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Performance Measurement im Einzelhandel

Multiperspektivische Diskussion zur Implementierung und Verwendung von Erfolgskennzahlen auf der operativen Einzelhandelsebene

Series:

Verena Harrauer

Die Ausgestaltung von Performance Measurement orientiert sich an branchenspezifischen Charakteristika. Mit Hilfe eines Mixed-Methods-Ansatzes zeigt die Autorin für den Einzelhandel, welche Erfolgskennzahlen relevant sind. Der Fokus liegt auf der Verwendung von Performance-Kennzahlen auf der Filialebene. Die Ausgangsbasis der Analyse bildet ein Literaturüberblick, der die kennzahlenorientierte Handelsmarketingforschung der letzten 50 Jahre beleuchtet. Problemzentrierte Leitfadeninterviews mit Handelsmanagern aus dem US-amerikanischen und deutschsprachigen Raum zeigen Unterschiede im Verständnis der Konzeption. Eine Face-to-Face-Befragung von Managern sowie ein conjoint-analytischer Ansatz präsentieren Relevanz und Nützlichkeit von Handelskennzahlen im Alltag.
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2 Performance Measurement – Theoretische Verortung der Begrifflichkeit

2  Performance Measurement – Theoretische Verortung der Begrifflichkeit

„Jegliche Optimierung bedarf der Messung des zu optimierenden Phänomens. Die prominente Stellung des Begriffs Performance Measurement, als direkte Übersetzung des Begriffs Leistungsmessung, ist somit nicht überraschend“ (Horvath/Seiter 2009, 394).

Mit diesem Zitat eröffnen Horvath/Seiter (2009) die theoretische Verortung des „omnipräsenten“ Begriffs Performance Measurement. In der englischsprachigen Management Control-Forschung wird Performance Measurement als „neueres“ Konzept der Unternehmenssteuerung diskutiert (Merchant/Van der Stede 2012, 33). Aber auch im deutschen Sprachgebrauch hat sich dieser Begriff etabliert. Vor allem Gleich (2001) und Klingebiel (1999) haben Performance Measurement in diesem Kontext reflektiert und als Instrument eingeführt3. Performance mit Leistung zu übersetzen, wird aber kritisch gesehen, da der Begriff Leistung in der Betriebswirtschaftslehre mehrfach verwendet wird (Becker 2009, 11). Dennoch werden Termini wie Performance Measurement, Leistungsrechnung, Erfolgsrechnung und Controlling in der Unternehmenspraxis synonym verwendet. Die Herausforderung liegt nun darin, die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der (internationalen) Management Control-Forschung und der (deutschsprachigen) Controlling-Forschung zu verstehen (Guenther 2013, 269; Schäffer 2013, 291).

Die Basis für die konzeptionelle Verortung bildet die Definition von Performance Measurement, die im englischsprachigen Kontext von Neely et al. (2005, 1229) geprägt ist:

„Performance measurement can be defined as the process of quantifying the efficiency and effectiveness of action.”

Diese Definition bezieht sich ausschließlich auf die Operationalisierung von Effizienz, also dem Verhältnis von Input- zu Outputfaktoren, und Effektivität, was den Gradmesser für die Wirksamkeit der eingesetzten Maßnahmen aufzeigt, als Grundsäulen der Performancemessung. Diese zentralen Begrifflichkeiten werden im Detail in Kapitel 2.3 diskutiert. Umfassender gestaltet sich die Definition ← 43 | 44 → von Gleich (2001, 11–12), der auch auf die Multiperspektivität von Performance Measurement eingeht und folgendermaßen argumentiert:

„Darunter werden der Aufbau und Einsatz meist mehrerer Kennzahlen verschiedener Dimensionen (z. B. Kosten, Zeit, Qualität, Innovationsfähigkeit, Kundenzufriedenheit) verstanden, die zur Beurteilung der Effektivität und Effizienz der Leistung und Leistungspotentiale unterschiedlicher Objekte im Unternehmen, sogenannter Leistungsebenen (z. B. Organisationseinheiten unterschiedlicher Größe, Mitarbeiter, Prozesse), herangezogen werden.“

Im Folgenden werden die zentralen Eckpunkte der Definition von Gleich (2001) erläutert und für die vorliegende Fragestellung reflektiert. Um Mehrdeutigkeiten und Missverständnisse zu vermeiden, wird eine konzeptionelle Verortung des Begriffes durchgeführt und eine Abgrenzung von verwandten Begriffen präsentiert. Auch die Entwicklung und das Verständnis in unterschiedlichen nationalen Kontexten werden erarbeitet.

