Kennzahlen im CRM-Umfeld: Zählen Sie noch oder steuern Sie schon?

Manchmal trägt die Verzweiflung wilde Blüten. Aus Ermangelung eines Konzeptes und der Unsicherheit über die Vorgänge im Markt und hier im Besonderen im Tätigkeitsumfeld des Außendienstes bedienen sich viele Firmen und selbst große Konzerne eher der Masse statt der Klasse an Kennzahlen. Wer weiß schon, welche Kennzahlen gut sind und welche nicht?

Da gibt es viele Möglichkeiten, einfach nur zu zählen oder auch mal ein paar Quotienten zu bilden, aber was sagen diese Werte eigentlich aus? Ist es da nicht besser, gleich ein paar mehr zu definieren, bevor man was vergisst?

Der erste Schritt
Was ist eigentlich eine Kennzahl? Wie kann man gute von schlechten Kennzahlen unterscheiden und was lässt sich damit überhaupt für ein Mehrwert erzielen?

Leider gibt es viele und sich teilweise widersprechende Definitionen im Bereich der Kennzahlen. Manchmal gibt es sogar verschiedene Begriffe für die gleiche Sache. Eine ausführliche Recherche in öffentlichen Quellen bringt folgende vereinfachte Begriffsdefinition einer Kennzahl:

„Eine Maßzahl, die zur Quantifizierung dient, um z.B.: Prozesse messbar und damit verbesserungsfähig zu machen. Sie dient als Basis für Entscheidungen, zur Kontrolle und/oder zur Koordination/Verhaltenssteuerung.“

Die Theorie unterteilt die Kennzahlen dabei in zwei Gruppen

  • absolute Kennzahlen – hierzu zählen Werte wie „Anzahl Besuchskontakte“, „Anzahl Aufträge“
  • relative Kennzahlen – die weiter unterteilt werden können
  • dimensionslose relative Kennzahlen – hierzu zählen Werte wie prozentualer „Anteil der Besuche zu allen Kundenkontakten“, „Anteil meiner Besuche an allen Besuchen“
  • dimensionsbehaftete relative Kennzahlen – hierzu zählen Werte wie „Umsatzanteil pro Produktgruppe“, „Anteil der Besuche an allen Kundenkontakten pro Kundensegment“

Häufig begegnet man auch dem Begriff KPI (Key Performance Indicator), der letztendlich auch nichts anderes darstellt als eine Kennzahl, mit dem Unterschied, dass dieser einen Fortschritt oder Erfüllungsgrad hinsichtlich wichtiger Ziele oder kritischer Erfolgsfaktoren (deshalb auch „Key“) darstellt. Man spricht deshalb auch von Leistungskennzahlen.
Es wird also ein aktueller Wert mit einer Vorgabe verglichen. Solche Werte beinhalten damit nicht nur vergangenheitsbasierte Kriterien und sind deshalb zukunftsorientiert.

Zahlen im CRM-Umfeld

Hier geht es vorrangig darum, Kennzahlen zu erheben, die den Mitarbeiter dazu bewegen sollen, für das Unternehmen positive Verhaltensweisen anzunehmen. Meist sind dabei bestimmte Vorgaben zu erfüllen, die nicht selten mit Provisionen verknüpft sind. Dies ist meist sehr heiß diskutiert, braucht nicht selten die Zustimmung vom Betriebsrat und ist überdies bei einer falsch ausgewählten Kennzahl sogar kontraproduktiv für das Unternehmen, da man davon ausgehen kann, dass diese Kennzahl mit allen nur erdenklichen Mitteln beeinflusst wird.

Hierzu vielleicht ein Beispiel aus der Pharmabranche, das aber sicherlich auch auf genügend andere Branchen zutrifft.
Die ursprünglich eingeführte Kennzahl lautet „Anzahl Kundenbesuche pro Woche“ und wird, mit einer Zielerreichung erweitert, zu einer relativen Kennzahl „Besuchsquote“, die sich aus der Anzahl der Kundenbesuche pro Woche im Verhältnis zu der Vorgabe berechnet und einen prozentualen Wert darstellt. Diese Kennzahl wird bewirken (bei entsprechender Vergütung sogar erheblich), dass Außendienstmitarbeiter eine möglichst hohe Anzahl an Besuchen pro Woche im System dokumentieren werden. Über den Inhalt des Besuchsgesprächs und noch viel mehr die Qualität des Besuchs sagt dies aber nichts aus. Eine kleine geografische Analyse wird sehr schnell zeigen, dass die meisten Besuche in unmittelbarer Nähe zum Wohnort des Außendienstmitarbeiters stattgefunden haben, denn dieser wird versuchen, die nicht vergüteten Wegzeiten zu reduzieren. Ob aber alle Kundensegmente, die es zu besuchen gilt, und vor allem auch die „richtigen“ Kunden (aus Sicht des Unternehmens) damit besucht werden, bleibt offen.

