrie durchschnittlich 5,3% vom Umsatz (vgl. Eberhart 1996). Generell ist dabei zwischen Kosten für Warenbestände, Lagerkosten, Kosten für Handling/Transport sowie Steuerungs- und Systemkosten zu unterscheiden (vgl. Schulte/Schulte 1992, S. 1045). Die im Zusammenhang mit der Marketinglogistik zu betrachtenden Kosten lassen sich beispielsweise in prozessabhängige (im Rahmen der Durchführung wiederkehrende Kostenarten), betriebsbereitschaftsabhängige (von der Durchführung unabhängige Kostenarten) und anlageinvestitionsabhängige Kosten differenzieren (vgl. Lochthowe 1990, S. 330). Aufbauend auf einer Analyse der Logistikkostenarten sind in Abhängigkeit von den im Unternehmen vorhandenen Kostenrechnungssystemen entsprechende Logistikkostenstellen einzuführen. Im Hinblick auf die Artikelkalkulation sollte die gesonderte Erfassung der Marketinglogistikkosten und -leistungen auch auf die Kostenträgerrechnung ausgedehnt werden, da dann für jedes Erzeugnis die damit verbundenen 4 Operatives Marketing-Controlling348 Distributionslogistikkosten kalkuliert werden können (vgl. Delfmann/Darr/Simon 1992b). Die Messbarmachung und Produktzurechnung von Marketinglogistikkosten erfolgt dabei mittels Vorgangs- oder Verrechnungssatzkalkulation. Erforderlich dafür ist allerdings häufig eine konzeptionelle Erweiterung der traditionellen Kostenrechnung z.B. in Anlehnung an das Konzept der Prozesskostenrechnung (vgl. Männel 1993, S. 37; ausführlich Weber 1993b; zur Methode der Prozesskostenrechnung siehe Kapitel 3.3.3.5). Eine beispielhafte Ausgestaltung einer derartigen Logistik- Kostenrechnung mit spezifischen Logistik-Kostenstellen, -Kostenarten und Bezugsgrößen für die Kostenzurechnung findet sich bei Weber (1987, 1995b), Lochthowe (1990) bzw. Köhler (1993b, S. 376 f.). Im Vordergrund des Interesses des Marketing-Controllers im Hinblick auf die laufende Wirtschaftlichkeitskontrolle werden diejenigen Marketinglogistikfunktionen stehen, die erfolgszielbezogen als wesentlich anzusehen sind. Abb. 4.4-33: Auswirkung einer Lagerbestandsreduzierung auf die Rentabilität Quelle: Pfohl 1994, S. 49 Annahme: 20 % Senkung der Lagerbestände durch verbesserten Lieferservice xUmsatzrentabilität 2,9 3,9 Kapitalumschlag 1,7 1,9 Rentabilität Return on Investment 5,0 % 7,1 % Wert vor Verbesserung Wert nach Verbesserung : Gewinn 3 4 Umsatz 103 103 Umsatz 103 103 Gesamtvermögen 60 56 sonstige Kosten 95 95 Lagerhaltungskosten 5 4 sonstiges Umlaufvermögen 20 20 Vorräte 20 16 + + Gesamt- Kosten 100 99 Umsatz 103 103 Umlaufvermögen 40 36 Anlageund Finanzvermögen 20 20 : alt neu = 42 % Verbesserung Erläuterung: 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 349 Die recht beachtliche Kapitalbindung überhöhter Lagerbestände rückt in diesem Zusammenhang die Kosten für Lagerhaltung immer wieder in den Mittelpunkt betrieblicher Rationalisierungsüberlegungen („Bestands-Controlling“; vgl. Gollwitzer/Karl 1998, S. 156 ff.). Allgemein wird den Lagerkosten deshalb in der Praxis deutlich mehr Gewicht beigemessen als z.B. den Transportkosten (vgl. Küpper 1992, S. 130). Eine Rechtfertigung für diese Praktiker-Einschätzung liefert aber auch das Rechenbeispiel in Abb. 4.4-33. Verdeutlicht werden hier die Auswirkungen einer Lagerbestandsreduktion beispielsweise um 20% für den Unternehmenserfolg – gemessen als ROI. Die Frage nach dem „optimalen“ Lagerbestand ist eng verknüpft mit der Bestimmung eines konkreten Lieferbereitschaftsgrades (ausführlich hierzu siehe Lochthowe 1990, S. 113 ff.). Entscheidungsfaktoren in diesem Zusammenhang sind neben den Lagerhaltungs- und den Bestellkosten die so genannten „Out of stock“oder Fehlmengenkosten (vgl. hierzu Meffert 1998, S. 648). Die Ermittlung des optimalen Lieferbereitschaftsgrades stellt den Vergleich möglicher Fehlmengenkosten mit den Lagerhaltungskosten eines den geplanten Bedarf übersteigenden Sicherheitsbestandes dar. Die Aufgabe eines derartigen Sicherheitsbestandes besteht einfach ausgedrückt darin, die über den wahrscheinlichsten Wert hinausgehenden Bedarfsanforderungen abzudecken. Den gegenläufigen Zusammenhang verdeutlicht Abb. 4.4-34. Abb. 4.4-34: Die Bestimmung des optimalen Lieferbereitschaftsgrades Quelle: In Anlehnung an Reichmann 1997, S. 345 Dabei wird unterstellt, dass mit steigender Lieferbereitschaft die Fehlmengenkosten tendenziell abnehmen und die Kosten für zusätzliche, zur Sicherheit zu haltende Lagermengen ansteigen. Aus der Grafik geht unmittelbar hervor, dass der optimale Lieferbereitschaftsgrad – und damit der vorzusehende Sicherheitsbestand – derjenige ist, bei dem die Gesamtkostenfunktion ihr Minimum aufweist. Kosten Lieferbereitschaftsgrad CA B 100%50% A: Fehlmengenkosten B: Lagerkosten des Sicherheitsbestandes C: Gesamte Kosten 4 Operatives Marketing-Controlling350 Die Bereitstellung der für die Ermittlung von Lieferbereitschaftsgraden relevanten Informationen – insbesondere zukünftige Bedarfsmengen und Fehlmengenkosten – ist Aufgabe des Marketing-Controlling. Für diese Entscheidung ist eine genaue Kenntnis des mengen-, zeit- und wertmäßigen Nachfrageverhaltens sowie der Wiederbeschaffungsbedingungen unabdingbar (vgl. Pfohl 1972, S. 96; Köhler 1993b, S. 379 f.). Auch zu diesem Problemfeld existiert seit langem eine Reihe von Lösungsansätzen, v.a. in Form von Operations Research-Ansätzen bzw. stochastischen Lagerhaltungsmodellen (vgl. Stern/El-Ansary 1982, S. 152 ff. und die dort aufgeführte Literatur). Obwohl noch immer der weitaus größte Teil der Unternehmen die Logistik selbst abwickelt, gibt es bereits heute einen eindeutigen Trend in Richtung Auslagerung und Kooperation mit z.T. hochspezialisierten Logistikdienstleistern (vgl. hierzu Vahrenkamp 1998, S. 57 ff.). Denn immer öfter sind nur noch Spezialisten in der Lage, den gestiegenen Anforderungen in diesem Bereich durch entsprechende technologische und verfahrensbezogene Innovationen zu begegnen (vgl. mit Beispielen Stern/El-Ansary/Coughlan 1996, S. 158 f.). Um eine größere Vergleichbarkeit eigenerstellter Logistikleistungen im Hinblick auf einen möglichen Fremdbezug zu erreichen, ist es dabei durchaus sinnvoll, Verrechnungs- und Lenkungspreise z.B. für die Lagerhaltung oder den Transport zu ermitteln (vgl. hierzu Männel 1993, S. 53; Küpper 1992, S. 130 f.). Die Frage, welche bzw. wie viele Logistikfunktionen an externe Dienstleister vergeben werden, ist im Einzelfall anhand einer Vergleichsrechnung deutlich zu machen (zu Make-or-Buy-Entscheidungen in Bezug auf die Lagerhaltung vgl. Winkler 1977, S. 138 ff.; zu Transportvorgängen siehe Piontek 1995, S. 139 f.). Obwohl im Kern sicherlich kostenzentriert, sollte eine derartige Gegenüberstellung um zusätzliche flexibilitäts- und zuverlässigkeitsbezogene qualitative Bewertungskriterien ergänzt werden (vgl. Stern/El-Ansary/Coughlan 1996, S. 156). Marketinglogistik-Kennzahlensystem Große Bedeutung im Rahmen der Planung und Kontrolle marketinglogistischer Entscheidungen haben auch spezifische Kennzahlensysteme (vgl. Reichmann 1997, S. 351). So besteht z.B. regelmäßig Interesse an Informationen zu Bestandshöhen, Umschlagshäufigkeiten, Bereitschaftsgraden, Prozessgeschwindigkeiten etc. Auch hier ist es äußerst wichtig, die geeigneten Planwerte bzw. Kontrollindikatoren zu identifizieren (vgl. Männel 1993, S. 52). Dabei ist bedeutsam, dass im Logistikbereich neben Wertgrößen insbesondere Mengen-, Zeit-, Entfernungs- und Gewichtgrößen eine maßgebliche Rolle spielen (vgl. Delfmann/Darr/Simon 1992b, S. 680; Küpper 1992, S. 126). Auch für den Bereich der Marketinglogistik existiert diesbezüglich bereits eine Vielzahl an Systemvorschlägen (vgl. stellvertretend Reichmann 1997, S. 351 ff.; Weber 1995b, S. 187 ff.; Pfohl/Hoffmann 1984; Schulte 1992, S. 251 f.; Gollwitzer/Karl 1998, S. 74 ff.; Piontek 1995, S. 254 ff.). Die in ihnen enthaltenen Kennzahlen beziehen sich insbesondere auf Umschlaghäufigkeiten in den Lägern, Durchlauf- und Verweilzeiten in den einzelnen Funktionsbereichen, den erreichten Servicegrad bzw. den Automatisierungs- und den Kapazitätsauslastungsgrad (vgl. Abb. 4.4-35). 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 351 Abb. 4.4-35: Kennzahlenbeispiele im Bereich Marketinglogistik Quelle: Schulte 1992, S. 252 Bei Verwendung von Kosten- bzw. Umsatzzahlen oder Deckungsbeiträgen erhält man wichtige Wirtschaftlichkeitsmaße, wie z.B. das Verhältnis „Umsatz“ oder „DB“ zu „Kosten pro Lagerbewegung“, „Transportkosten pro Transportauftrag“, „Lagerkosten pro Produktgruppe“, „Deckungsbeitrag pro Auftragsgrößenklasse“. Die Planung, Steuerung und Kontrolle der Logistikaktivitäten mit Hilfe eines derart ausgestalteten Kennzahlensystems erfordert in der Regel ein integriertes Informationssystem, das es erlaubt, jederzeit Daten aus der Kundenstatistik, Auftragsstatistik, Lagerstatistik sowie der Versand- und Transportstatistik abzurufen. Entscheidungsmodelle Da sich die Ergebnisse der meisten Logistikprozesse quantitativ abbilden lassen, stehen zur Lösung o.a. Entscheidungsprobleme auch in größerem Umfang mathematische Verfahren bereit. Aufgrund der hohen Komplexität der Marketinglogistik lässt sich eine modellgestützte Gesamtoptimierung praktisch nicht realisieren. Marketinglogistikplanung findet daher vielmehr in Form abgestimmter Teilplanungen statt (vgl. Delfmann/Darr/Simon 1992a, S. 677). Dabei ist jedoch das Interdependenzproblem zu beachten. Als Beispiele für derartige modellgestützte Teilentscheidungen mögen Bestellmengen-, Lagerhaltungs- und Transportmodelle dienen. Neben heuristischen Modellen und Simulationsverfahren kommen hier immer häufiger auch Optimierungsansätze des Operations Research zur Anwendung (vgl. Männel 1993, S. 54; beispielhafte Modelle