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Prognosemethoden in:

Ingolf Bamberger, Thomas Wrona

Strategische Unternehmensführung, page 361 - 368

Strategien, Systeme, Methoden, Prozesse

2. Edition 2012, ISBN print: 978-3-8006-4271-7, ISBN online: 978-3-8006-4272-4, https://doi.org/10.15358/9783800642724_361

Series: Vahlens Handbücher der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

Bibliographic information
5.5 Prognosemethoden 353 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 353 5.5 Prognosemethoden Strategische Entscheidungen beinhalten grundsätzlich immer die Handhabung von Unsicherheit und die Einschätzungen zukünftiger Entwicklungen. Prognosemethoden sind daher eine wichtige Gruppen von Planungsmethoden. Im Allgemeinen dienen Prognosen der Ermittlung bzw. Vorhersage von Informationen über unsichere, die Zukunft betreffende Sachverhalte (vgl. Schlittgen/Streitberg 2001: 191). Bezüglich grundlegender Klassen von Prognosemethoden kann von einer Unterteilung nach Art der Datengewinnung und -verarbeitung ausgegangen werden. Es kann somit zwischen quantitativen Prognosemethoden, bei denen Prognosen basierend auf quantitativen Einflussgrößen mittels mathematischer Gesetzmäßigkeiten erstellt werden und qualitativen expertengestützten Prognosemethoden, welche auf verbalen Einschätzungen von Experten beruhen, unterschieden werden (vgl. Klein/Scholl 2004: 265). 5.5.1 Regressionsbasierte Prognosen als Beispiel quantitativer Prognosemethoden Die Regression ist eine vielfältig einsetzbare Methode zur Beschreibung eines funktionalen Zusammenhangs zwischen Merkmalen. Sie erlaubt aber nicht nur die Beschreibung eines vermuteten Zusammenhangs, sondern unter anderem auch Prognosen über zukünftige bzw. noch nicht beobachtete Entwicklungen. Maßgebliches Ziel ist dabei, eine in der Regel lineare Funktion zu finden, welche die Abhängigkeit der zu erklärenden (abhängigen) Variable (Y) von einer oder mehreren (unabhängigen) Variablen (X) darstellt (vgl. Rönz/Förster 1992: 5). Im Gegensatz zu Korrelationsanalysen wird der Regressionsanalyse eine Richtung der Beeinflussung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable unterstellt und in die Untersuchung einbezogen (vgl. Fahrmeir et al. 2003: 150). Die abhängige Variable Y wird hierbei als Linearkombination der Koeffizienten ß sowie eines Messfehlers e (Residuum) abgebildet. y = ß0 + ß1x + e Die Regressionsanalyse dient zur Behandlung verschiedener Arten von Fragestellungen. Zunächst geht es dabei um die Ermittlung von Wirkungsprognosen, bei denen – im Gegensatz zu Lage- bzw. Entwicklungsprognosen – die Konsequenzen eigenen Handelns vorherzusagen versucht wird. Dabei wird die Auswirkung einer unabhängigen Variable (beispielsweise des Werbebudgets) auf eine abhängige Variable (beispielsweise den Umsatz) beschrieben. Es wird versucht, Marktreaktionen zu schätzen und zukünftige Entwicklungen zu messen. Im Beispiel Werbebudget und Umsatz wird ein Kausalzusammenhang unterstellt, der eine Art Ursache-Wirkungskette beschreibt. So soll beispielsweise die Frage geklärt werden, wie sich ein verstärkter Einsatz von Werbemitteln auf den Umsatz auswirkt. Mit Hilfe von Wenn-dann- oder Je-desto-Beziehungen lassen sich Wirkungsprognosen verdeutlichen. Die wohl bekannteste Wirkungsprognose stellt die Preis-Absatz-Funktion dar. Diese ist ein formales Modell des Zusammenhangs zwischen der Höhe des Angebotspreises und der erwarteten Absatzmenge, wobei der Preis als Aktionsparameter bzw. unabhängige Variable definiert wird. 5.5 Prognosemethoden key words BCG-Portfolio, Marktanteil-/Marktwachstum, Balance der Cash Flows, Ressourcenallokation, Umweltachse, Unternehmensachse, Normstrategien, Unschärfenpositionierung 5 Methoden der strategischen Unternehmensführung354 