Abbildung 9:    Zielsetzung des Kapitels „Performance Measurement – Theoretische Verortung der Begrifflichkeit“

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2.1  Aufbau und Einsatz von Kennzahlen

Als Instrument von Performance Measurement werden Kennzahlen herangezogen. Unter dem Begriff Kennzahl4 wird eine überprüfbare Maßzahl verstanden, die sowohl finanziellen als auch nicht-finanziellen Charakter aufweisen kann. Kennzahlen sind im Idealfall auf die Unternehmensbedürfnisse, wie Strategieausrichtung, angepasst und sollen in konzentrierter Form Informationen über bedeutende betriebswirtschaftliche Sachverhalte und Kausalitäten preisgeben. Überprüfbar werden Kennzahlen, indem sie die dahinterstehenden Prozesse und Daten dokumentieren und jederzeit abrufbar sind. Dadurch sollen unab ← 44 | 45 → hängige Quellen entstehen, die bei wiederholter Anfrage immer zum selben Ergebnis führen (Merchant/Van der Stede 2012, 33–39). Kennzahlen, die sich aus dem Rechnungswesen ableiten, werden für die vorliegende Arbeit als finanzielle Kennzahlen definiert (Mizik/Nissim 2011, 1). Hierunter versteht man jene Kennzahlen, die in monetären Geldwerten angegeben werden (z. B. Umsatz in €), die aus dem Verhältnis von finanziellen Zahlen gebildet werden (z. B. Umsatz/m²) oder die die Veränderung von finanziellen Zahlen zeigen (z. B. Umsatzsteigerung im Vergleich zum Vorjahr) (Merchant/Van der Stede 2012, 413). Da diese den Ursprung der Performance Measurement-Philosophie bilden, findet man auch häufig den Begriff „traditionelle Kennzahlen“ in der Literatur (Chenhall/Langfield-Smith 2007, 266–267; Shugan/Mitra 2009, 4). Die Etablierung von finanziellen Kennzahlen liegt in der Gewinnorientierung der Unternehmen begründet. Sie gelten als Kommunikationsmedium für interne und externe Adressaten und bilden nach wie vor die wichtigste Grundlage für Managemententscheidungen (Cardinaels/van Veen-Dirks 2010, 575; Hyvönen 2007, 347). Obwohl deren Bedeutung unbestritten ist, werden sie häufig kritisiert. Aus diesem Grund wird eine Erweiterung des Sets an zur Verfügung stehender Kennzahlen um nicht-finanzielle und/oder zukunftsorientierte Kennzahlen gefordert (Grewal et al. 2009, 8).

Nicht-finanzielle Kennzahlen sind eine Möglichkeit, der Marketingkurzsichtigkeit (Marketing Myopia) zu entgehen und zeitgerecht auf den Markt zu reagieren (Mizik/Nissim 2011, 27). Sie gelten als beeinflussende Faktoren für den Unternehmenserfolg, die nicht direkt aus dem Jahresabschluss abgeleitet werden können (Clark 1999, 713). Im Sinne eines Stakeholder Ansatzes gilt, unterschiedliche Dimensionen wie Personal, Kund/innen, Lieferanten und Umwelt wie gesetzliche Reglements und der Gesellschaft im Allgemeinen durch nicht-finanzielle Kennzahlen zu berücksichtigen (Grewal et al. 2009, 8–9; Merchant/Van der Stede 2012, 452).

Die Literatur versucht immer wieder, weitere Systematisierungen und Überblicke von Kennzahlen zu geben (Horvath/Seiter 2009, 399; Jung 2007, 155; Meyer 2007, 23). Diese Bestrebungen unterscheiden sich je nach Branche und Zielsetzung. Exemplarisch werden in Tabelle 5 die Arten von Kennzahlen hinsichtlich unterschiedlicher Merkmale in einem morphologischen Kasten dargestellt. Für eine detaillierte Diskussion einzelner Kennzahlen wird auf weiterführende Literatur verwiesen (bspw. Farris et al. 2011). ← 45 | 46 →

Tabelle 5:    Morphologischer Kasten über Kennzahlen-Kategorien (Meyer 2007, 23)