zur Standortoptimierung, Tourenplanung oder Bestandsoptimierung vgl. Vahrenkamp 1998, S. 170 ff. bzw. S. 232 ff. und die dort aufgeführte Literatur). Aufgabenumfang und -struktur Anzahl der Kunden Ø Umsatz je Kunde Anzahl Auslieferungen pro Zeiteinheit Anzahl der Lagerstufen Anzahl der Lagerstandorte Ø Entfernung zwischen den Lagerstufen Ø Entfernung zwischen Lager und Kunde Auftragsgröße Aufgabenträger Anzahl der Distributionsmitarbeiter Sachmittelkapazität Kosten Kosten der Kundenauftragsabwicklung Kosten des externen Transportes Fehlmengenkosten Struktur- und Rahmenkennzahlen Produktivitätskennzahlen Produktivität der Versandabwicklung Produktivität der Auftragsabwicklung Transportzeit je Transportauftrag Wirtschaftlichkeitskennzahlen Ø Kosten der Kundenauftragsabwicklung Anteil der Auftragsabwicklungskosten am Umsatz Distributionskosten je Auftrag Versandkostenquoten Umschlagshäufigkeit Fertigwaren Transportkosten je Transportauftrag Verhältnis Eigentransportkosten zu Fremdtransportkosten Qualitätskennzahlen Ø Lieferzeit Lieferbereitschaft Fehllieferungsquote Liefertreue Verzugsquote Beanstandungsquote Anteil der Nachlieferungen 4 Operatives Marketing-Controlling352 4.4.4.3.2 Unternehmensübergreifende Effizienzsteigerung der Marketinglogistik mittels Efficient Consumer Response Effizienzsteigerungen im Logistikbereich werden heute immer häufiger übergreifend betrachtet und optimiert. Im Sinne eines integrierten Logistikkonzeptes und mit der Absicht, zusätzliche Synergiepotenziale zu erschließen, wird dabei versucht, wertschöpfungskettenübergreifend zu denken und zu handeln (vgl. Vahrenkamp 1998, S. 102 ff.). Die gesamte Logistikkette von Zulieferern, Herstellern, Handel und Logistik-Dienstleistern bis hin zum Endkunden wird dabei allgemein als „Supply Chain“ thematisiert (ausführlich hierzu Copacino 1997). Eine an der gesamten Prozesskette orientierte Aufgabendefinition führt für das Controlling fast zwangsläufig zu einem Gesamtkostendenken (vgl. Weber 1993a, S. 19 f.). In diesem Sinne verlieren isolierte Kosteneinsparungen auch für das Marketing-Controlling an Bedeutung. An ihre Stelle tritt die Betrachtung der Summe aller Kosten über die gesamte Kette hinweg. Im Falle einer ganzheitlichen Betrachtung einer Logistikkette rücken immer häufiger die den Warenstrom begleitenden Informationsaspekte in den Vordergrund. Die Gestaltung dieser Informations- und Datenprozesse (Informationslogistik) gilt unter anderem im Handel als zentraler Erfolgsfaktor, weil insbesondere dort zu erkennen ist, dass die Gesamteffizienz logistischer Prozesse nicht unwesentlich gerade auch von der Schnelligkeit und Qualität der begleitenden Datenströme selbst determiniert wird (vgl. Vahrenkamp 1998, S. 105; Stern/El-Ansary/Coughlan 1996, S. 172; Kansky/Weingarten 1999, S. 87). Bereits seit Mitte der 80er Jahre des vorigen Jahrhunderts stehen zumindest in der wissenschaftlichen Handelsliteratur Konzepte zur Verfügung, die dazu beitragen könnten, alle innerhalb der Wertschöpfungskette bis zum Verbraucher existierenden Erfolgspotenziale kooperativ zu nutzen (vgl. Liebmann/Zentes 2001, S. 581). Auch in der betrieblichen Praxis erkennen Industrie und Handel diese Situation zunehmend als Chance, das häufig konfliktäre Verhältnis zu beenden und gemeinsam Strategien zu entwickeln, die auf der Basis integrierter Informations- und Kommunikationsbeziehungen zu einer Senkung der Kosten in der gesamten Distributionskette führen und somit zu einer nachhaltigen Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit der Kooperationspartner beitragen können (vgl. Möhlenbruch 2000, S. 113). Zunächst lag der Fokus der gemeinsam entwickelten Strategien stärker auf der Realisierung von Kostensenkungspotenzialen in der Supply Chain. Dadurch konnten auch ohne ein besonders hohes Vertrauen relativ zügig Erfolge erzielt werden. Trotz der Erfolge bringt dieser als Supply-Chain-Management (im Weiteren kurz SCM) bekannt gewordene Ansatz den Nachteil mit sich, dass der Versuch unternommen wird, eine Steigerung der Effizienz in der Distributionskette zu erreichen, ohne dabei den Endverbraucher ausreichend zu berücksichtigen (vgl. Liebmann/Zentes 2001, S. 608). Um diesen Mangel zu beseitigen, wurde das SCM zu dem Ansatz des Efficient Consumer Response (im Weiteren kurz ECR) weiterentwickelt. ECR Europe definiert Efficient Consumer Response als „...a joint initiative by members of the supply chain to work to improve and optimise aspects of the supply chain and demand management to create benefits for the consumer e.g. lower prices, more choice variety, better product availability” (ECR Europe 2006). 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 353 ECR-Basisstrategien Die o.g. Ziele des ECR versucht man durch die Kombination des Supply-Chain- Management- und Category-Management-Ansatzes zu erreichen. Der Fokus des SCM liegt stärker auf der Realisierung von Kostensenkungspotenzialen im Rahmen der Warenversorgung. Durch die mit einem Category Management (im Weiteren kurz CM) verbundene Zusammenfassung von Einkauf und Verkauf wird die kundenorientierte Führung von Warengruppen als gewinnverantwortliche strategische Einheiten möglich. Somit wären zumindest die organisatorischen Rahmenbedingungen für die operative Umsetzung des ECR-Ansatzes geschaffen. Dabei lassen sich, wie in der nachstehenden Abb. 4.4-36 ersichtlich, die vier eng zusammenhängenden Basisstrategien einer partnerschaftlichen Kooperation zwischen Hersteller und Handelsunternehmen zur unternehmensübergreifenden Steuerung der Waren- und Informationsflüsse und des gemeinsamen Einsatzes von absatzpolitischen Instrumenten unterscheiden (vgl. Möhlenbruch 2000, S. 113-115). Abb. 4.4-36: Die ECR-Basisstrategien Quelle: Holland et al. 2001, S. 28 ECR - Basisstrategien Efficient Store Assortment Efficient Promotion Efficient Product Introduction Efficient Replenishment Category Management Supply Chain Management Optimierung der Sortimente und Lagerbestände in den Filialen Regaloptimierung Totale Systemeffizienz für eine optimierte Planung und Bevorratung für Aktionen Optimierte Produktentwicklung Controlling der Markteinführung neuer Artikel Continuous Replenishment Vendor Managed Inventory Collaborativ Planning, Forecasting and Replenishment ... ... ... ... 4 Operatives Marketing-Controlling354 Da eine attraktive Sortimentsgestaltung im Handel ganz erheblich zur Differenzierung vom Wettbewerb beitragen kann, stellt die Sortimentspolitik sicherlich eines der bedeutendsten absatzpolitischen Instrumente für Handelsunternehmen dar. Diese zentrale Aufgabe der Planung, Steuerung und Kontrolle des Sortiments wurde in der Vergangenheit von den Handelsunternehmen autonom ausgeübt (vgl. Tietz 1993, S. 324 f.). Im Rahmen des Efficient-Store-Assortment-Ansatzes soll es dem Handel ermöglicht werden, die Ausführung der sortimentspolitischen Aufgaben durch eine enge Kooperation mit der Industrie effizienter abzuwickeln. Ein kooperatives Vorgehen bietet die Möglichkeit, das handelsseitige Wissen um Flächengestaltung und Sortimente auf der einen Seite und das herstellerseitige Wissen um einzelne Produkte, Marketing und Ergebnisse der Marktforschung auf der anderen Seite sinnvoll zu kombinieren. Durch das kombinierte Wissen und den Einsatz von computerunterstützten Methoden zur Planung und Kontrolle kann eine unter Umsatz- und Ertragsgesichtspunkten optimale Ausnutzung der Verkaufs- und Regalplatzflächen (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 194 f.) sowie eine optimale Produktplatzierung und Preisgestaltung effizienter erreicht werden (vgl. Meyer 2000, S. 305). Der nicht oder nicht ausreichend zwischen Industrie und Handel koordinierte Einsatz der unterschiedlichen kommunikationspolitischen Maßnahmen führt häufig dazu, dass sich die gewünschten positiven Effekte nicht in vollem Umfang einstellen. So führen beispielsweise die im Rahmen von Sonderangebotsaktionen durchgeführten Einkaufspreisermäßigungen dazu, dass die Handelsunternehmen mehr Waren einkaufen, als sie für die Aktion benötigen, um die zu Sonderkonditionen erworbene Ware im Anschluss an die Aktion zum normalen Verkaufspreis an die Konsumenten abgeben zu können (Forward Buying). Den durch die Einkaufspreisermäßigung erzielten Ertragssteigerungen des Handels stehen allerdings Kostensteigerungen in den unterschiedlichen Bereichen der Lieferkette entgegen, die diesen Effekt reduzieren oder möglicherweise sogar ganz aufheben (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 196 f.). Eine mögliche Lösung dieses Problems stellt der als Efficient Promotion bezeichnete Ansatz dar, durch die gemeinsame Planung, Steuerung und Kontrolle der kommunikationspolitischen Maßnahmen zwischen Handel und Hersteller einen effizienteren Einsatz der kommunikationspolitischen Instrumente zu erreichen (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 188-190). Die Umsetzung dieses Ansatzes erfordert jedoch u.a. eine frühzeitigere Absprache über Inhalt, Menge und Preis der geplanten Maßnahmen sowie Absprachen über die logistische Abwicklung und die Aktionsauswertung (vgl. Eierhoff 1998, S. 367). Viele Markenartikelhersteller reagieren auf den steigenden Wettbewerbsdruck und die damit verbundenen stagnierenden oder teilweise sogar sinkenden Umsatzentwicklungen mit einer Steigerung der Anzahl ihrer Produktneuentwicklungen (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 197). Die Neuproduktentwicklung erfolgt heute in der Regel ohne Beteiligung des Handels und dies, obwohl der Handel durch die Scannerdaten über Informationen verfügt, die für die Neuproduktgestaltung hilfreich sein könnten (vgl. Ahlert 1998, S. 3 ff.). Hinzu