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 354 Darüber hinaus kann die Regressionsanalyse auch für Ursachenanalysen Anwendung finden, bei der Einflüsse festgestellt werden, die eine oder mehrere unabhängige Variablen auf die zu erklärende Variable ausüben (vgl. Backhaus et al. 2006: 49). Einflüsse und Abhängigkeiten sind dadurch gekennzeichnet, dass zu jedem Wert der erklärenden Variablen mehrere Werte der erklärten Variablen existieren können, die in einem gewissen Intervall streuen. Aus diesem Grund müssen die Beobachtungswerte zu einer Regressionsfunktion ausgeglichen werden. Der dritte Zweck, den Regressionen erfüllen, sind Zeitreihenanalysen, wobei unbekannte Werte der erklärten Variablen in Abhängigkeit der Zeit geschätzt werden. Auf Grundlage einer gegebenen Regressionsfunktion lassen sich in bestimmten Grenzen die unbekannten Werte der erklärten Variable durch Interpolation oder Extrapolation bei Vorgabe der Werte der erklärenden Variablen (Zeitintervalle) berechnen bzw. schätzen. Bei diesen Verfahren werden Vergangenheitswerte für jeden Zeitpunkt t untersucht. Dabei gilt, dass es zu jedem Zeitpunkt t genau eine Beobachtung gibt. Die Beobachtungen werden chronologisch geordnet und ergeben so eine Zeitreihe (vgl. Schlittgen/ Streitberg 2001: 1). Für diese Zeitreihe wird ein funktionaler Zusammenhang ermittelt, der Aussagen über die zukünftige Entwicklung der beobachteten, abhängigen Größe zulässt. Bamberger/Baur (2002) sprechen hierbei von autoprojektiven Verfahren. Dabei wird der beobachtete Verlauf der Zeitreihe nachgebildet und in die Zukunft extrapoliert. Voraussetzung hierfür ist, dass die Beobachtungen nicht zufällig sind, sondern gewissen (zeitlichen) Gesetzmäßigkeiten folgen (vgl. Danckwerts 1971: 17, Klein/ Scholl 2004: 289). Im Rahmen von Zeitreihenanalysen werden die tatsächlich beobachteten Werte häufig als Ergebnis von vier Einflusskomponenten angenommen. Dabei wird ein additiver Zusammenhang unterstellt. Es existieren generell jedoch unterschiedliche Verknüpfungsarten. Dazu zählen beispielsweise auch multiplikative und gemischte Verknüpfungen (vgl. Kirchner 1999: 4). Angenommen, es wird eine additive Verknüpfung unterstellt, so ergibt sich die Beobachtung Y aus der Addition von vier Einflusskomponenten (vgl. Schlittgen/Streitberg 2001: 9): Y = T + K + S + R T als Trendkomponente beschreibt in diesem Zusammenhang die langfristige durchschnittliche Veränderung des Niveaus der Zeitreihe. Hinzu kommen die Berücksichtigung mehrjähriger Schwankungen der Zeitreihe, die durch die Konjunkturkomponente K erfasst werden, die saisonalen Einflüsse S, die mit einer gewissen Regelmäßigkeit jährlich wiederkehrende Bewegungen der Zeitreihe abbilden und eine Restkomponente R, die nicht zu erklärende Einflüsse zusammenfasst. Können alle vier Komponenten identifiziert werden, ist es auch möglich, jede für sich in die Zukunft zu extrapolieren. Für einen bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft ist es dann wiederum möglich, die einzelnen Komponenten zu verknüpfen und so einen Wert zu schätzen. Bis Ende der 1960er Jahre dominierten in der strategischen Planung prinzipiell die Anwendung quantitativer Prognosemethoden wie die Regression oder die Trendextrapolation. Ein grundlegendes Problem dieser Ansätze bildet jedoch die Zeitstabilitätshypothese, d. h. verwendet man die mathematisch berechneten Zusammenhänge für zukünftige Vorhersagen, so unterstellt man gleichzeitig, dass diese Zusammenhänge zeitlich stabil bleiben. Je stärker sich in der Folgezeit tiefgreifende Umweltveränderungen vollzogen, desto weniger geeignet waren mathematische „Zukunftsberechnungen“ (vgl. Klein/Scholl 2004: 288). Zeitreihenbasierte Prognosemethoden sind insbesondere für kurz- und mittelfristige Prognosen anwendbar. Daher ist es sinnvoll, für langfristige 5.5 Prognosemethoden 355 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 355 Prognosen insbesondere in dynamischen Umwelten quantitative Prognosemodelle um qualitative Prognosemethoden zu ergänzen. 