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Um Kennzahlen interpretieren zu können, benötigt man einen Referenzpunkt, auf den man sich bezieht. Beispielsweise können Kennzahlen einen Referenzpunkt in der Vergangenheit (Vergangenheitsorientierung) oder einen Punkt in der Zukunft (Zukunftsorientierung) adressieren (Petersen et al. 2009, 95; Zeithaml et al. 2006, 168). Vergangenheitsorientierung führt zu operationalen und verhaltensorientierten Kennzahlen. Wissenschaftliche Beiträge kritisieren, dass die Generierung von Erfolgskennzahlen einem „Blick in den Rückspiegel“ gleich kommt. „The authors contend that customer metrics used by firms today are predominantly rear-view mirrors reporting the past or dashboards reporting the present. They argue that companies need to and can develop “adaptive foresight” to be positioned to predict the future by exploiting changes in the business environment and anticipating customer behavior” (Zeithaml et al. 2006, 168). Manager/innen können im Zuge von Budgetierungsprozessen ← 46 | 47 → aber auch den Blick auf zukünftige Ergebnisse richten (Bhimani 2012, 486). Gefordert wird daher der Einsatz von Frühwarnindikatoren (sog. Leading Indicators), also Kennzahlen, die zukünftige Entwicklungen im Unternehmen adäquat abbilden und damit Managemententscheidungen unterstützen, die in der Gegenwart getroffen werden müssen (Zeithaml et al. 2006, 179). Diese Eigenschaft wird häufig nicht-finanziellen, qualitativen Kennzahlen zugeschrieben (Petersen et al. 2009, 103), wobei wissenschaftliche Untersuchungen unterschiedliche theoretische Erkenntnisse liefern (bspw. Cardinaels/van Veen-Dirks 2010; Chenhall/Langfield-Smith 2007). Es ist nicht abschließend erklärt, wie der Zusammenhang zwischen einzelnen Leading Indicators und der tatsächlich zukünftigen Performance aussieht bzw. wie stark dieser Zusammenhang ist (Petersen et al. 2009, 108).

Nicht-finanzielle Kennzahlen können hinsichtlich der Erhebungsart noch weiter unterschieden werden. Dabei wird zwischen objektiven und subjektiven Kennzahlen differenziert. Kennzahlen wie Kund/innenfrequenz werden als objektiv angesehen, da diese bspw. aus Überwachungssystemen abgeleitet werden können und daher nicht vom Ermessen einzelner Individuen abhängen. Unter subjektiven Maßzahlen versteht man die Einschätzung bzw. das persönliche Empfinden von Expert/innen bezogen auf eine Leistungsvariable. Diese kommen häufig bei Mitarbeiter/innenevaluierungen oder Selbsteinschätzung des Verantwortungsbereiches zur Anwendung (Anderson et al. 2010, 90; Lings/Greenley 2009, 41). Werden in einem Unternehmen sowohl subjektive als auch objektive Kennzahlen herangezogen, so müssen diese Maßzahlen schlussendlich einer Gewichtung unterzogen werden, um Entscheidungen treffen zu können. Auf diese Problematik gehen bspw. die Beiträge von Campbell (2008) und Kelly (2010) ein.

2.2  Performance-Dimensionen im Handelskontext

Der Erfolg eines Unternehmens kann mit Hilfe der Komponenten Qualität, Zeit und Kosten bewertet werden. „Dabei ermittelt die Qualität die Wertschätzung eines Produktes aus der Sicht der Kunden, die Zeit bewertet die Güte der Management verantworteten Prozesse und die Kosten bemessen die Wirtschaftlichkeit der Güte, verantwortet von allen Bereichen“ (Jung 2007, 172). Diese Dimensionen werden im Handelskontext durch die Verschiedenartigkeit des Sortiments, nämlich die Varietät in Sortimentsbreite und –tiefe, die Wettbewerbssituation der Standorte und die Dynamik der Betriebsformen, was aus verändertem Kund/innenverhalten bzw. neuen Angebotstechniken resultiert, beeinflusst (Buttkus 2012, 9; Schröder 2006, 775–776). Außerdem gilt die Handelsbranche als per ← 47 | 48 → sonalintensiver Sektor: Mitarbeiter/innen auf der Vertriebsebene bilden die Schnittstelle zu Kund/innen und tragen somit wesentlich zum Unternehmenserfolg bei (Ahearne et al. 2013, 626; Netemeyer et al. 2010, 530). Darüber hinaus sind Handelsunternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, keinen Puffer zwischen Produktion und Konsumption zu haben, sondern Servicedienstleistungen von Handelsunternehmen sozusagen direkt zu produzieren und zu verkaufen (Netemeyer et al. 2010, 531). Aufgrund dieser Herausforderungen entsteht ein System an Bezugsobjekten, auf das Handelsmanager/innen spezifisch mittels Performance Measurement reagieren (Abbildung 10).

Abbildung 10:  Bezugsobjekte des Handelscontrollings (Schröder 2006, 1054)

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Bezugsobjekte, also Objekte, „auf die sich die für das Management erforderlichen Informationen, insbesondere Kennzahlen, beziehen“ (Schröder 2006, 1053), beeinflussen die Erfolgsmessung und deren Bereitstellung je nach Priorität in zeitlicher Hinsicht. Dabei werden sowohl interne als auch ← 48 | 49 → externe Informationen auf unterschiedlichen Ebenen und Funktionalitäten bereitgestellt. Gerade im Handelskontext ist die Umsetzung der Marketing-Instrumente und der Ressourceneinsatz zentral. Auf diese wird noch im Detail in Kapitel 4 eingegangen.