kommt, dass der Erfolg einer Neuprodukteinführung maßgeblich von der Akzeptanz des Produkts durch den Handel und der Verfügbarkeit ausreichender Regalfläche abhängig ist. Aus den genannten Gründen würde auch hier ein kooperatives Vorgehen im Rahmen der Neuproduktgestaltung und -einführung vermutlich zu mehr Effizienz führen (vgl. Becker/ Uhr/Vering 2000, S. 197 f.). Die Zusammenarbeit zwischen Hersteller und Handels- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 355 unternehmen bei der Entwicklung und Einführung neuer Produkte mit dem Ziel der Kostensenkung, Zeitersparnis und der Verringerung der Floprate wird als Efficient Product Introduction bezeichnet (vgl. Meyer 2000, S. 305). Die Zusammenarbeit erstreckt sich dabei über Vereinbarungen zur Preisgestaltung, die Definition optimaler Verpackungs- und Palettengrößen bis hin zu Schätzungen des Absatzpotenzials neuer Artikel. Weitere zentrale Punkte sind die Festlegung von Testmärkten, Platzierungsvarianten oder unterstützende Verkaufsfördermaßnahmen (vgl. Eierhoff 1998, S. 367). Die vierte Basisstrategie des ECR-Ansatzes ist die bedarfsgerechte Warenbeschaffung (Efficient Replenishment). Diese auf eine durch Industrie und Handel gemeinsam durchgeführte Optimierung der Warenversorgung und die begleitenden Informationsflüsse ausgerichtete Strategie (vgl. Olbrich/Braun 2001, S. 165 f.) hat das wesentliche Ziel, die Produktverfügbarkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Bestände über die gesamte Lieferkette hinweg zu reduzieren (vgl. Meyer 2000, S. 304). Die operative Umsetzung des Efficient-Replenishment-Ansatzes erfolgt durch den Einsatz unterschiedlicher Techniken zur Optimierung des Waren- und Informationsflusses. Nachfolgend werden einige besonders vielversprechende Techniken kurz dargestellt (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 191-193). Eine dieser Techniken ist das Continuous Replenishment, wobei die Belieferung der Handelsfilialen – ähnlich dem Just-in-time-Konzept im produzierenden Gewerbe – durch eine an die tatsächliche oder prognostizierte Nachfrage der Konsumenten angepasste permanente Warenversorgung sichergestellt wird (vgl. Liebmann 2001, S. 599-603). Eine spezielle Ausprägung des Continuous Replenishment ist das Vendor Managed Inventory. Bei diesem Ansatz werden auch die Bestandsverantwortung und die aus den Beständen resultierenden Kapitalbindungskosten vom Händler an den Hersteller übertragen (vgl. Rode 2003a, S. 35, übereinstimmend Rode 2003b, S. 22). Eine Weiterentwicklung des Continuous-Replenishment-Ansatzes stellt das Collaborative Planning Forecasting and Replenishment (im Weiteren kurz CPFR) dar. Im Rahmen des CPFR-Ansatzes erfolgt eine zwischen Hersteller und Handelsunternehmen abgestimmte Absatzplanung. Im Rahmen des Abstimmungsprozesses können beide Partner innerhalb eines vorher definierten Rahmens die Bestellparameter anpassen. Anpassungen, welche den Rahmen überschreiten, bedürfen des Einverständnisses des jeweils anderen Partners. Das Ergebnis dieses Abstimmungsprozesses wird automatisch in eine Bestellung und die daran angeschlossene Produktionsplanung umgesetzt. Diese Weiterentwicklung des Continuous Replenishment ermöglicht es, das Wissen der Händler und der Hersteller zur Optimierung der Waren- und Informationsflüsse gleichermaßen zu nutzen (vgl. Liebmann 2001, S. 599-603). Für sich betrachtet, stellt sicherlich keine der vier Basisstrategien einen wirklich neuen Ansatz dar. Dennoch ergeben sich für die unternehmensübergreifende Marketinglogistik durch die Bündelung dieser bereits seit langer Zeit bekannten strategischen Ansätze im Sinne der obigen Definition von ECR erhebliche Nutzenpotenziale sowohl für die Industrie wie auch für den Handel (vgl. Meyer 2000, S. 305 f.). Diese Einschätzung teilen Industrie und Handel gleichermaßen; das belegt eine aktuelle Studie über den Stand der Nutzung von Scannerdaten in der deutschen Konsumgüterwirtschaft. Im Rahmen der Studie wurden Industrie- und Handelsunternehmen dazu befragt, wie sie den Nutzen von Kooperationen zwischen Industrie und Handel einschätzen. Als Antwortmöglichkeit wurde eine Skala von 1 (sehr hoch) bis 7 (sehr 4 Operatives Marketing-Controlling356 niedrig) vorgegeben. Dabei schätzten 34,8 % der befragten Industrieunternehmen und 26,3 % der Handelsunternehmen den Nutzen von Kooperationen mit dem jeweils anderen Partner als sehr hoch ein (vgl. Olbrich/Grünblatt 2003, S. 47). Die Studie zeigt aber auch, dass trotz dieser Einschätzung über die Höhe der Nutzenpotenziale eine kooperative Nutzung der – für den überwiegenden Teil der ECR- Basisstrategien als Grundlage notwendigen – Scannerdaten des Handels in der Konsumgüterwirtschaft bislang nur wenig verbreitet ist. Der Studie zu Folge haben in den letzten beiden Jahren immerhin 35 % der befragten Handelsunternehmen und 17,9 % der befragten Industrieunternehmen Scannerdaten überhaupt nicht für kooperative Maßnahmen genutzt. Weitere 25 % der Handelsunternehmen und 38,5 % der Industrieunternehmen haben Scannerdaten maximal fünf Mal in den zurückliegenden beiden Jahren im Rahmen von Kooperationen eingesetzt (vgl. Olbrich/Grünblatt 2003, S. 44). Die Gründe für die zögerliche Umsetzung der ECR-Strategien lassen sich vermutlich insbesondere durch die zahlreichen zu erfüllenden Voraussetzungen begründen, welche für eine erfolgreiche Kooperation auf beiden Seiten geschaffen werden müssen (vgl. Wiezorek 1998, S. 397). Dies sind zum einen informationstechnologische Voraussetzungen und die konsequente Umsetzung der bestehenden Standardisierungskonzepte. Beide Voraussetzungen sind für die Durchführung von ECR-Projekten zwingend erforderlich, denn wer ECR-relevante Daten weiterreichen will, muss sie zunächst innerhalb seiner Firma in einem auch für andere Marktpartner verständlichen Format vorliegen haben (vgl. Rode 2003b, S. 22). Diese Voraussetzungen konnten in der Vergangenheit nur von wenigen Unternehmen erfüllt werden. In Zukunft ist jedoch damit zu rechnen, dass beide Voraussetzungen vermutlich aufgrund der wachsenden Verbreitung moderner Warenwirtschaftssysteme (im Weiteren kurz WWS) immer häufiger erfüllt sein werden. Dies allein ist jedoch für eine erfolgreiche Umsetzung der ECR-Strategien nicht hinreichend (vgl. Meyer 2000, S. 305 f.). Auch wenn die informationstechnologischen Voraussetzungen durch den Einsatz moderner WWS geschaffen sind, bleibt das Konfliktpotenzial zwischen Industrie und Handel bestehen. Eine wesentliche Ursache dafür liegt in den unterschiedlichen Zielsetzungen, die mit dem Einsatz der marketingpolitischen Instrumente verbunden werden. So verfolgen die Markenartikelhersteller im Rahmen der Produkt- und Preispolitik primär die Zielsetzung, ein positives Markenimage aufzubauen, wohingegen der Handel in erster Linie an dem positiven Image seiner Einkaufsstätten interessiert ist. Damit verbunden sind häufig sehr unterschiedliche Vorstellungen über die „richtige“ Verkaufspreisgestaltung (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 187). Der Handel ist darauf bedacht, eine Umsatz- und Ertragsoptimierung des Gesamtsortiments zu erreichen, wohingegen die Hersteller vorrangig an dem Erfolg ihrer Artikel interessiert sind (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 194 f.). Besonders deutlich wird dieser Zielkonflikt auch in dem Bereich der Distributionspolitik, wo die Interessen im Hinblick auf Anzahl und Umfang der Lieferungen von Industrie und Handel stark auseinander gehen (vgl. Becker/Uhr/Vering 2000, S. 187). Vor dem Hintergrund dieser Zielkonflikte ist es zumindest fraglich, inwieweit die strategischen Zielsetzungen der ECR-Konzeption im Sinne einer Gesamtsystemoptimierung überhaupt operativ umgesetzt werden können (vgl. Zentes 1998, S. 351). Hinzu kommt, dass die konfliktären Zielsetzungen vermutlich eine weitere wesentli- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 357 che Ursache für das nach wie vor geringe wechselseitige Vertrauen zwischen Industrie und Handel darstellen. Ohne gegenseitiges Vertrauen sind der Austausch von sensiblen Daten und damit die Umsetzung der ECR-Ansätze jedoch nicht möglich (vgl. Eierhoff 1998, S. 383). Falls dennoch eine Bereitschaft zur Kooperation erkennbar ist, führt der Gewinnverteilungskonflikt häufig ex ante zu einem Scheitern der Zusammenarbeit. So werden häufig aufgrund des mangelnden Vertrauens bereits vor der Durchführung der ECR-Projekte zusätzliche Konditionen von den Handelsunternehmen gefordert. Das führt in der Regel dazu, dass Hersteller – zumindest sofern sie noch keine Erfahrung mit ECR gesammelt haben – das damit verbundene Risiko häufig nicht eingehen wollen (vgl. Barrenstein 1998, S. 117-120). Eine ebenfalls nicht zu unterschätzende Ursache für die zögerliche Umsetzung des ECR-Ansatzes aus Sicht der Handelsunternehmen ist die sich aus dem Know-how- Verlust für Aktivitäten, die künftig nicht mehr vom Handel durchgeführt werden, ergebende Abhängigkeit. Da es unter Umständen sehr kosten- und zeitintensiv sein kann, dieses Know-how wieder aufzubauen, zögern viele Handelsunternehmen, die Aktivitäten von anderen Marktpartnern durchführen zu lassen (vgl. Treis/ Holzkämper 1998, S. 268). Nicht zuletzt führen neben diesen stärker nach außen gerichteten Hemmnissen auch unternehmensinterne Barrieren dazu, dass die Umsetzung der ECR-Basisstrategien nicht erfolgt. Dazu zählen z.B. die erforderliche interne Umstrukturierung der klassischen funktional gegliederten Aufbauorganisation im Handel hin zu einer prozessorientierten Funktion, inklusive der daraus resultierenden weitgreifenden Veränderungen für die Ablauforganisation und der Abkehr von der heute in der Regel im Handel praktizierten starken Einkaufsorientierung hin zu einer durchgängigen Kundenorientierung (vgl. Duethmann 2003, S. 9). 