5.5.2 Szenarioanalyse als Beispiel qualitativer Prognosemethoden 5.5.2.1 Grundlagen der Szenarioanalyse Ziel der Szenarioanalyse ist ein systematischer und nachvollziehbarer Entwurf alternativer Zukunftsvisionen aus der gegenwärtigen Situation. Das Szenario ist die Beschreibung der zukünftigen Entwicklung des Prognosegegenstandes bei alternativen Rahmenbedingungen. Darüber hinaus definiert v. Reibnitz das Szenario als „… die Beschreibung einer zukünftigen Situation und die Entwicklung bzw. Darstellung des Weges, der aus dem Heute in die Zukunft hineinführt.“ (v. Reibnitz 1991: 14). Mit der Technik der Szenarioanalyse werden Visionen als logische Abfolge von Ereignissen und Verzweigungsketten entwickelt. Dabei werden in der Regel zwei sich deutlich voneinander unterscheidende, aber in sich konsistente Szenarien (Zukunftsbilder) beschrieben. Hieraus werden Konsequenzen für das Unternehmen, einen Bereich oder eine Einzelperson abgeleitet (vgl. v. Reibnitz 1992: 14). Anwendung findet die Szenarioanalyse vor allem im Bereich der langfristigen Wirtschafts-, Energie- und Technologieprognose, aber auch bei der Prognose kultureller und gesellschaftlicher Entwicklungsprozesse. Das Denkmodell der Szenarioanalyse wird als Trichter dargestellt. Dies symbolisiert die auf die Zukunft bezogene Unsicherheit. Dabei wird angenommen, dass die Gegenwart durch vorhandene Ressourcen, Gesetze etc. kurzfristig determiniert ist. Die nahe Zukunft (in 2-5 Jahre) wird durch Strukturen und Gesetzmäßigkeiten der Gegenwart festgelegt. Je weiter man in die Zukunft geht, desto mehr nimmt der Einfluss der Gegenwart ab und desto unsicherer werden die Informationen – das Möglichkeitsspektrum öffnet sich wie ein Trichter. Auf Grundlage der oben aufgeführten Definition ergeben sich zwei Szenarien, welche jeweils den „Best-Case“ und den „Worst-Case“ einer Situation darstellen und extreme, aber dennoch realistische Entwicklungen zusammenfassen. Das heißt auch, dass die Gegenwart Zukunft Zeit Worst-Case-Szenario Best-Case-Szenario x x x x Störereignis Szenario 3 Entwicklung der Umfeldsituation x Trendszenario Szenario 1 Szenario 2 Gegenmaßnahmen t1 t2 Abb. 141: Trichtermodell der Szenarioanalyse (Quelle: in Anlehnung an Geschka/Hammer 1992: 315) 5 Methoden der strategischen Unternehmensführung356 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 356 Szenarioanalyse nicht den Anspruch erhebt, die Zukunft möglichst genau vorhersagen zu können, sondern vielmehr alle möglichen Entwicklungen einbezieht. Beide Extremszenarien gehen in die strategische Planung im Sinne einer „Vorbereitung auf mögliche Zukünfte“ ein. Hierdurch wird das Denken in Alternativen begünstigt, d. h. Unternehmen können schneller auf unerwartete Ereignisse reagieren. Zusätzlich bietet die Szenariotechnik die Möglichkeit, die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Bereichen und Hierarchieebenen zu fördern, das Problemverständnis systematisch zu erläutern und mehrere Perspektiven zu integrieren. 5.5.2.2 Vorgehensmodelle bei der Entwicklung von Szenarien Es gibt zahlreiche methodische Ansätze zum Aufbau und zur Durchführung der Szenarioanalyse. Als Wegweiser können u. a. Kahn/Wiener bei der RAND Corporation angeführt werden. Ihre im Jahr 1967 veröffentlichte Studie „The Year 2000. A Framework for Speculation on the next Thirty-Three Years“ kann als wegweisend für die Szenarioplanung angesehen werden. Darüber hinaus begannen seit den späten 1960er Jahren auch Unternehmen damit, Szenarien im Rahmen der strategischen Planung zu entwickeln. Dabei sei auf General