Umfangreichere Kennzahlensysteme fassen diese unterschiedlichen Dimensionen zusammen. Unter Performance Measurement System (PMS) versteht man somit die „Messung und Lenkung der mehrdimensionalen, durch wechselseitige Interdependenzen gekennzeichneten strategischen und operativen Aspekte des Unternehmenserfolgs und seiner Einflussgrößen“ (Baum et al. 2007, 362). PMS integrieren Kennzahlen, die sowohl für das Top-Management als auch für die operative Ebene wie Store Manager/innen relevant sind. Für jede Aktivität, für jedes Produkt, Funktion oder Beziehung können theoretisch mehrere Kennzahlen herangezogen werden. Ein Mehrwert wird für Unternehmen dann geschaffen, wenn die kommunizierten Kennzahlen von Mitarbeiter/innen verstanden und als sinnvoll erachtet werden5.

Neben PMS tragen Business Intelligence Systeme, auch Management Informationssysteme (MIS) genannt, zur Unterstützung von Managemententscheidungen bei, indem sie Information aufbereiten und „auf Knopfdruck“ bereit stellen. Sie vereinen unterschiedliche Subsysteme miteinander, die sowohl historische, gegenwarts- als auch zukunftsorientierte Daten sammeln, aggregieren und computergestützt generieren (Paul 2014, 37–38). Hier werden neben internen Informationen auch externe Daten aufbereitet, um marktorientierte Führung zu ermöglichen (Asemi et al. 2011, 164; Malhotra 2014, 34–35). Weiters unterstützen auch Decision Support-Systeme(DSS) Manager/innen bei der Entscheidungsfindung. Little (1979, 9), der sich mit diesen speziell im Marketingkontext auseinandergesetzt hat, definiert sie als: „[…] a coordinated collection of data, systems, tools, and techniques with supporting software and hardware by which an organization gathers and interprets relevant information from business and environment and turns it into a basis for marketing action.” DSS komplettieren das Vorwissen von Manager/innen und unterstützen die Verantwortlichen in ihren Analysen und Entscheidungen (Little 1979, 12). Insgesamt greifen MIS und DSS weiter als PMS, deren Informationsgehalt auf Performanceinhalte beschränkt ist (Malhotra 2014, 35). ← 49 | 50 →

2.3  Effizienz- und Effektivitätsorientierung im Handel

Effizienz, Effektivität und Adaptionsfähigkeit, also die Fähigkeit sich an Umweltbedingungen anpassen zu können, bilden die drei Grundsäulen von Performance Measurement (Clark 2000, 3). Effizienz beschreibt das Verhältnis von Output zu Input, wobei die Ergebnis-Einsatz-Relation positiv (>1) sein sollte, um im Sinne des Wirtschaftlichkeitsprinzips einen Mehrwert zu generieren bzw. Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz zu erzielen (Gladen 2011, 51–52). Unter Output können sowohl monetäre Größen wie Ertrag oder Gewinn als auch nicht-monetäre Größen wie Transaktionen, Anzahl der verkaufen Produkte oder Kund/innen fallen. Input-Faktoren sind bspw. Mitarbeiter/innenarbeitsstunden oder Kapitaleinsatz (Sellers-Rubio/Mas-Ruiz 2007, 514–515). Effizient agieren Händler/innen also dann, wenn sie ihre Aktivitäten den Kund/innenbedürfnisse anpassen und das angebotene Service zu minimalen Kosten erfüllen können (Inaba/Miyazaki 2010, 314). Der prominente Ausspruch von Peter Drucker „doing the things right“ fasst den Begriff Effizienz noch einmal kompakt zusammen.

Effektivität richtet sich an konkrete Zielsetzungen und gilt als Gradmesser für die Wirksamkeit der eingesetzten Maßnahmen („doing the right things“) (Drucker 2014, 13). Sie vergleicht das Ist-Ergebnis mit dem zuvor definierten Soll-Wert, wobei sich die Werte idealerweise entsprechen sollen (Ergebnis-Ziel-Relation=1) (Gladen 2011, 174). Handelsunternehmen können Effektivitätsvorteile generieren, indem sie z. B. Technologien wie RFID einsetzen, um die Rückverfolgbarkeit der Waren im Store zu gewährleisten. Dadurch kann die Wartezeit der Kund/innen reduziert werden, was dem Ziel der Kund/innenzufriedenheit entgegenkommt (Inaba/Miyazaki 2010, 310).