Schnell wir man versuchen, mit neuen Kennzahlen diesem Umstand zu begegnen. Meist wird das mit einer Dimensionserweiterung einhergehen. In unserem Beispiel vielleicht durch die Aufteilung der Kennzahl in zwei Kennzahlen. „Besuchsquote im Kundensegment A“ und „Besuchsquote im Kundensegment B“. Nach und nach kommen noch viele weitere Kennzahlen dazu. Man glaubt nicht selten, mit einer möglichst großen Anzahl an verschiedenen Kennzahlen, dem Problem Herr zu werden und die Steuerungsmöglichkeiten feiner gestalten zu können. Als Resultat erhält man aber eine unüberschaubare Menge an nicht nachvollziehbaren Kennzahlen und der Algorithmus zur Bestimmung der Provision wird zudem immer komplexer. Schlimmer noch, die Berechnung, Prüfung und Kommunikation der Kennzahlen nimmt immer mehr Zeit und Geld in Anspruch. Die Auflistung vieler Zahlenwerte aus den verschiedensten Systemen, die für die Berechnung der Kennzahlen herangezogen werden, und das Verteilen an die entsprechenden Empfänger gestaltet sich immer schwieriger. Auch die Lesbarkeit der Werte nimmt allein durch ihre Masse immer weiter ab. Das wird sicher nicht zur Motivation beitragen und den erhofften Erfolg bringen, sondern vielmehr wird die erhoffte Steuerung zum großen Durcheinander und Streitpunkt.

Ein Beispiel aus der Praxis
Ein Kunde wollte eine möglichst präzise und umfassende Berichterstattung und hatte allein für seine Außendienststeuerung 52 „Hauptkennzahlen“ aufgesetzt, die in unterschiedlichsten Aggregationsstufen, teilweise nur als endlose Zahlenkolonnen auf Produktgruppen runtergebrochen, monatlich im Unternehmen verteilt wurden. Das eingesetzte Medium waren Excel-Tabellen und wenige Excel-Pivottabellen. Eine standardisierte Darstellung in grafischer Form (z.B. Kennzahlen-Cockpit, IT-Dashboard oder Cockpit-Chart genannt) fehlte völlig. Manche Kennzahlen blieben der Geschäftsleitung vorbehalten, waren aber Grundlage der Provisionierung für den Außendienst.

Da viele dieser Kennzahlen Daten aus Fremdsystemen (SAP, CRM, zugekaufte Marktzahlen) beinhalteten, gestaltete sich die Erstellung als schwierig und äußerst aufwendig und durch den hohen manuellen Aufwand auch fehleranfällig. Die praktizierte Flucht in immer mehr Kennzahlen brachte keinen Ausweg.

Was sollte man tun?
Die traurige Erkenntnis ist, das es eine pauschale Lösung sicher nicht geben kann, schon aus der Definition der Kennzahl heraus, dass sie prozessgebunden ist und den Zielen eines Unternehmens dienlich sein soll, somit also höchst individuell ist. Doch es gibt ein paar grundlegende Regeln, die auf alle Fälle beachtet werden sollten, damit die Kennzahlen ihren Sinn erfüllen und die Erstellung vieler Auswertungen und Reports nicht nur Zeit und Geld verschlingen, sondern als Basis für Entscheidungen fungieren können.

  • Kennzahlen sollten so einfach wie möglich sein, damit sie verstanden werden,
  • dabei aber möglichst weitere Größen vereinen (dimensionsbehaftete relative Kennzahl).
  • Kennzahlen sollten möglichst aggregierbar und/oder auf verschiedenen Ebenen auswertbar sein.
  • Kennzahlen sollten möglichst genau beschrieben und regelmäßig kommuniziert werden.
  • Kennzahlen sollten leicht messbar sein.
  • Kennzahlen sollten aufeinander sehr fein abgestimmt sein.
  • Kennzahlen, an denen einzelne Mitarbeiter gemessen werden, sollten von diesen auch beeinflussbar und jederzeit einsehbar sein.
  • Kennzahlen sollten in geeigneter, leicht verständlicher/erfassbarer Form dargestellt werden.
  • Kennzahlen sollten immer wieder auf deren Richtigkeit überprüft und an die sich ändernden Prozesse angepasst werden.
  • Kennzahlen machen die Benennung eines Verantwortlichen notwendig.