Electric, BASF, Volkswagen, Daimler-Benz und vor allem auf die Royal Dutch/Shell-Gruppe verwiesen. Auch heute noch erstellt die Royal Dutch/Shell-Group Szenarien, um Strukturbrüche und Wandel im gesellschaftlichen, kulturellen, ökonomischen und politischen Kontext zu identifizieren und darauf vorbereitet zu sein (vgl. Shell energy scenarios 2008). Ein einheitliches Vorgehen existiert in der Literatur nicht. Häufig wird jedoch ein achtstufiges Vorgehen ähnlich der unten skizzierten Abbildung verwendet (vgl. v. Reibnitz 1992: 30 ff., Fink/Siebe 2006: 24, Geschka/Hammer 1992) (siehe Abb. 142). Eb en e d er A n n ah m eb ild u n g Eb en e d er Zu ku n ft sp ro je kt io n en Eb en e d er Pr o b le m fe ld er Eb en e d er Pr o b le m b ea rb ei tu n g 4 Konsistente Bündel Alternativ-Annahmen 3 Projektionen Deskriptoren 2 Umfeldanalyse Einflussfaktoren 1 Strukturierung des Untersuchungsfeldes Festlegung der Aufgabenstellung 6 Störereignisse Auswirkungsanalyse 7 Auswirkungen Anforderungen 8 Lösungssuche Auswahl Umsetzung 5 Zukunftsbilder Ablauf der Szenariotechnik Verkürzter Problemlösungsbereich Abb. 142 : Acht Schritte der Szenarioanalyse (Quelle: in Anlehnung an v.Reibnitz 1992: 30 ff.) 5.5 Prognosemethoden 357 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 357 1. Ebene der konkreten Problembearbeitung: Basis der Szenarioerstellung ist die Analyse und Beschreibung der Ausgangslage bzw. der aktuellen Situation des Unternehmens sowie die Festlegung der Aufgabenstellung. So können neben sehr globalen Szenarien auch konkrete Fragestellungen in einzelnen Unternehmensbereichen Zielsetzung der Analyse bilden (vgl. Fink/Siebe 2006: 25). 2. Ebene der Problemfelder: Im folgenden Schritt werden zunächst die wesentlichen Umfeldentwicklungen identifiziert. Es werden diejenigen Bereiche der Unternehmensumwelt analysiert, die einen signifikanten Einfluss auf das Unternehmen ausüben. Dabei geht es um die Schlüsselfaktoren in den Geschäftsumfeldern wie Kunden, Lieferanten und Wettbewerb. Ziel ist, diejenigen Faktoren mit dem höchsten Einfluss auf das Unternehmen bzw. den definierten Problembereich zu identifizieren. Im Anschluss an die Auswahl der zu integrierenden Einflussfaktoren wird z. T. die Erstellung einer Vernetzungsanalyse sinnvoll sein, die die Beziehungen der Einflussbereiche untereinander zum Gegenstand hat. Daraus lässt sich ableiten, welche Bereiche aktiv einen signifikanten Einfluss auf andere Bereiche ausüben. Sofern diese in den Fokus der Szenarioplanung gerückt werden, können sie eine Art Hebelwirkung über die anderen (beeinflussten) Bereiche erzielen. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass dieser Schritt einer umfassenden Umweltanalyse entspricht (vgl. Gausemeier/Fink/Schlake 1996: 66). 3. Ebene der Zukunftsprojektionen: Der nächste Schritt entspricht nun der Prognose der Umwelt, basierend auf den Erkenntnissen der Problemfeldanalyse (Schritt 2). Für die entsprechenden Einflussfaktoren werden Deskriptoren gefunden, die den heutigen Zustand beschreiben. Ferner werden für alle Faktoren auf der Basis der Deskriptoren mindestens zwei Zukunftsprojektionen entwickelt. Dies geschieht unabhängig davon, wie wahrscheinlich die eine oder andere Entwicklung ist. Zur Verdeutlichung der Schritte soll Abb. 143 dienen. Das Beispiel zeigt einen Verlag, der sich auf die neue Technologie des E-Books einstellen muss. Signifikante Einflussbereiche sind hierbei vor allem Gesellschaft und Technologie. 