Im Marketingkontext gilt die Diskussion über Effizienz und Effektivität als besonders spannend, da die Gegenüberstellung von Input (häufig gemessen an Investition, Belegschaft, Gemeinkosten) und Output (häufig gemessen an Gewinn, Umsatz, Marktanteile und Cash Flow) schwierig erscheint (Scharf/Michel 2011, 239). Kritisch hinterfragt wird bspw., wie nicht-finanzielle Bestandteile in die Berechnung einfließen sollen, um die Marketingaufwendungen adäquat abbilden zu können (Shun Yin et al. 2001, 196). Neben Validität und Reliabilität der Erkenntnisse muss außerdem beachtet werden, dass Manager/innen die Ursache-Wirkungszusammenhänge nicht klar formulieren können und „Marketing Accountability“ sozusagen als „Black Box“ gesehen wird (Srinivasan et al. 2010, 673). Tabelle 6 fasst die Dimensionen für die vorliegende Arbeit noch einmal kompakt zusammen. ← 50 | 51 →

Tabelle 6:    Performance Kennzahlen (Clark 1999, 713)

Dimensionen von Performance KennzahlenDefinition
Finanziell orientierte KennzahlenZeigen finanziellen oder mengenmäßige Output bzw. Ertrag, um Marketingleistung bzw. -aufwand nachvollziehbar zu machen.
Nicht-finanziell orientierte KennzahlenZeigen beeinflussende/ moderierende Faktoren für Unternehmenserfolg; nicht direkt aus Jahresabschluss ableitbar
MultidimensionalitätEffizienz- und Effektivitätsmessung; Generierung multivariater Information im Sinne von Performance Measurement Systemen, um umfassende Einblicke zu erlangen (Breite und Tiefe)

2.4  Kommunikation auf unterschiedlichen Leistungsebenen

Eine Kernaufgabe von Performance Measurement ist es, Manager/innen auf unterschiedlichen Ebenen mit Informationen zu versorgen (Mizik/Nissim 2011, 15). Dabei wird die Unternehmensleitung bei der Verfolgung der übergeordneten Ziele und der effektiven Steuerung der Ressourcen unterstützt (Nevries et al. 2009, 238). Informationen werden durch betriebliche Informationssysteme gesammelt und in Form von Berichten kommuniziert. Dieser „Dialog“ zwischen den Unternehmenseinheiten, nämlich gleichzeitig auf der individuellen Ebene, der Unternehmensebene und der Zwischen-Organisationsebene, macht ein ganzheitliches Design des Performance Measurement notwendig (Merchant/Van der Stede 2012, 34).

Berichte dienen Manager/innen in diesem Zusammenhang als Grundlage für unternehmensbezogene Entscheidungen und sind somit „Kristallisationspunkt der Informationsversorgung“ (Hirsch et al. 2008, 326; Jones et al. 2011, 165). Bereits Hopwood (1972, 159) erkennt die Wichtigkeit von Reports für Manager/innen, wobei er sich auf die Verwendung von Bilanzkennzahlen beschränkt. Mittlerweile erkennt die wissenschaftliche Literatur die Bereitstellung von Informationen unterschiedlicher Quellen an (Demski 2008, 8; Zoltners et al. 2012, 179), da eine Verschmelzung mehrerer Perspektiven eine qualitative Aufwertung der Entscheidungsfindung mit sich bringen soll. Wissenschaftliche Studien zeigen, dass Mitarbeiter/innen ihr Verhalten an jene Kennzahlen ausrichten, die vom bzw. an das Management berichtet werden. Beziehen Manager/innen unterschiedliche ← 51 | 52 → Kennzahlen in ihre Reports ein, verändert sich demnach auch das Verhalten der Mitarbeiter/innen (Anderson et al. 2010, 103; DeHoratius/Raman 2007, 527).

Performance Measurement geht über das „herkömmliche“ Reporting hinaus. Es identifiziert Verbesserungsmöglichkeiten und antizipiert mögliche Probleme im Sinne eines Exceptional Reportings (GfK 2012). Weiters werden durch Kennzahlen Unternehmenszielsetzungen offengelegt (Melnyk et al. 2010, 555). Erol et al. (2011, 1096) entwickelten ein Modell, mit dessen Hilfe zuerst für Manager/innen relevante Kennzahlen identifiziert und anhand deren Wichtigkeit gerankt werden. Im Arbeitsalltag werden Handelsmanager/innen dann mit Hilfe eines Alarm-Systems (alert levels) bei Abweichungen informiert. Dies ist notwendig, um eine Informationsüberlastung auf der Individualebene zu vermeiden.