4.4.4.3.3 Die zukünftige Rolle von RFID 4.4.4.3.3.1 Radio Frequency Identification – ein Überblick In den vorstehenden Abschnitten wurden ausführlich ausgewählte Aufgaben und Instrumente des Marketing-Controlling im Rahmen der Marketinglogistik dargestellt. Neben der Marketinglogistik im Allgemeinen sowie der Logistikkosten- und Logistikleistungsrechnung und der Marketinglogistik-Kennzahlensysteme im Speziellen, wurde der wertschöpfungsübergreifende Einsatz des Efficient Consumer Response – verstanden als neuer Strategieansatz entlang der gesamten Supply Chain – aufgezeigt. Im Hinblick auf diese Ausführungen wird daher im Folgenden die Rolle einer in den letzten Jahren in der wissenschaftlichen Literatur verstärkt diskutierten „neuen“ Technologie aufgegriffen, die einerseits die marketinglogistischen Prozesse sowie andererseits ECR-Strategien beeinflussen wird. Konkret handelt es sich bei dieser Technologie um RFID (Radio Frequency Identification), die häufig als designierter Nachfolger der etablierten Scannerdaten-Technologien gehandelt wird (vgl. u.a. Strassner 2005; Kern 2006; Finkenzeller 2006); die Einsatzmöglichkeiten sind jedoch wesentlich umfangreicher. So ist bspw. durch RFID ein „Internet der Dinge“ möglich, wodurch sich Unternehmen zukünftig mehr Transparenz und Effizienz erhoffen (vgl. Zeibig 2006, S. 51; Fleisch/Mattern 2005). Ashton stellt im 4 Operatives Marketing-Controlling358 Rahmen der Entwicklung von RFID fest: „Radio frequency identification is the first important technology of the twenty-first century“ (Ashton 2006, S. xxi) und Melski ergänzt weiter, dass RFID „[…] als radikal-revolutionäre Innovation einen Paradigmenwechsel im Management herbeiführen [kann]“ (Melski 2006, S. 28; ähnlich auch Fleisch/Müller-Stewens 2008, S. 272 u. 2009, S. 70 ff.). Hinter diesem Paradigmenwechsel verbirgt sich u.a. das enorme RFID-Potenzial, Daten in Echtzeit bereitzustellen und verwenden zu können (vgl. Fleisch/Müller-Stewens 2008, S. 272 ff.). Bei RFID handelt es sich um eine Technologie, die, wie die weit verbreiteten und bekannten Barcode-Technologien, zu den automatischen Identifikationssystemen (Auto-ID-Systeme) zu zählen ist (vgl. Finkenzeller 2006, S. 2 ff.). Auto-ID-Systeme dienen dabei generell als Schnittstelle zwischen der realen, physischen Welt auf der einen Seite (Güterfluss) und der digitalen Welt betrieblicher Informationssysteme auf der anderen Seite (Informationsfluss) (vgl. Fleisch/Christ/Dierkes 2005, S. 4; Strassner 2005, S. 54; Finkenzeller 2006, S. 1). Durch einen möglichst hohen Integrationsgrad verfolgen sie das Ziel, beide Seiten zu vereinheitlichen bzw. Medienbrüche (z.B. manuelle Prozessschritte), die teilweise undurchsichtig, zeit- und kostenintensiv sowie fehleranfällig sind, zu vermeiden. Insofern findet sich auch hier der Online-Gedanke – Nutzung vernetzter Informationssysteme – wieder (vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.2.2.3.4 dieses Buches). Im Rahmen des Aufbaus und der Funktionsweise eines RFID-Systems (siehe Abbildung 4.4-37) wird der Transponder (auch Tag genannt), bestehend aus einem Mikrochip und einer Antenne, an dem zu identifizierenden Objekt angebracht (vgl. Kern 2006, S. 33 ff.). Sobald dieser in die Reichweite eines stationären oder mobilen Lesegerätes (Erfassungsgerät oder Reader) gelangt, wird der Transponder mit der zur Kommunikation notwendigen Energie versorgt und erhält die Aufforderung, seine gespeicherten Daten zu senden. Wird ein Transponder über elektromagnetische Wellen mit Energie versorgt, so spricht man von einem passiven Transponder. Bei aktiven Transpondern hingegen erfolgt die Energieversorgung über eine Batterie, weshalb diese auch teurer, größer sowie kurzlebiger sind als ihr passives Pendant. Abb. 4.4-37: Aufbau und Funktionsweise von RFID-Systemen Quelle: Modifikation von Finkenzeller 2006, S. 7; Strassner 2005, S. 58 Nach dem Aussenden der Daten über die Luftschnittstelle (Air Interface) werden die Informationen zur Weiterverarbeitung an die angeschlossenen EDV-Systeme (z.B. RFID- Chip Objekt mit Transponder Informationen Energieversorgung Luftschnittstelle: Antenne Lesegerät RFID-Transponder, smartes Produkt o. Etikett • weltweit eindeutige Identifikationsnummer • Speicher mit weiteren Informationen o. zentrale Datenhaltung • aktiver oder passiver RFID-Transponder • ggf. zusätzliche Sensorik RFID-Schreib- und Leseeinheit (Reader) • Empfänger (lesen) • Sender (schreiben) • mobil oder stationär RFID-Middleware • Sammlung, Filterung u. Aufbereitung von Daten (Datenmanagement) • Koordination und Steuerung der Reader (Gerätemanagement) Applikationen bzw. operative Systeme • Applikationen wie bspw.: CRM, ERP, SCM oder Web-Services • überbetriebliche Schnittstellen Informationen (Roh-) Datenfluss Komm. Komm. Komm. 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 359 CRM oder SCM) weitergeleitet. Eine RFID-Middleware dient dabei als Schnittstelle zwischen Lesegerät(en) und Anwendersoftware und hat zum einen die (Vor-) Filterung und Aufbereitung der enormen Rohdatenmengen sowie zum anderen die Steuerung und Koordination der Lesegeräte zur Aufgabe (vgl. BITKOM 2005, S. 30). Aufgrund der hohen Verbreitung der Scannerdaten-Technologie in den unterschiedlichsten Einsatzgebieten (u.a. Handel und Logistik) sowie der Etablierung über viele Jahrzehnte hinweg, wird die RFID-Technologie in der Literatur immer wieder mit dieser Technologie verglichen bzw. muss sich an ihrem Potenzial messen lassen (vgl. exemplarisch Pflaum 2001, S. 94; Kull 2006, S. 67 f.; Wiedmann/Reeh 2007, S. 253). Ihre wesentlichsten Stärken sind u.a.: • Vollautomatische Erfassung mehrerer Transponder (Pulkerfassung) ohne Sichtkontakt, • eine wesentlich höhere Speicherkapazität sowie die Möglichkeit, Informationen direkt am Objekt selbst – dezentral – zu speichern, • eine geringere Fehlerquote – und damit einhergehend eine Erhöhung der Datenqualität (siehe hierzu auch Abschnitt 3.2.2 dieses Buches) und • eine höhere Robustheit gegenüber äußeren Einwirkungen. Aufgrund dieser Vorteile hat sich die RFID-Technologie auch in der betrieblichen Praxis bereits weit verbreitet. Die wesentlichsten Einsatzgebiete sind innerhalb des Supply-Chain Management (SCM), der Produktion und des Customer Relationship Management zu finden (vgl. Kern 2006; Strassner 2005; Uhrich et al. 2008). Im Rahmen dieser Einsatzgebiete wird bereits deutlich, dass diese neue Technologie einen wesentlichen Beitrag zu den oben aufgeführten Aufgaben und Instrumenten des Marketing-Controlling leisten kann. Sowohl die Marketinglogistik, als auch Strategien des ECR werden von dieser neuen Technologie nicht unberührt bleiben. 4.4.4.3.3.2 Allgemeine Nutzenpotenziale von RFID Bei der Verwendung der RFID-Technologie ergeben sich im Rahmen betriebswirtschaftlicher Anwendungen – auch speziell für die Marketinglogistik sowie für Strategien des Efficient Consumer Response – Nutzungspotenziale, die sich vor allem aus den Besonderheiten der RFID-Daten ableiten lassen (vgl. Melski/Schumann 2007, S. 9 f.). Die Besonderheiten sind: • der temporäre Charakter der Daten, • der kontinuierliche Datenfluss, • der Rohcharakter der Daten sowie das • große RFID-Datenvolumen. Insbesondere die ersten beiden Punkte spielen für die nachfolgenden Überlegungen eine zentrale Rolle. Der temporäre Charakter der Daten bezieht sich dabei auf den Abstand zweier Ereignisse, wie bspw. die Erfassung eines RFID-Transponders durch zwei nacheinander folgende Lesegeräte (siehe ähnlich die Latenzzeit aus Abbildung 3.3-1). Zugleich fallen die enormen RFID-(Roh-)Daten kontinuierlich an, d. h. permanent am Ort ihrer Entstehung (vgl. Melski/Schumann 2007, S. 9). Die 4 Operatives Marketing-Controlling360 Abbildung 4.4-38 zeigt – resultierend aus den Besonderheiten der Daten – ausgewählte wettbewerbsstrategische Nutzungspotenziale der RFID-Technologie auf. Abb. 4.4-38: Ausgewählte wettbewerbsstrategische Nutzenpotenziale von RFID Quelle: Beyer 2012, o. S. Im Folgenden sollen wesentliche Potenziale genauer erörtert werden. Im Zusammenhang mit der RFID-Technologie wird der Begriff „Schnelligkeit“ immer wieder gemeinsam mit dem Begriff „Echtzeit bzw. Echtzeitmanagement“ genannt (vgl. Overmeyer et al. 2005, S. 17 ff.; Fleisch/Müller-Stewens 2008, S. 272 ff.). Der Grund liegt darin, dass durch diese Technologie – insbesondere der o. g. Besonderheit des kontinuierlichen Datenflusses – neue Möglichkeiten entstehen, Informationen in „Echtzeit“ bereitzustellen und zu nutzen. Senger und Österle (2004, S. 223) beschreiben Echtzeitmanagement etwas pointiert wie folgt: • Jede Information ist sofort nach ihrer Entstehung überall auf dieser Welt verfügbar. • Jede Aktivität kann alle Informationen dieser Welt ohne Zeitverzug nutzen. • Von jeder Information kann die Verbindung (Relationship) zu ihrem Kontext hergestellt werden. Wir hingegen legen ein deutlich relativiertes real-time-Verständnis zugrunde. Hiernach handelt es sich um real-time, wenn „Korrekturen so rasch auf die Abweichungen folgen, dass der Prozess noch im gewünschten Sinne beeinflusst werden kann, die Regelgröße also quasi lediglich innerhalb einer akzeptierten Toleranz um den Sollwert oszilliert […]“ (Link 1978, S. 104). Der Begriff real-time (Echtzeit) stellt dann fast ein Synonym für den an anderer Stelle ausführlich dargestellten Begriff des Feedforward-Control dar (siehe Abschnitt 1.3.3 sowie ausführlich Link SchnelligkeitSchnelligkeit ObjektivitätObjektivität GenauigkeitGenauigkeit IntegrationsfähigkeitIntegrationsfähigkeit