4. Ebene der Annahmenbildung und Alternativenbündelung: In Phase vier werden die identifizierten Alternativenentwicklungen hinsichtlich ihrer Verträglichkeit und Konsistenz überprüft. Es wird kontrolliert, ob die einzelnen Elemente (die zuvor entwickelten Zukunftsprojektionen) zueinander passen. Für die Konsistenz liegen keine objektiven Maßstäbe vor, sie wird subjektiv paarweise auf Basis sog. Konsistenzmatrizen bewertet (vgl. Fink/Siebe 2006: 44). Ist eine Konsistenz einiger Projektionen gegeben, werden sie miteinander kombiniert, so dass zwei Alternativszenarien im Ergebnis dargestellt werden, die neben einer Konsistenz auch eine signifikante Unterschiedlichkeit sowie eine relative Stabilität aufweisen sollen. Dies hat zur Folge, dass der Möglichkeitsraum zwischen beiden Alternativen weit aufgespannt wird. Die Bündelung der Projektionen kann auch mit einer Clusteranalyse verglichen werden, wobei es Ziel ist, die Projektionsbündel nach innen möglichst homogen zu gestalten und untereinander möglichst heterogen voneinander abzugrenzen (vgl. Gausemeier/ Fink/Schlake 1996: 79 f.). 5. Szenario-Interpretation und Entwicklung der Zukunftsbilder: Aus der Bündelung der Projektionen und ihrer Interpretation auf der Basis der Deskriptoren ergibt sich das Szenario. Häufig werden zwei konträre Szenarien entwickelt, die man als „optimistisches“ und „pessimistisches“ Szenario bezeichnet (vgl. v. Reibnitz 1992: 54 f.). 6. Störereignisanalyse: Bei der Störereignisanalyse geht es grundsätzlich um die Sammlung und Bewertung von möglichen Störereignissen, d. h. abrupt auftretenden Ereignissen mit sowohl positiven wie auch negativen Folgen. Dabei handelt es sich vorwiegend um globale, marktmäßige aber auch interne Störereignisse, jedoch nicht 5 Methoden der strategischen Unternehmensführung358 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 358 um globale Katastrophen (vgl. Brettschneider 1997: 218). Als Kriterium sollte nicht die Eintrittswahrscheinlichkeit sondern die Auswirkungsstärke auf das Unternehmen herangezogen werden. Ziel ist es, Unsicherheiten frühzeitig zu reduzieren, um somit im Voraus geeignete Gegenmaßnahmen entwickeln zu können. Im Grunde genommen wird an dieser Stelle die Robustheit der Szenarioanalyse getestet (vgl. v. Reibnitz 1991: 61) 7. Konsequenzenanalyse: Aus den zuvor entwickelten Zukunftsbildern werden im Rahmen der Konsequenzenanalyse Chancen und Risiken definiert und entsprechende Maßnahmen (Strategien), Aktivitäten und innovative Ideen entwickelt (vgl. König 1988: 275). So können die identifizierten Chancen genutzt und die Risiken nicht nur minimiert, sondern auch in Chancen umgewandelt werden. Entscheidend für diesen Schritt ist Kreativität und die Abkehr von Vergangenheitsideen und -konzepten (vgl. v. Reibnitz 1991: 56 f.). 8. Szenario-Transfer: Auf der Basis der Schritte sechs und sieben werden eine endgültige Leitstrategie formuliert, dementsprechende Ziele formuliert und konkrete Umsetzungsstrategien entwickelt. Bei der Entwicklung der Leitstrategie ist darauf zu achten, dass diese für die beiden bereits angesprochenen Extremszenarien anwendbar ist, d. h. dass mit der gewählten Strategie Optionen zum erfolgreichen Positionieren in beiden Szenarien geschaffen werden. Darüber hinaus werden aber Abb. 143 : Deskriptoren und Projektionen in einer beispielhaften Szenarionanalyse eines Verlagsunternehmens (eigene Zusammenstellung in Anlehnung an v. Reibnitz 1987: 115 f., 120 ff.) Deskriptor Ist-Zustand Projektion 2025 Begründung Einflussbereich Gesellschaft Demographische Struktur Ausreichend Jungendmarktanteil (geburtenstarke Jahrgänge) Rückgang des Jugendmarktanteils, abnehmende Bevölkerung, wachsender Seniorenmarktanteil Demographischer Wandel durch Überalterung der Bevölkerung Arbeitszeit Ca. 38-40 Stunden/Woche 2 Alternativen: a. Reduzierung der Arbeitszeit und damit Erhöhung der zur Verfügung stehenden Freizeit b. Stagnation bzw. Zunahme der Arbeitszeit Fortschreitende Rationalisierung und Technisierung ermöglichen höhere Produktivität ODER Kein tiefgreifender Wandel bzgl. der Technisierung Deskriptor Ist-Zustand Projektion 2025 Begründung Einflussbereich Technologie Lesen von Büchern über E-Book Reader Zur Zeit 37% aller Neuerscheinungen als E-Book. Bei Fachbüchern 51%. Umsatz eines repräsentativen Unternehmen nur 1% durch E-Books. 