Wie wichtig Manager/innen die inhaltliche und formale Ausgestaltung von Monatsberichten ist und wie zufrieden sie mit diesen sind, sind weitere Fragen, die in der vorliegenden Arbeit aufgegriffen werden. Hirsch et al. (2008) zeigen, dass die Verständlichkeit und Genauigkeit von Berichten von Manager/innen am wichtigsten eingeschätzt wird, wobei diese Variablen bereits einen ausreichenden Zufriedenheitswert in der Umsetzung aufweisen. Starke Abweichungen zwischen empfundener Wichtigkeit und tatsächlicher Umsetzung werden bei den Variablen Inhalt bzw. Art der Daten, Aggregationsgrad der Daten und Kommentierung aufgedeckt. Diese werden zwar als sehr wichtig eingestuft, Manager/innen sind hier jedoch noch nicht zufrieden mit der Umsetzung (Hirsch et al. 2008, 330).

Aus dieser Diskussion ergibt sich folgender Schluss: Unterschiedliche hierarchische Ebenen und Positionen, die ein Unternehmen eingehen kann, induzieren unterschiedliche Performance Measurement-Designs. Ein allumfassendes Performance Measurement ist nicht anwendbar; je nach Unternehmensebene werden unterschiedliche Ausgestaltungsformen schlagend.

2.5  Entwicklung von „Controlling“ zu „Performance Measurement“

Die Diskussion über den Einsatz von Kennzahlen als Instrument der Unternehmenssteuerung ist weder neuartig noch innovativ. Bereits mit dem DuPont-System, das im Jahr 1919 vom amerikanischen Chemiekonzern E.I. DuPont de Nemours & Co. entwickelt wurde, wurde ein wichtiger Grundstein für die heutige Performance Measurement-Forschung gelegt (Morschett 2004, 66; Staehle 1969, 69). Der zentrale Gedanke des DuPont-Systems liegt in der Erfolgskennzahl Return on Investment, die an der Spitze einer Kennzahlenpyramide steht. Diese Kennzahl repräsentiert das oberste Unternehmensziel, danach folgt formativ zuerst eine Aufschlüsselung in Umsatzrentabilität und Umschlagshäufigkeit und ← 52 | 53 → dann eine Differenzierung von Erlös- und Kostentreiber (Dearden 1969, 126). Auf Basis dieses Steuerungskonzepts entwickelten sich zahlreiche Abwandlungen, die auch speziell für die Bedürfnisse von Handelsunternehmen ausgerichtet sind (Little et al. 2009, 73; McGinnis et al. 1984, 49).

Gemein ist diesen Steuerungskonzepten, dass sie auf Finanzkennzahlen basieren, die aus Bilanz-, Finanz-, Investitions- sowie Kosten- und Erlösrechnung generiert werden (Friedl et al. 2010, 8). Auch wenn der Einsatz von Steuerungssystemen dieser Art bis heute in der Managementpraxis zu finden ist, wird dieser seit geraumer Zeit kritisiert (Guenther 2013, 282; o.V. 1966, 18–19). „[…] traditionelle Kennzahlensysteme richten das Hauptaugenmerk auf das finanzielle Ergebnis und/oder die Liquidität des Unternehmens. Dies ist zugleich ein entscheidender systemimmanenter Nachteil, da dadurch beispielswiese die Sachzieldimension und die Markt- und Kundenorientierung unberücksichtigt bleiben“ (Gleich 2001, 6). Die Defizite, die ihnen von Manager/innen und Wissenschaftler/innen zugesprochen werden, werden in Tabelle 7 kompakt dargestellt.6

Tabelle 7:    Defizite finanzkennzahlenorientierter Steuerungskonzepte (Friedl et al. 2010, 9; Gleich 2001, 8; ähnlich für die Handelslandschaft; Morschett 2004, 79–81)

DimensionFinanzkennzahlenorientierte SteuerungskonzepteDefizit/Konsequenz
ZeitbezugInternes Rechnungswesen: Zukunfts- und vergangenheitsorientiert (Plan- und Istrechnung); Externes Rechnungswesen: vergangenheitsorientiert (Istrechnung)Unternehmensexterne Adressaten: Fehlen von Größen, die nicht in Jahresabschluss abgebildet werden
AusrichtungInteressen interner Stakeholder im VordergrundSuboptimale Berücksichtigung externer Prozesse im Unternehmen
AggregationsgradBilanzkennzahlen und rechnungswesensorientierte KonzepteHochaggregierte Unternehmens- oder Branchendaten ← 53 | 54 →
FristigkeitKurzfristiger Periodenbezug von BilanzkennzahlenSuboptimale Entscheidungsgrundlage für längerfristiges Denken
DimensionFokus: FinanzorientierungFehlende Berücksichtigung von Stakeholdern wie Kund/innen oder Lieferanten
FormatSchwache Signale im Sinne eines FrühwarnsystemsFehlende Berücksichtigung von Risiken und Fehlentwicklungen
PlanungsbezugStrategische Ausrichtung und operative Ausrichtung getrennt; BudgetierungsrechnungKeine Verknüpfung von strategischer und operativer Planung
AnreizsystemFokus: Minimierung von KostenVernachlässigung kontinuierlicher Verbesserung von Prozessen