DatensicherheitDatensicherheit Effizienz und EffektivitätEffizienz und Effektivität KostenvorteileKostenvorteile AnwendungsbreiteAnwendungsbreite KompatibilitätKompatibilität RFID- Transponder • temporärer Charakter der Daten • kontinuierlicher Datenfluss • roher Charakter der Daten • großes Datenvolumen 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 361 2011, S. 129 ff.). Es handelt sich somit immer noch um Echtzeitmanagement, wenn eine Störgröße auftritt und rechtzeitig korrigierende Maßnahmen ergriffen werden, ohne dass ein Schaden eintritt. Demnach liegt Echtzeitmanagement dann noch vor, wenn die Erfolgsgröße rechtzeitig (synchron oder nach einer gewissen Zeitspanne) im positiven Sinne beeinflusst wurde. Das Potenzial der Objektivität bzw. der Nicht-Manipulierbarkeit von Informationen (hierzu siehe Mertens 2010, S. 15 f.) soll durch die Entwicklungsstufen betriebswirtschaftlicher Ubiquitous Computing-Anwendungen (siehe Abbildung 4.4-39) verdeutlicht werden, bei denen RFID die treibende Technologie (Enabler) zur Umsetzung darstellt (vgl. Fleisch/Dierkes 2003, S. 611 ff.; Melski 2006, S. 3 f.). So findet in der ersten Entwicklungsstufe – manuelle (Mensch-Maschine-) Integration – die RFID-Technologie noch keine Anwendung. Die Dateneingabe, -interpretation und Entscheidungsfindung erfolgt manuell. Die automatische Identifikation von Objekten ist kennzeichnend für die zweite Entwicklungsstufe, bei der RFID die Dateneingabe automatisiert. Im Gegensatz zur dritten Stufe (dezentrale Steuerung und Sensorik), bei der sämtliche Prozesse vollautomatisch ablaufen und somit der höchste Automatisierungsgrad erreicht wird, wird der Mensch in der zweiten Stufe (automatische Kontexterfassung) noch zur Dateninterpretation und Entscheidungsfindung benötigt (vgl. Strassner 2005, S. 63 ff.). Abb. 4.4-39: Entwicklungsstufen von Anwendungen des Ubiquitous Computing Quelle: Fleisch/Dierkes (2003), S. 613. Die hohe Objektivität wird deutlich, wenn man die letzte Entwicklungsstufe genauer betrachtet. Innerhalb der virtuellen Welt betrieblicher Informationssysteme werden 4 Operatives Marketing-Controlling362 durch RFID-Transponder – in Verbindung mit Sensorik – die Dateneingabe, die Dateninterpretation, die Entscheidungsfindung und -umsetzung automatisch vollzogen und schließlich Aktionen in der realen Welt ebenfalls vollautomatisch ausgelöst (vgl. Fleisch/Christ/Dierkes 2005, S. 8). Fleisch und Müller-Stewens (2009, S. 70) sprechen in diesem Zusammenhang von Entscheidungen, die immer häufiger vollkommen systemautonom – also ohne den Faktor Mensch – getroffen werden. Eine Manipulation oder anders geartete Beeinflussung der Daten bzw. der Informationen ist dadurch so gut wie ausgeschlossen. Die Punkte Effizienz, Effektivität sowie Kostenvorteile werden im Folgenden gemeinsam behandelt. Aus den bisherigen Ausführungen lassen sich bereits wesentliche Ansätze zur Prozesseffizienz und -effektivität erkennen. Sichtkontaktlosigkeit, Pulkerfassung, das Wegfallen manueller Tätigkeiten zur Erfassung der Objekte oder die höhere Speicherkapazität der Transponder sind nur einige der bereits aufgezeigten Potenziale von RFID (vgl. hierzu Knebel/Leimeister/Krcmar 2007, S. 91). Diese resultieren insbesondere unmittelbar aus der Technologie selbst. Hinter den Effizienz- und Effektivitätsaspekten stehen letztlich zentrale Ziele wie bspw. die Erhöhung des Automatisierungsgrads (siehe zum Automatisierungsgrad ausführlich Link 1978, S. 55 ff.), der sich i.d.R. ökonomisch in monetäre Größen, wie Reduktion von Personalkosten, niederschlägt oder die verbesserte Informationsversorgung für alle Unternehmensebenen, um die Entscheidungsqualität zu steigern (vgl. Gille 2010, S. 41 f.). Solche Effizienz- und Effektivitätspotenziale dürften sich somit insbesondere bei Unternehmen einstellen, die eine hohe Erfassungs- bzw. Lesequote aufweisen (bspw. bei Handelsunternehmen). 4.4.4.3.3.3 RFID-Potenziale im Rahmen der Marketinglogistik Bevor konkret auf Einsatzpotenziale der RFID-Technologie innerhalb der Marketinglogistik eingegangen wird, erscheint es zweckmäßig, zunächst einmal Einsatzmöglichkeiten der RFID-Technologie entlang der gesamten Wertschöpfungskette überblickartig aufzuzeigen. Bei diesen – z.T. bereits marketinglogistikorientierten – Potenzialen handelt es sich in erster Linie um unternehmensübergreifende Einsatzmöglichkeiten, da sie von den Vorlieferanten eines Herstellers bis hin zu den Endkonsumenten reichen (vgl. Bald 2004, S. 96). Wird RFID lediglich unternehmensintern eingesetzt, so spricht man von „closed loop“-Konzepten, während bei „open loop“-Konzepten unternehmensübergreifende Applikationen betrachtet werden (vgl. Melski 2006, S. 32). Günther et al. (2006, S. 41) stellen in diesem Zusammenhang fest, dass RFID-Anwendungen erst dann ihr volles Potenzial ausschöpfen können, wenn sie auch wertschöpfungsübergreifend eingesetzt werden. Zunächst ist jedoch festzustellen, dass RFID-Transponder im Grunde die gleichen Grundfunktionen erfüllen, wie die herkömmlichen und bereits etablierten Barcodelabels (vgl. Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 46). In Anbetracht der bei RFID-Systemen vorhandenen Technologie, stellen diese jedoch ein weitaus größeres Spektrum an weiteren unterschiedlichsten Anwendungen und Einsatzgebieten zur Verfügung. Unter anderem werden folgende Punkte als wesentliche Einsatzmöglichkeiten der RFID-Technologie entlang der Wertschöpfungskette genannt, von denen einige im Laufe unserer Betrachtung weiter konkretisiert werden (vgl. zu den einzelnen Punkten ausführlich Bald 2004, S. 95 ff.; Günther et al. 2006, 42 f.; Lietke et al. 2006, S. 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 363 691 f.; Gillert/Hansen 2007, S. 45 ff.; Wiedmann/Reeh 2007, S. 253 ff.; Aurich et al. 2010, S. 206 ff.; Abbildung 4.4-40 zeigt die Einsatzmöglichkeiten systematisch auf): Abb. 4.4-40: Ausgewählte Ansatzpunkte der RFID-Technologie entlang der Wertschöpfungskette Quelle: Modifikation und Erweiterung von Bald 2004, S. 96; Wiedmann/Reeh 2007, S. 252 • Automatischer Warenein- und -ausgang mit sofortiger (synchroner) Überprüfung der Bestellung/Lieferung (Mengenabgleich) mit dem Warenwirtschaftssystem und nachfolgender Bestandsfortschreibung. • Im Rahmen des Fertigungsprozesses ist ein mit RFID ausgestattetes Objekt – dezentrale Speicherung – in der Lage, bisher manuell ausgeführte Prozessschritte, wie bspw. die Einstellung einer CNC-Maschine, vollautomatisch „anzusto- ßen“ bzw. ausführen zu lassen. • Innerhalb der Produktion können Schwankungen der Durchlaufzeiten frühzeitig erkannt, reduziert und dadurch Sicherheitsbestände verkleinert werden. Infolge dessen sind kürzere Lieferzeiten, einhergehend mit einer höheren Lieferzuverlässigkeit, denkbar. Dies gilt besonders bei der immer größer werdenden Artikelvielfalt. • Mit Sensoren ausgestattete Objekte können frühzeitig Beschädigungen durch thermische oder mechanische Einwirkung registrieren und sofort eine Rückmeldung auslösen. • Insbesondere im pharmazeutischen Bereich sowie in der Luftfahrtbranche können Produktfälschungen durch RFID leichter aufgedeckt werden. • Auf Basis intelligenter Regale („smart shelves“) können im Handel Bestellungen vollautomatisch ausgelöst werden, sobald der Endverbraucher einen Artikel entnommen hat. Ebenfalls sind dadurch RFID-gestützte Inventuren denkbar (die rechtliche Zulässigkeit wird bereits geprüft). • Vorausgesetzt der Kunde ist im Besitz einer RFID-Kundenkarte, so wäre eine individuelle/persönliche Kundenansprache durch am Einkaufswagen instal- Wareneingang Vorlieferant (n) Vorlieferant (..) Vorlieferant (2) Vorlieferant (1) Hersteller Produktion Warenausgang Warenfluss Informationsfluss Transport Groß-/Einzelhandel Transport Kunde(n) • autom. Mengenabgleich • Lagerung • innerbetriebl. Transport • Produktionssteuerung • Kommissionierung • Schutz vor Markenpiraterie/ Plagiatschutz • Bestandserfassungs- und Bestellsysteme • Bestandsoptimierung • Eficient Consumer Response • Wareneingangskontrolle • innerbetriebl. Transport • RFID-gestütze Inventur durch intelligente Ragale (smart shelves) • Dynamische Bepreisung • Senkung der Diebstahlquote Wareneingang Lagerung Regal- Mgmt. Verkauf (Kasse) • Einkaufsmanagement • After Sales Service (Garantieabwicklung, Umtausch) • Rückrufaktionen • interaktives Einkaufen (z.B. „Personal-shopping-Assistent“) • Kundenkartenprogramme Warensicherung Warenverfolgbarkeit 4 Operatives Marketing-Controlling364 lierte „Minicomputer“ („personal-shopping-Assistent“) möglich. Neben maßgeschneiderten Angeboten (zudem erhöht dies mögliche „Cross-Selling“- Potenziale) kann online zusätzlich der Warenkorb des Kunden artikelgenau erfasst werden. Betrachtet man die in Abbildung 4.4-40 dargestellten wertschöpfungsübergreifenden Einsatzpotenziale der RFID-Technologie sowie die damit einhergehende Ganzheitlichkeit der Supply Chain, so lässt sich feststellen, dass RFID auch weiteren Zielsetzungen, die der Optimierung der Supply Chain dienen, Unterstützung leistet. Hierbei sind vor allem folgende Ziele aufzuführen (vgl. Vahrenkamp 2003, S. 2; übereinstimmend Vahrenkamp 2005, S. 25): • die Optimierung am Nutzen des Verbrauchers, • die Steigerung der Kundenzufriedenheit, • die schnelle Anpassung an Marktänderungen (vgl. hierzu auch den Begriff der Harmonisation; siehe Abschnitt 1.1.1), • Bestands- und Kostensenkungen entlang der gesamten Supply Chain, • die bedingt durch den Zeitwettbewerb ausgelöste Minimierung der Durchlaufzeiten sowie • die Vermeidung von „Out of Stock“-Situationen. Zur Bedeutung von Informationen innerhalb der Supply Chain – und somit auch innerhalb der Marketinglogistik – konstatiert Alicke (2005, S. 9): „Das wichtigste Gut im Supply Chain Management ist die Information. Werden Informationen in Echtzeit durch die gesamte Kette propagiert, lassen sich Bestände einsparen, Zusatztransporte reduzieren, Verschrottungen vermeiden und damit das zentrale Ziel, eine erhöhte Kundenzufriedenheit, erreichen.