2 Alternativen a. Steigender Anteil des durch E-Books generierten Umsatzes. b. Dominanz von Printmedien bei Büchern und Zeitschriften. Fortschreitende Technisierung des Freizeitangebots und Verlagerung auf Online-Medien. ODER Verstärkter Nostalgietrend für Printmedien. 5.5 Prognosemethoden 359 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 359 auch Alternativstrategien formuliert, die besonders gut für das jeweilige Szenario geeignet sind. Diese werden dann umgesetzt, wenn sich die Realität stark in die eine oder andere Richtung entwickelt. Hierfür ist es wichtig, ein Umfeldbeobachtungssystem zu etablieren. Hier stehen insbesondere die wichtigsten Deskriptoren im Fokus der Beobachtung. Ändern sich diese, so kann die Leitstrategie angepasst werden (vgl. v. Reibnitz 1991: 69). 5.5.2.3 Kritische Würdigung der Szenarioanalyse Der Nutzen der Szenarioanalyse liegt zweifelsohne in der Erweiterung des Horizonts für relativ unwahrscheinliche Entwicklungen der Umwelt. Sie fördert das divergente Denken über mögliche Zukünfte und die strategische Vorbereitung auf diese. Die Beschäftigung mit sehr fernen und ggf. extremen Zukünften vermindert so eine organisationale Trägheit, die sich möglicherweise aus der aktuellen erfolgreichen Positionierung ergibt. Schließlich verweist sie durch das systematische „Durchspielen“ denkbarer Situationen auf die Bedeutung verschiedener interner Anpassungsmaßnahmen bzw. ihrer zeitlich verzögerten Wirkung und bildet somit eine Methode der Erhöhung der Anpassungsfähigkeit von Unternehmen. Problematisch erscheint speziell der Zeit- und Kostenaufwand ihrer Erstellung. Darüber hinaus liegt wie bei vielen qualitativ-intuitiven Methoden ein hoher Grad an Subjektivität vor. Hinzu kommt, dass die Träger der Szenarioanalyse, sofern sie aus dem Unternehmen selbst kommen, möglicherweise nicht über das nötige Know-How und einen ausreichenden Sachverstand (und „Abstand“) verfügen, um die Zukunft treffend projizieren zu können. Darüber hinaus müssen sie über ein hohes Maß an Redegewandtheit, Autorität, Status und Durchsetzungsfähigkeit verfügen, um die entsprechend notwendigen Diskussionsrunden im Rahmen der Analyse zielgerichtet durchführen zu können. Weitere qualitative Prognosemethoden 1. Delphi-Methode 2. Trendforschung/ Trend-Management 3. Partizipative Visionsfindung 4. Analogie-Methode Abb. 144: Weitere mögliche qualitative Prognosemethoden key words Quantitative und qualitative Prognosemethoden, regressionsbasierte Prognosen, Wirkungsprognosen, autoprojektive Verfahren, Zeitreihenanalysen, Zukunftsszenarien, Trichtermodell, Phasen der Szenarioanalyse 5 Methoden der strategischen Unternehmensführung360 Vahlens Handbücher – Bamberger/Wrona, Strategische Unternehmensführung Herstellung: Frau Deuringer – Stand: 01.10.2012 Status: Imprimatur Seite 360 5.6 Benchmarking 5.6.1 Zielsetzung und Anwendung Um erfolgreich am Markt agieren zu können, vergleichen Unternehmen häufig sowohl die Gesamtleistung als auch die Leistung einzelner Bereiche miteinander. Zur Beurteilung der Situation und Position einer Organisation am Markt werden sogenannte „benchmarks“ (Vergleichsmaßstäbe) für Produkte und vor allem für betriebliche Prozesse herangezogen. Vergleiche sind folglich nicht mehr ausschließlich nach innen, sondern auch nach außen gerichtet, da so die besten in der Industrie angewandten Praktiken aufgedeckt werden können. Camp definiert Benchmarking als die Suche „nach den besten Industriepraktiken, die zu Spitzenleistungen führen“ (Camp 1994: 16). Da mit Benchmarking Vergleiche angestellt werden, ist der