Eine ganze Menge an Fehlern, die man da so machen kann! Doch es gibt weitere kleine Hilfen, die es ermöglichen, die Kennzahlen im eigenen Unternehmen mal unter die Lupe zu nehmen. Man sollte sich einfach mal eine Liste machen und alle Kennzahlen in all ihren Ausprägungen aufnehmen. Wichtig ist dabei, mindestens die nachfolgenden Kriterien zu berücksichtigen:

  • Name der Kennzahl (griffig, möglichst selbstbeschreibend)
  • genaue Beschreibung der einzelnen Daten, die als Quelle dienen (Quellsystem, Einheit, Format, Aktualisierungszeit, Aktualisierungsfrequenz …)
  • genaue Beschreibung der Berechnung der Kennzahl an sich (Einheit, Format, Aggregationsstufen …)
  • eingesetzte Systeme und Mittel und beteiligte Ressourcen
  • Zweck
  • Kennzahlenverantwortlicher
  • Kennzahleninitiator
  • Empfänger (Wer bekommt die Kennzahl?)
  • Zeit (Wann und wie oft wird die Kennzahl berechnet und verteilt? Erster Werktag des Monats, immer freitags …)
  • Form der Weitergabe (Excel, Teil eines Dashboards, Intranet, im CRM …)
  • Aufwand zur Erstellung der Kennzahl

Die „Killerfragen“
Ich habe mir in zahlreichen Projekten bei der Überprüfung von Kennzahlen erlaubt, vier Fragen zu stellen, um mir ein Bild von der Sinnhaftigkeit einzelner Kennzahlen zu machen. Die meist fehlenden Antworten und die Hilflosigkeit in den Gesichtern waren erschreckend.

  • Können Sie mir bitte mal die einzelnen Kennzahlen in wenigen Sätzen beschreiben?
  • Was sind die Grenzwerte, ab denen eingegriffen werden muss bzw. wo sind die Grenzen für die Einfärbung der Werte nach dem Ampelprinzip (grün, gelb, rot)?
  • Welche Maßnahmen werden von wem beim Überschreiten/Unterschreiten der kritischen Grenzen durchgeführt?
  • Ist das so auch an die Mitarbeiter kommuniziert und wird verstanden?

Ohne eine Antwort auf diese Fragen wird der Grundsatz einer Kennzahl verletzt, Basis für Entscheidung zu sein. Die Erstellung der Kennzahlen verkümmert dann zu einer kostenintensiven Beschäftigungsmaßnahme für ein paar Mitarbeiter im Innendienst. Der Nutzen der Kennzahlen für das Unternehmen tendiert dagegen gen null.

Nicht zuletzt sollte auch noch überprüft werden, ob die Qualität der Daten aus den verschiedenen Quellen ausreichend hoch ist, um belastbare Kennzahlen zu generieren.

Leider verlässt man sich viel zu leicht auf eine Aussage wie „… und wir haben gemessen, dass wir eine Besuchsabdeckung aller Kunden im Raum München von 73,45 Prozent haben“, wobei man noch nicht einmal alle Kunden im System hat und schon gar nicht alle aus dem Großraum München diesem auch zuordnen kann, da die postalischen Informationen, nach denen selektiert wurde, nur unvollständig im CRM vorhanden sind.

Man vertraut aber nur zu leicht diesen Berechnungen, die gerne auch von der Geschäftsführung für weitere Maßnahmen und strategische Entscheidungen herangezogen werden. Solche Zahlen gaukeln aber nur eine scheinbare Sicherheit vor und sind mindestens so schlecht wie die Flucht in Massen von neuen Kennzahlen, ohne wirklich über diese nachgedacht zu haben.

Vielleicht also doch erst mal „nur“ die einfachsten CRM-Daten zählen und dann, nach und nach, ein „echtes“ Kennzahlensystem aufbauen, das von allen Mitarbeitern, aber auch von der Datenbasis getragen wird.

Und so komme ich wieder zur alten, aber bewährten CRM-Weisheit: „Think big, but start small.”

Autor: Markus Alexander

Markus Alexander ist seit Januar 2001 im Projektmanagement Daten-Services tätig und seit 2003 bei der Sensix als Berater in CRM-Projekten tätig. Seit knapp zwei Jahren betreut und verantwortet die technische und strategische Entwicklung der Daten Services. Mit praxisnahen Methoden und Konzepten berät und betreut er die Projekte von deren Initiierung bis zu deren Weiterentwicklung.