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Die Argumente aus Tabelle 7 werden auch empirisch für den Dienstleistungssektor bestätigt. Die Studie von Eicker et al. (2005, 412) zeigt, dass Manager/innen neben mangelnder Verfügbarkeit der Kennzahlen (19 %) und deren Vergangenheitsorientierung (16 %) auch fehlende Analysemöglichkeiten (12 %) als häufigste Kritikpunkte beim Einsatz von Steuerungssystemen nennen.

Doch wie reiht sich der (internationale) Performance Measurement-Gedanke in das (deutschsprachige) Controlling-Verständnis ein? Die Auseinandersetzung in der Praxis zeigt, dass eine Abgrenzung dieser Begrifflichkeiten schwer fällt und die Grenzen verschwimmen, es jedoch für beide Konzepte Anknüpfungspunkte in der Betriebswirtschafts- und Managementlehre gibt (Gleich 2011, 31; Guenther 2013, 285). Horváth (2009, 564) fasst die Beziehung folgendermaßen zusammen: „Controlling und Performance Measurement entwickeln sich aufeinander zu und befruchten sich gegenseitig.“

Controlling ist – wie Performance Measurement auch – in einem Unternehmen als Schnittpunkt der Unternehmensprozesse zu sehen, wird jedoch im Sinne einer systemischen Argumentation dem Performance Measurement übergeordnet (Gleich 2011, 32). So vereint Controlling Informations-, Planungs- und Steuerungssystem sowie Personalführungs- und Organisations- und Wertesystem im weitesten Sinne (Schäffer 2013, 300). Performance Measurement als Subsystem des Controllings kann einerseits als Koordination im Führungssystem oder als Rationalitätssicherung verortet werden. Ersteres ← 54 | 55 → beschreibt die Planung und Kontrolle und die Ausgestaltung von Informationssystemen (Horváth 2009, 561). Performance Measurement im Sinne einer Rationalitätssicherung stellt – wie vorher definiert – den Effizienz- und Effektivitätsgedanken der Führungshandlung in den Mittelpunkt der Betrachtung (Horvath/Seiter 2009, 395). Dennoch: Performance Measurement „erweitert das Controlling nicht nur in zeitlicher und adressatenbezogener Hinsicht, sondern auch bezüglich des Informationsformats (qualitative Informationen als Erweiterung der quantitativen Informationen) wie um die nicht-finanzielle Kennzahlendimension“ (Gleich 2011, 32 nach Müller-Stewens 1998, 37). Die Analyse von Unternehmensprozessen im Sinne von Performance Measurement bringt mit sich, dass Controller/innen den Fokus der internen und operativ-getriebenen Orientierung, die durch Kostenrechnung geprägt ist, ablegen und um Strategiegrößen erweitern. Zusätzlich werden Koordination zwischen Hierarchieebenen und Marktbedürfnissen als auch „Vertrauenscontrolling“ im Bezug auf Netzwerke immer wichtiger (Weele/Raaij 2014, 59). Diese Herausforderungen beeinflussen einerseits die Vernetzung der Controlling-Instrumente, andererseits wird eine längerfristige Perspektive angestrebt, die auch „weiche Faktoren“ als Controlling-Größen implementiert (Guenther 2013, 281–282). Auf Basis dieser Ergebnisse lässt sich ableiten, dass (1) Performance Measurement als modernes Steuerungskonzept erst in den 1990er Jahren im deutschsprachigen Raum Fuß gefasst hat und dass (2) es nach wie vor als Teil der Controlling-Forschung gesehen wird.