“ Da wir im Folgenden, analog zu denen in Abschnitt 4.4.4.3.1 dargestellten Entscheidungsbereichen der operativen Marketinglogistik (Sachverhalte im Rahmen der strategischen Marketinglogistik werden auch hier nicht weiter beachtet), der Frage nachgehen wollen, welchen Einfluss die RFID-Technologie auf die Aufgaben der Marketinglogistik ausübt, wird der Fokus speziell auf den Warenfluss von Fertigfabrikaten und den dazugehörigen Informationsfluss zwischen dem Unternehmen und seinen Kunden gerichtet (vgl. hierzu Delfmann/Darr/Simon 1992a; siehe auch Abschnitt 4.4.4.1). Wird diese Fragestellung noch weiter präzisiert, so befassen wir uns mit dem Beitrag der RFID-Technologie, um „[…] räumliche und zeitliche Distanzen zwischen der Erstellung und dem Verkauf der Produktleistung und ihrer Übergabe bzw. Inanspruchnahme zu überbrücken“ (Becker 2009, S. 556 f.). Im Hinblick auf die Schaffung von Wettbewerbsvorteilen – insbesondere beim Erfolgsfaktor Lieferserviceniveau – nimmt dies einen besonders hohen Stellenwert ein (vgl. Becker 2009, S. 557). Aus diesem Grund wird insbesondere auf die Ausgestaltung der Lagerhaltungspolitik, das laufende Lagerbestandsmanagement sowie auf das Management von Kommissionierungs- und Transportvorgängen Bezug genommen. Bei der Nutzung von RFID-Systemen innerhalb (marketing-)logistischer Prozesse müssen – neben wichtigen Unterscheidungsmerkmalen der RFID-Transponder wie die Frequenzbereiche (LF, HF oder UHF) oder der bereits dargestellten Energieversorgung (aktiv, passiv oder semi-aktiv) – zwei Arten von Datenspeicherungskonzep- 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 365 ten voneinander unterschieden werden (vgl. BITKOM 2005, S. 22; Kern 2006, S. 33 f.; Melski 2009, S. 20 ff.). Hierbei wird zwischen dezentraler Speicherung der Daten direkt auf dem Transponder („Data-on-Tag“) sowie zentraler Datenspeicherung (z.B. über Online-Datenbanken) („Data-on-Network“) unterschieden (vgl. u.a. Lange 2004, S. 24 f.; siehe auch Lange/Lammers/Meiß 2005, S. 36 ff. sowie ausführlich Diekmann/Melski/Schumann 2007). Der wesentliche Vorteile des „Data-on-Tag- Konzepts“, mit der zugleich die höchste Dezentralisierungsstufe erreicht wird, ist, dass alle relevanten Daten objektbegleitend zur Verfügung stehen und somit die Trennung zwischen digitaler und physischer Welt (beinahe) aufgehoben wird (vgl. Melski 2009, S. 67 f.). Ein Nachteil des zweiten Verfahrens ist u.a. darin zu sehen, dass dieses letztlich keinen Gebrauch von der höheren Speicherkapazität der RFID- Transponder macht. Änderungen werden hierbei zentral durchgeführt, womit die Grundfunktion kaum von der der Barcodelabels abweicht und somit letztlich alte Strukturen (Denkweisen und Prozessabläufe) beibehalten werden (vgl. Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 46; Melski 2009, S. 67). Lagerhaltungspolitik und Lagerbestandsmanagement Die wesentlichen Aufgaben der Lagerhaltung sind es – neben der Verhinderung bestimmter Risiken aufgrund ungewisser Ereignisse, wie Produktionsausfällen etc. – zum einen, eine bestimmte Kundenerwartung an die Reaktionszeit des Unternehmens (Lieferanten) zu erfüllen sowie zum anderen zu vermeiden, dass eine Kundennachfrage nicht befriedigt werden kann und sich somit negativ auf das Lieferserviceniveau auswirkt (vgl. hierzu u.a. Coyle/Bardi/Langley 1996, S. 194 f.; Pfohl 2000, S. 98 ff.; Specht/Fritz 2005, S. 137 f. u. Alicke 2005, S. 49). Da sich die Marketinglogistik lediglich mit einem Teilbereich aus der Wertschöpfungskette befasst, nämlich dem Waren- und Informationsfluss des Fertigfabrikats zwischen Unternehmen, ggf. über den Handel, bis hin zum Endkunden, wollen wir uns daher einem speziellen Problem widmen, dem sog. Bullwhip- oder Peitscheneffekt. Dieser sorgt u.a. für hohe Kapitalbindungskosten und ist im Wesentlichen auf Informationsdefizite innerhalb der Supply Chain zurückzuführen (vgl. Specht/Fritz 2005, S. 183); er kann jedoch durch den Einsatz der RFID-Technologie abgeschwächt werden. Der Handel hat, ebenso wie die Industrie als Vorreiter, seit einiger Zeit damit begonnen, absatz- bzw. nachfrageorientierte Prozesse zu implementieren (vgl. Hausheer/Müller/Oesch 2005, S. 198). Aus den Kassensystemen erfasste Absatzzahlen erzeugen anhand von festgelegten Bestandsgrenzen automatisch Bestellvorschläge und sorgen dadurch für Waren- bzw. Materialnachschub. Dies impliziert jedoch, dass auf Schwankungen des Absatzes schnell reagiert werden kann, bspw. durch kurzfristigen Verkauf von Waren über das Lager, bis zur Lieferung neuer Waren. Da die Bedarfsmengenplanung jedoch von den meisten Stufen der Wertschöpfungskette isoliert vorgenommen wird, bewirkt der Bullwhip-Effekt, dass sich die Bestellmengen in Richtung vorgelagerter Distributionsstufen bzw. je mehr man sich vom Konsumenten entfernt, immer weiter aufschaukeln (vgl. Specht/Fritz 2005, S. 183; Melski 2006, S. 33; Gillert/Hansen 2007, S. 48 ff.). Einer der wesentlichen Gründe, die zu diesem Effekt führen, sind Defizite (i. S. v. Verzögerungen) innerhalb des Informationsflusses. Um dem Bullwhip-Effekt zu entgegnen, hält Alicke (2005, S. 130) fest: „Die wichtigste Gegenmaßnahme ist die Bereitstellung der Marktinformationen in Echtzeit und eine partnerschaftliche Zusammenarbeit.“ Ähnlich halten 4 Operatives Marketing-Controlling366 Kortus-Schultes und Ferfer (2005, S. 68) die effiziente und effektive Abstimmung der Lagerbestände für essentiell, um das Lagerbestandsmanagement zu optimieren. Dies bedeutet, dass „[…] Bestandsmengen eines jeden Kettenglieds vollständig und in Echtzeit abrufbar sein müssen […]“ (Kortus-Schultes/Ferfer 2005, S. 68). Wie bereits der Abschnitt 4.4.4.3.3.2 aufzeigt, können durch den Einsatz von RFID- Systemen echtzeitnahe (objektbegleitende) Informationen bereitgestellt werden, was zu einer höheren Agilität und zu mehr Transparenz im Suppy Chain Management führt (vgl. Pflaum 2001, S. 50; Bald 2004, S. 98). Neben der eindeutigen Identifizierung sowie Lokalisierung von Objekten, kann zusätzlich – vorausgesetzt der RFID-Transponder ist mit Sensoren ausgestattet – festgestellt werden, wie der Zustand (z.B. Beschädigung durch mechanische Einwirkung) eines bestimmten Objekts ist. Am Behälter, am Lagerplatz sowie am Objekt angebrachte RFID-Transponder bewirken eine Beschleunigung der klassischen Ein- und Auslagerprozesse bspw. von Fertigfabrikaten (vgl. Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 54 f.). Bei gemeinsam verpackten Objekten können diese dadurch eindeutig und mengengenau identifiziert werden. Durch diese Identifikation werden Lagerbewegungen der Objekte lückenlos erkannt und aufgezeichnet, wodurch die Bestände der Lagerverwaltungssysteme stets auf dem aktuellsten Stand gehalten werden. Eine ereignisgesteuerte Bestandsführung wäre so umzusetzen, die synchron Bestände anpasst und zu einer vereinfachten Überprüfung der Lagerbestände führt (vgl. Christ/Fleisch 2003, S. 15; Bald 2004, S. 98; Lackner/Riedel 2004, S. 14 f.; Beckenbauer/Fleisch/Strassner 2004, S. 46 f.). Innerhalb des Lagermanagements sind des Weiteren RFID-gestützte Echtzeit- Inventuren denkbar (vgl. u.a. Christ/Fleisch 2003, S. 15; Bald 2004, S. 98; Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 56; zur Frage der rechtlichen Anwendbarkeit von RFID-gestützten Inventuren siehe u.a. Burghardt/Gliesche/Wolz 2006, S. 2245 ff. u. Weidenbach-Koschnike 2007, S. 303 ff.). Eine regelmäßige Erfassung des Lagerbestands würde herkömmliche manuelle Inventuren vermeiden sowie nicht rechtzeitig erfasste Fehlbestände, vor allem bei Verkaufsregalen im Handel, die oftmals zu vermeidbaren Umsatzverlusten führen, frühzeitig erkennen. Management von Kommissionierungs- und Transportprozessen Unter kommissionieren verstehen Specht und Fritz (2005, S. 136; ähnlich auch die VDI-Richtlinie 3590) „[…] das Zusammenstellen von Waren nach gegebenen Aufträgen“, wobei – bedingt durch die unterschiedliche Handhabbarkeit der zu kommissionierten Waren/Artikeln – zwischen automatisierten und manuellen Kommissionierungsprozessen unterschieden wird (vgl. hierzu Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 56). In der Regel werden Kommissionierungsaufträge, bestehend aus Artikelnummer und dementsprechender Anzahl von Artikeln, aus dem Lagerverwaltungssystem (LVS) generiert und – informationstechnisch betrachtet – einem bestimmten (Kommissionier-)Behälter zugeordnet. Durch RFID-Systeme werden Kommissionierprozesse wesentlich effizienter, da u.a. manuelle Scannvorgänge an Behältern oder an den zu kommissionierenden Objekten nicht mehr notwendig sind (vgl. Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 57; Gehlich/Luft/Libert 2010, S. 295 ff.). Dies verringert die bereits angesprochenen 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 367 Medienbrüche, da bspw. keine unnötigen Kommissionierungslisten gedruckt oder Änderungen händisch (manuell durch Personen) in das LVS eingegeben werden müssen. Gleichzeitig erhöht dies die Genauigkeit der Kommissionierungsaufträge (vgl. z.T. Christ/Fleisch 2003, S. 17; Fleisch/Christ/Dierkes 2005, S. 5 ff.). Weiterhin sind beispielhaft folgende Potenziale des RFID-Einsatzes im Rahmen der Kommissionierung als Teilbereich der Marketinglogistik aufzuführen (vgl. u.a. Bald 2004, S. 95 ff.; Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 56 f.; Darkow/Decker 2006, S. 49; Siepenkort/Dukino 2009, S. 7): • Steigerung der Lieferqualität bei gleichzeitiger Reduktion der Fehlerquote falsch zusammengestellter Artikel durch automatisierte, RFID-gestützte Kontrollen. • Real-time Bestandsführung durch sofortige Rückmeldung entnommener Objekte aus den Regalen. • Sofortige (echtzeitnahe) Änderung der Kommissionieraufträge möglich. • Schnellere Kommissionierprozesse (Verringerung von Prozesszeiten) durch erhöhten Automatisierungsgrad, u.a. im Rahmen von Warenausgangs- und Qualitätskontrollen. • RFID-Transponder sind im Rahmen der teilweise rauen Umgebung der Kommissionierungprozesse unempfindlicher ggü. äußeren Einflüssen wie Schmutz und Beschädigungen als herkömmliche Barcodelabel. • Kosteneinsparungen, insbesondere bei den Personalkosten, da weniger manuelle Prozessschritte anfallen, z.B. manuelle Ausgangskontrollen. • Steigerung des Kundenservice, da der Kunde jederzeit (Echtzeit) über Informationen verfügen kann, ob seine Bestellung bereits kommissioniert wurde oder nicht. Der Einsatz der RFID-Technologie im Rahmen von Kommissionierprozessen ist jedoch aufgrund der Artikelvielfalt (bspw. im Lebensmitteleinzelhandel) etwas zu relativieren (vgl. Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 57). So finden sich etwa Beispiele zu RFID-gestützten Kommissionierungsprozessen innerhalb der Pharmaindustrie. Gronau und Lindemann (2007, S. 9) halten diesbezüglich (u.a. auch aus Kostengründen) den Einsatz von RFID-Transpondern auf Artikelebene für Utopie. Auf Ladungsträgern sowie auf Transporthilfsmittel ist der Einsatz dagegen bereits Realität. Es wurde bislang gezeigt, dass durch die Verwendung von RFID-Transpondern entlang der Wertschöpfungskette mehr Transparenz entsteht und verschiedene Prozesse effektiver und effizienter gestaltet werden können. Im Rahmen von RFIDgestützten Transportprozessen sollen nun insbesondere zwei wesentliche Aspekte vorgestellt werden, die die Fachwelt unter der Bezeichnung „Tracking und Tracing“ zusammenfasst und die im Hinblick auf marketinglogistische Prozesse von besonderer Bedeutung sind (vgl. u.a. Kull/Kamieth 2004, S. 2 f.; Srivastava 2004; Lange 2004, S. 25; Kortus-Schultes/Ferfer 2005, S. 48; Specht/Fritz 2005, S. 383; Kummer/Einbock/Westerheide 2005, S. 57; Franke/Dangelmaier 2006, S. 85 f. u. 90 ff.; Gillert/Hansen 2007, S. 172 f.). Unter Tracking wird dabei die lückenlose, zeitnahe und RFID-gestützte Objektverfolgung innerhalb der Transportlogistik ver- 4 Operatives Marketing-Controlling368 standen, mit deren Hilfe Kunden jederzeit den aktuellen Standort einer Lieferung bestimmen können. In Kombination mit anderen Technologien wie bspw. WLAN oder GPS ermöglicht dies sogar eine weltweite Ortung von Objekten (vgl. Franke/Dangelmaier 2006, S. 86). Im Gegensatz dazu zielt das Tracing auf die Rückverfolgbarkeit von Objekten ab und versucht diese stets zu gewährleisten (vgl. Kull/Kamieth 2004, S. 2 f.). Insbesondere bei Medikamenten und Lebensmitteln ist diese Warenrückverfolgung – auch im Hinblick auf Verbraucher- und Kundenschutzaspekten – besonders wichtig. Seit Inkrafttreten der EU-Verordnung 178/2002 am 01.01.2005 ist die Rückverfolgbarkeit auch gesetzlich vorgeschrieben und muss dementsprechend umgesetzt werden. Lange (2004, S. 25) hält hierzu fest, dass durch RFID „[…] ein durchgängiges Tracking und Tracing […] ermöglicht und damit allen Beteiligten die erforderlichen Zeit-, Ort- und Mengeninformationen echtzeitnah bereitgestellt“ werden können. Insbesondere Kunden profitieren deutlich von dieser Steigerung an marketinglogistischen Informationen. Auch wenn die Marketinglogistik letztlich beim Endkunden und somit am Point of Sale (POS) endet, soll an dieser Stelle ein weiterer, durchaus relevanter Aspekt der RFID-Nutzung angesprochen werden. Durch die Verwendung von RFID-Systemen ist es möglich, Informationen über den gesamten Pruduktlebenszyklus („Product Lifecycle“) hinweg zu erfassen und zu analysieren (vgl. McFarlane/Sheffi 2003, S. 14; siehe grundlegend Thomas/Neckel/Wagner 1999, S. 54). Unter der Bedingung, dass RFID-Transponder nicht deaktiviert werden sowie datenschutz- und datensicherheitsrelevante Aspekte eingehalten werden, sind Anwendungsmöglichkeiten auch im Bereich der Nutzung von Objekten/Artikeln, bis hin zu deren Recycling bzw. Entsorgung vorstellbar. Vor allem Analysen hinsichtlich der Nutzung von Objekten und des damit einhergehenden Kundenverhaltens bieten unterschiedlichsten, auch in diesem Buch bereits vorgestellten, Marketing-Controlling-Instrumenten, wie bspw. Marktforschungs- oder Früherkennungsinstrumenten interessante und wertvolle Erkenntnisse. Es kann schließlich festgehalten werden, dass durch den Einsatz der RFID- Technologie die Transparenz sowie der Automatisierungsgrad innerhalb der Marketinglogistik wesentlich gesteigert und Kosten (z.T. deutlich) minimiert werden können (vgl. Melski 2006, S. 34). Nichtsdestotrotz müssen zur wertschöpfungs- übergreifenden Nutzung von RFID-Systemen noch einige Herausforderungen bewältigt werden (vgl. exemplarisch Bald/Kaapke 2005, S. 147 ff. sowie Lietke/Boslau/ Kraus 2006, S. 690 ff.; Beyer 2012). Hierzu zählen insbesondere die Festlegung einheitlicher Standards, Probleme hinsichtlich der Kostenverteilung zwischen Industrie und Handel bei der Umstellung auf RFID-Anwendungen sowie offene datenschutzund datensicherheitsrelevante Fragestellungen. 4.4.4.3.3.4 RFID-Potenziale im Rahmen des Efficient Consumer Response (ECR) Die bisherigen Ausführungen zeigen deutlich, dass mit RFID eine Technologie zur Verfügung steht, deren konsequenter Einsatz zu enormen Potenzialen entlang der gesamten Wertschöpfungskette führen kann. Da im Zuge des Efficient Consumer Response (ECR) ebenfalls die gesamte Wertschöpfungskette, mit dem Ziel, einerseits Effizienz- und Effektivitätssteigerungen zu erreichen sowie andererseits gezielt auf Kundenwünsche und -bedürfnisse einzugehen, im Fokus steht (vgl. u.a. Specht/Fritz 2005, S. 186 ff.; Seifert 2006a, S. 49 ff.; Obersojer 2009, S. 64 ff.), sind 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 369 auch bei den einzelnen ECR-Strategieansätzen durchaus RFID-Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen (siehe ausführlich Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 53 ff.). Trotz der oben erwähnten „Barrieren“ einer flächendeckenden RFID-Implementierung sowie der etwas pointierten Auffassung Gronaus und Lindemanns (2007, S. 9), basieren nachfolgende Ausführungen auf der Annahme, dass RFID-Transponder auf Artikelebene eingesetzt werden (neue Entwicklungen im Bereich gedruckter Polymer- RFID-Transponder zeigen diesbezüglich, dass Transponderkosten auch im Centbereich realisierbar sind; vgl. hierzu Leimeister/Krcmar 2009). Eine wichtige Entwicklung zur Umsetzung von ECR-Ansätzen innerhalb der Wertschöpfungskette ist die Umkehr des bislang dominierenden „Push-Prinzips“ hin zum „Pull-Prinzip“ (vgl. grundlegend Zentes 1996 u. Seifert 2006b, S. 378). Dies hat zur Folge, dass das Produktvolumen nicht mehr nur einfach ohne Berücksichtigung von getätigten Abverkäufen durch die Wertschöpfungskette „gedrückt“ wird, sondern nunmehr der Kunde bzw. der Endverbraucher mit seinen Anforderungen und Bedürfnissen im Mittelpunkt steht. Diese Kundenfokussierung ist jedoch nur dann umzusetzen, wenn – ähnlich wie bei dem Ausgleichsgesetz der Planung (vgl. hierzu Link 2011, S. 120) – der Informationsfluss, ausgehend vom Kunden, alle einzeln vorgelagerten Wertschöpfungsstufen (nachfragesynchron) erreicht (vgl. Seifert 2006a, S. 57). Wie bereits die Abbildung 4.4-40 sowie die Ausführungen des Abschnitts 4.4.4.3.3.1 zeigen, sind automatische Identifikationssysteme im Allgemeinen sowie RFID-Systeme im Speziellen hervorragend dazu in der Lage, den Informations- sowie den Güterfluss (beinahe medienbruchfrei) zu synchronisieren (vgl. Fleisch/Christ/Dierkes 2005, S. 4; Strassner 2005, S. 54; Finkenzeller 2006, S. 1; Friedewald et al. 2010) . In diesem Zusammenhang bezeichnet Obersojer (2009, S. 68) RFID als neue ECR-Technologie bzw. als Integrator des ECR-Konzepts. Bezug nehmend auf die in Abschnitt 4.4.4.3.2 dargestellten vier Basisstrategien des Efficient Consumer Response, lassen sich – auch in Verbindung mit den bisherigen Ausführungen zum Einsatz der RFID-Technologie entlang der gesamten Wertschöpfungskette – einige interessante Ansatzpunkte herausarbeiten, bei denen die einzelnen ECR-Basisstrategien durchaus vom Einsatz der RFID-Technologie profitieren (vgl. Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 53 ff.). • Efficient Replenishment: Die effiziente (nachfragegesteuerte) Warenversorgung ist eine bereits realisierte RFID-Anwendung. So sollten bereits Ende 2004 ca. 100 Metro-Lieferanten für 10 Zentrallager sowie 250 unterschiedliche Märkte RFID-Transponder auf Paletten- sowie auf Transportverpackungsebene anbringen (vgl. Bald 2004, S. 90; Garber 2005, S. 31; ähnliche Pläne verfolgte auch Tesco). Die dabei verfolgten Ziele sind es, basierend auf einer verbesserten Abbildung und wertschöpfungsübergreifenden (echtzeitnahen) Steuerung, Prozesse zu beschleunigen und zu optimieren. Im Rahmen des Efficient Replenishment wäre eine nachfragesynchrone Belieferung bspw. durch das Vendor Managed Inventory – ähnlich wie „Just-in-Time-Ansätze“ – möglich (vgl. von der Heydt 1999, S. 7; Gillert/Hansen 2007, S. 53). RFID-Transponder auf Artikelebene sowie direkt am Verkaufsregal würden dabei zugleich die (voll-)automatische Distribution weiter verbessern (vgl. Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 54). Der Händler könnte dem Hersteller echtzeitgenaue Bestandsführungs- und Abverkaufsdaten übermitteln, wodurch die Prognose der 4 Operatives Marketing-Controlling370 Planabverkaufsmengen gesteigert werden kann und so u.a. zu verringerten Fehlmengen („Out of Stock-Situationen“) sowie geringeren Lagerbeständen führen könnte (vgl. z.T. Seifert 2006a, S. 110 ff. u. 372 ff.; Wiedmann/Reeh 2007, S. 253 f.). • Efficient Assortment: Basierend auf der immer größer werdenden Artikelvielfalt ist es das Ziel des Efficient Assortment, im Hinblick auf eine Steigerung der Kundenzufriedenheit sowie der effizienten Nutzung vorhandener Flächen, die Sortimentsgestaltung zu optimieren (vgl. Specht/Fritz 2005, S. 190; Seifert 2006a, S. 187; Obersojer 2009, S. 90). Hierbei ergeben sich ebenfalls einige Einsatzmöglichkeiten der RFID-Technologie. Für die Optimierung von Sortimenten unter kunden- und renditeorientierten Aspekten sind dabei aufgrund der Vielzahl benötigter Informationen Data Mining-Verfahren notwendig (vgl. ausführlich Seifert 2006a; Schröder/Rödl 2006, S. 583 ff.). Neben relevanten Informationen, wie z.B. dem Suchverhalten der Kunden oder von Verbund- oder Substitutionseffekten, sind insbesondere auch Daten über die Bewegung des Konsumenten innerhalb der Filiale (Kundenlaufwege) von großer Bedeutung (vgl. u.a. Milde 1998, S. 294 ff.; Kaapke/Bald 2005, S. 49; Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 55). Diese können bspw. in Verbindung mit einer RFID-Kundenkarte transparent aufgezeigt werden. Darüber hinaus könnten vom Kunden falsch ins „intelligente“ Regal zurückgelegte Artikel (besonders relevant bei schnell verderblichen Waren) sofort identifiziert werden (Vgl. Wiedmann/Reeh 2007, S. 254). • Efficient Promotion: Unter Efficient Promotion werden Maßnahmen verstanden, „die zur Beseitigung der Ineffizienzen bei Verkaufsförderungsaktivitäten am POS dienen“ (Specht/Fritz 2005, S. 191). Dies impliziert zum einen logistische Prozesse hinsichtlich der Warenverfügbarkeit aktionierter Artikel sowie zum anderen marketingspezifische Aspekte wie bspw. Analysen des Kundenverhaltens oder ggf. sofortige Änderungen einer (Werbe-)Maßnahme (vgl. Corsten/Gössinger 2001, S. 120; s.a. ausführlich Seifert 2006b, S. 390 f.; zu den logistischen Aspekten siehe ausführlich Abschnitt 4.4.4.3.3.3). Durch die Möglichkeit, Informationen des Konsumenten in Echtzeit zu generieren, können mittels RFID wichtige Erkenntnisse hinsichtlich seines Verhaltens erfasst (z.B. Verweildauer des Kunden vor Aktionsware) sowie in einem Data Warehouse (DWH) gespeichert werden (vgl. Fischer/Städler 1999, S. 354; Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 54). Diese Informationen können später u.a. für eine kundenindividuelle Rabattierung (i.S.e. Micro-Marketing) genutzt werden. Ferner bieten sich weitere unternehmerische Möglichkeiten, um „[…] mit dem Kunden in einen interaktiven Dialog zu treten und sich andererseits nach Au- ßen als innovatives Unternehmen zu positionieren“ (Wiedmann/Reeh 2007, S. 254). Persönliche elektronische Einkaufsassistenten, die Kunden beim Einkauf beratend unterstützen und Alternativen aufzeigen oder Kundeninformationsterminals am Point of Sale, sind nur einige solcher Beispiele (vgl. Wiedmann/Reeh 2005, S. 254; Bauer et al. 2007, S. 318; Mennenöh et al. 2010; Buser 2009 spricht in diesem Zusammenhang von RFID-basierten Kundeninformations- und Empfehlungssystemen). 4.4 Spezielle Methoden bezüglich einzelner Submixe 371 • Efficient Product Introduction: Als vierte ECR-Basisstrategie soll im Folgenden kurz auf den RFID-Beitrag innerhalb der effizienten Produkteinführung (Efficient Product Introduction) eingegangen werden. Mit dem Ziel, die Floprate sowie kostenintensive Fehlentwicklungen zu verringern (siehe Abschnitt 4.4.4.3.2), könnte RFID zu einer noch stärkeren Kooperation zwischen allen Marktteilnehmern (Hersteller, Handel und Kunde) führen (vgl. Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 55). Unter Berücksichtigung datenschutz- und datensicherheitsrelevanter Aspekte wäre die Ausstattung privater Haushalte mit RFID-Geräten denkbar. Hierdurch könnten wertvolle Informationen über den Gebrauch von Objekten gesammelt werden. Dadurch wird der Endverbraucher, verstanden als externer Faktor, frühzeitig in den Produktentwicklungsprozess integriert und das Risiko eines möglichen Flops vermindert (vgl. Hildebrandt 1997; Wiedmann/Ludwig/Reeh 2005, S. 55; Kleinaltenkamp 2008; zur Integration des Patienten in den Leistungsprozess im Krankenhaus siehe ausführlich Gary 2012). Bezieht man die oben dargestellten elektronischen Einkaufsassistenten in den Prozess der Neuprodukteinführung mit ein, so könnten gezielt neu gelistete Artikel beworben und die sich daraus ergebenden relevanten Informationen in Echtzeit – also bevor sich ein möglicher Flop abzeichnet – dem Hersteller bereitgestellt werden. Im Falle sich abzeichnender Störgrößen hat dieser somit genügend Zeit, adäquat darauf zu reagieren. Die nachfolgende Abbildung 4.4-41 fasst nochmals die oben gewonnen Erkenntnisse sowie die möglichen RFID-Anwendungen innerhalb der ECR-Basisstrategien systematisch zusammen. Abb. 4.4-41: Ausgewählte RFID-Potenziale innerhalb der ECR-Basisstrategien Quelle: Beyer 2012, o. S. (siehe grundlegend Holland et al. 2001, S. 28; Obersojer 2009, S. 68 sowie die dort aufgeführten Literatur) Efficient Consumer Response (ECR) Logistik (Angebotsseite) Marketing (Nachfrageseite) Catagory Management (CM) Efficient Assortment Efficient Promotion Efficient Product Introduction Efficient Replenishment nachfragegesteuerter Warennachschub Kunden- und renditeorientierte Sortimentsgestaltung Voll integrierte u. koordinierte Verkaufsförderung Optimierung der Neuproduktentwicklung u. -einführung • vollautomatische (nachfragesynchrone) Warendisposition; Vendor Managed Inventory • Echtzeitgenaue Übermittlung der Bestandsund Abverkaufsdaten • Steigerung der Prognosegenauigkeit • Reduzierung der Kosten • Verringerung von Fehlmengen Basierend auf einer RFID- Kundenkarte sind u. a. folgende Analysen denkbar: • „real-time“ Analysen des Kunden(such)verhaltens • Verbund- oder Substitutionseffekte • RFID-gestützte Ermittlung von Laufwegen der Kunden • Flächen- und Regaloptimierungen RFID bietet u.a. folgende Möglichkeiten: • Messungen der Verweildauer vor aktionierter Ware • kundenindividuelle Preisgestaltung • Herstellung eines interaktiven Dialogs • Kundeninformationsund Empfehlungssysteme; Cross-Selling- Potenziale • Minimierung der Floprate sowie kostenintensiver Fehlentwicklung bei früher Integration des Kunden • Analyse über das Nutzungsverhalten von Artikeln • gezielte Empfehlung neu gelisteter Artikel • Echtzeitanalyse der Bestands- und Abverkaufsdaten bei der Neuprodukteinführung Radio Frequency Identifikation (RFID) 5.2 Spezielle Implementierungsaspekte in mittelständischen Unternehmen 373 5 Implementierung des Marketing-Controlling 5.1 Generelle Implementierungsaspekte des Marketing-Controlling „Trotz ausgefeilter Analysemethoden und gut geplanter Marketingstrategien stellt sich der gewünschte Markterfolg von Marketingkonzepten in der Unternehmenspraxis häufig nicht ein. Oftmals werden Marketingstrategien im Unternehmen nicht oder nur unzureichend umgesetzt und die Konzepte ‚versanden in der Schublade des Planers’. In diesem Fall spricht man von einer ‚Implementierungslücke’. Im Extremfall erzielen die neuen Strategien im Unternehmen sogar eine kontraproduktive Wirkung durch aktive und passive Widerstandsreaktionen bei den betroffenen Unternehmensmitgliedern“ (Meffert 2000, S. 1101). Im vorliegenden Buch ist diese Problematik bereits verschiedentlich angesprochen worden; insbesondere im Zusammenhang mit dem Ansatz des Customer Relationship Management (CRM) wurden sowohl die oben angesprochenen Gefahren als auch die möglichen Gegenmaßnahmen eingehend behandelt (siehe Abschnitt 3.2.2.4.4). Auch im Zusammenhang mit der Modellbildung (siehe Abschnitt 4.2.2.1) und der Abweichungsanalyse (siehe Abschnitt 4.3.4) sind derartige Fragen offenkundig geworden. Aber im Prinzip gilt für fast alle in diesem Buch dargestellten Ansätze, dass gute Inhalte noch keine guten Aktionen bedeuten. Benkenstein (2001, S. 979) greift bei seiner Erklärung der Marketing-Implementierung zu Recht auf die beiden Phasen des Führungsprozesses – nämlich „Willensbildung und Willensdurchsetzung“ – zurück, wie sie sehr frühzeitig insbesondere von Hahn (1994, S. 37 f.) akzentuiert worden sind. Implementierung ist Teil der Willensdurchsetzung; in Anlehnung an Kolks (1990, S. 78 f.) sollen hierzu Durchsetzung (insbesondere Schaffung von Akzeptanz) und Umsetzung (Konkretisierung und strukturelle Verankerung) von Konzepten gerechnet werden. In Abb. 5.1-1 werden die relevanten Teilaufgaben veranschaulicht. „In diesem Zusammenhang wird insbesondere gegen Unternehmensberater häufig der Vorwurf erhoben, sich in der Phase der Durch- und Umsetzung im Unternehmen aus der Verantwortung zu ziehen und die Unternehmen in dieser wichtigen Phase allein zu lassen“ (Meffert 2000, S. 1102). An dieser Stelle lohnt es, auf die Erkenntnisse von Peters/Waterman (1986) hinsichtlich bestimmter „Erfolgsprinzipien“ exzellenter Unternehmen zurückzukommen; bekanntlich hatten sie acht Merkmale der besonders erfolgreichen Unternehmen herausgefunden, die mit dem Erfolg dieser Unternehmen in Verbindung zu bringen seien. Beispiele waren „Primat des Handelns“, „Freiraum für Unternehmertum“, „sichtbar gelebtes Wertsystem“ oder „straff-lockere Führung“. Es ist aber nicht unbedingt der Inhalt dieser Erfolgsmerkmale allein, der den Erfolg dieser Unternehmen erklären soll, sondern auch die Intensität der Umsetzung dieser Punkte.

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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.