Messvorgang ein zentrales Element der Methode. In der Regel ist Vergleichsmaßstab die sog. „best practice“, die auf Unternehmen der gleichen Branche (oder teilweise auch industrieübergreifend) bezogen ist, welche die fragliche Praktik überdurchschnittlich erfolgreich ausführen. Hierbei gilt es zunächst, die eigenen und externen Praktiken miteinander qualitativ zu vergleichen und die wesentlichen Unterschiede verbal darzustellen. Zusätzlich wird der Vergleich der Praktiken auch quantifiziert, um eine analytische Messung des Abstandes zum Besten der jeweiligen Industrie zu erhalten. Der Begriff „Praktiken“ ist hierbei weit zu verstehen, d. h. Benchmarking kann sich tatsächlich auf bestimmte Praktiken wie etwa Prozesse des Beschwerdemanagements beziehen. Bezugsobjekte können jedoch darüber hinaus sämtliche Gegenstände oder Abläufe in Unternehmen sein, wie z. B. Produkte/Dienstleistungen, Organisationsstrukturen, Strategien, Managementsysteme etc. Das Benchmarking dient im Ergebnis dazu, sich bei der Zielvorgabe an den best practices einer Industrie zu orientieren und die zur Erreichung dieser Ziele nötigen Praktiken im eigenen Unternehmen zu implementieren (vgl. Horváth 2008: 358). Entwickelt wurde die Methode durch die Xerox Corporation, eine auf dem Kopiermarkt tätige Unternehmung, die im Jahre 1979 aufgrund eines durch japanische Konkurrenzunternehmen ausgelösten enormen Wettbewerbsdruck nach Verbesserungsmöglichkeiten suchte. Es hatte sich gezeigt, dass eine Produktivitätssteigerung um jährlich 3 bis 5 Prozent nicht mehr ausreichte, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Daraufhin wurde nach einem in der Wertschöpfungskette und insbesondere im Lager- und Vertriebssystem ähnlichen Unternehmen gesucht. Für einen Vergleich wurde LL.Bean herangezogen, da es eine ähnliche Heterogenität bei den Produkten, in der Lagerhaltung und im Vertriebssystem aufwies. Man stellte fest, dass es gravierende Abweichungen in der Kennzahl „Gänge pro Manntag“ gab. Dies wurde auf die stärkere Integration computergestützter Aktivitäten zurückgeführt. Die Implementation eines ähnlichen Systems bei Xerox führte im Ergebnis zu einem jährlichen Produktivitätszuwachs von fast 10 Prozent (vgl. Tucker et al. 1987: 2 ff.). Die hauptsächlichen Ziele, die das Benchmarking verfolgt, sind (1) die Identifikation marktorientierter Zielvorgaben und (2) das Finden bereits bestehender, besserer Lösungswege. Auf dieser Basis der kontinuierlichen Suche nach den best practices entwickeln sich ständige Lern- und Veränderungsprozesse im Unternehmen (vgl. Weber 2004: 476). 5.6 Benchmarking

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References

Zusammenfassung

Strategische Unternehmensführung

Dieses Lehrbuch stellt die inhaltlichen und prozessualen Merkmale der strategischen Führung von Unternehmen auf einer breiten verhaltenswissenschaftlichen Basis dar. Im Mittelpunkt stehen hierbei

– spezielle Strategien,

– Systeme und

– Prozesse

der strategischen Unternehmensführung.

Die 2. Auflage

wurde komplett überarbeitet und erweitert, so u.a. um ein neues Kapitel zu den Methoden der strategischen Unternehmensführung. Durch die zahlreichen aktuellen Fallstudien wird die Theorie anschaulich in der praktischen Umsetzung beschrieben.

Die Experten

Prof. Dr. Ingolf Bamberger war bis zu seiner Emeritierung Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Organisation und Planung, an der Universität Duisburg-Essen.

Prof. Dr. Thomas Wrona ist Leiter des Instituts für Strategisches und Internationales Management an der Technischen Universität Hamburg-Harburg.

»Es gelingt den Autoren in übersichtlicher und tiefgehender Weise, wichtige Fragen der Unternehmensführung wissenschaftlich zu erläutern.«

In: Zeitschrift Controlling, 10/2005, zur Vorauflage