Doch nicht nur eine Abgrenzung zwischen dem Konzept „Performance Measurement“ und „Controlling“ scheint für die zugrundeliegende Themenstellung wichtig. Auch der Begriff „Rechnungswesen“ taucht immer wieder auf, wenn Handelsmanager/innen über den Einsatz von Kennzahlen sprechen. Damit wird die „systematische Aufzeichnung und Aufbereitung von numerischen Informationen im Betrieb zum Zweck der Rechenschaftslegung und Steuerung“ verstanden (Lerchenmüller 2014, 462). Grund für die synonyme Verwendung liegt in der strukturellen Ausgestaltung der österreichischen Handelslandschaft, die zu über 88 % aus klein- und mittelgroßen Unternehmen besteht (Statistik Austria 2012b). Gerade in Familienunternehmen werden controllingnahe Aufgaben nicht durch Controller/innen durchgeführt, sondern unterliegen häufig Buchhalter/innen bzw. der Führungskraft (Feldbauer-Durstmüller et al. 2012, 410). Funktional gesehen übernimmt Performance Measurement Planungs- und Informationsversorgungsaufgaben und wird daher dem internen Rechnungswesen zugeschrieben. Eine Annäherung und Kombination der Arbeitsaufgaben ist daher durchaus nachvollziehbar (Weide et al. 2011, 76–77). ← 55 | 56 →

2.6  Kritische Reflexion und zusammenfassende Darstellung

Seit geraumer Zeit wird Performance Measurement in der wissenschaftlichen Literatur als auch in der praxisorientierten Umsetzung als bedeutendes Instrument der Unternehmenssteuerung eingestuft. In diesem Zusammenhang wird jedoch die Frage immer lauter, ob diese intensivere Leistungsüberprüfung auch mit einer besseren Leistungsüberprüfung gleichzusetzen ist (Merchant/Van der Stede 2012, 36). Diese Diskussion prägen unterschiedliche Faktoren, die eine einfache Ja-oder-Nein-Antwort nicht zulassen. Beispiele aus empirischen Untersuchungen zeigen, dass Performance Measurement-Ansätze wie Balanced Scorecard (vor allem in größeren Unternehmen) traditionellen Systemen überlegen sind, andererseits werden auch Problemfelder in der Umsetzung aufgezeigt, die zu suboptimalen Ergebnissen führen (Baum et al. 2007, 393–394; Harris/Ogbonna 2013; Zoltners et al. 2012).

Der positive Einfluss kann geschwächt werden, da (1) Mitarbeiter/innen Bereiche ihrer Arbeit vernachlässigen, die vom Performance Measurement nicht betroffen sind (DeHoratius/Raman 2007, 527). (2) kann eine erhöhte Transparenz durch Performance Messung zu Widerständen in der Umsetzung innerhalb des Unternehmens führen, da Mitarbeiter/innen Angst vor Veränderung der Unternehmenskultur haben. (3) werden Zeitaufwand und -bedarf unterschätzt. Als Konsequenz werden PMS häufig nachträglich wieder abgeschafft oder vernachlässigt (Baum et al. 2007, 394). (4) wird kritisiert, dass Manager/innen für die Erreichung der Unternehmensziele Kennzahlen heranziehen, die die Ursache-Wirkungszusammenhänge gar nicht abbilden (Mauboussin 2012, 49–50) (5) werden fehlende Verfügbarkeit der Kennzahlen, Übertragungsfehler oder unpräzise Berechnungen als zusätzliche Kritikpunkte im Zuge der Operationalisierung angesehen. (6) können die statistischen Qualitätskriterien der Reliabilität und Validität verletzt werden (Horvath/Seiter 2009, 396–397; Ittner/Larcker 2003, 93). All diese Kritikpunkte treffen Steuerungssysteme im Allgemeinen. Dennoch gilt die Weiterentwicklung des Performance Measurement-Verständnisses insgesamt als positiv und wertvoll für Manager/innen (Grafton et al. 2010, 692).

Zusammenfassend kann Performance Measurement in drei Subsysteme vereint werden. Abbildung 11 zeigt sowohl die institutionelle als auch funktionale und instrumentale Verortung noch einmal auf und reflektiert diese hinsichtlich der Auffassung im vorliegenden Projekt. ← 56 | 57 →

Abbildung 11:  PM-Modell (Horvath/Seiter 2009, 396) und Umsetzung im Projekt

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3    Weiters: Gladen (2011), Horváth (2009), Küpper (2008), Weber (2011)

4    Die deutschen Begriffe (Erfolgs-)Kennzahl, Indikator, Kennziffer, Maßgröße, Messgröße und Messzahl, sowie die englischen Begriffe Metric, Measure und Key Performance Indicator werden in diesem Zusammenhang synonym verwendet.

5    Anm.: Eine ausführliche Diskussion zur Ausgestaltung von Kennzahlensystemen liefert Gladen (2011)

6    Anm.: Die Einteilung in „traditionelles Controlling“ und „moderneres Performance Measurement“ wird für die vorliegende Arbeit als theoretische Strukturierungsmöglichkeit herangezogen, jedoch in der Literatur kontrovers diskutiert. So kann die Veränderung in der Konzeption auch als Weiterentwicklung des Controlling-Konzeptes interpretiert werden und nicht als eigenständiges Performance Measurement (bspw. Friedl et al. 2010, 318).