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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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4 Charakteristika und Struktur der Handelsbranche in Österreich und den USA

4  Charakteristika und Struktur der Handelsbranche in Österreich und den USA

„Dieser „Tausch- oder Handelsbetrieb“ der Menschen hörte niemals auf zu existieren“ (Zentes 2006, 6)

Die Charakteristiken und Zielsetzungen von Handelsunternehmen bringen auch spezifische Anforderungen an die Ausgestaltung von Performance Measurement mit sich (Buttkus 2012, 16). Vor allem komplexe Organisationsstrukturen und Heterogenität der Serviceleistungen sind Grund dafür, dass sich im wissenschaftlichen Kontext ein Forschungsstrang speziell damit beschäftigt, die Unterschiede von Handels- und Industrieunternehmen im Bezug auf das Performance Measurement-Konzept zu erarbeiten und damit die Bedürfnisse und Spezifika der Handelsbranche gesondert zu analysieren (Gunjan/Rambabu 2011, 258; Oke 2007, 565).

Um die Eigenschaften, die Handelsunternehmen charakterisieren, darzustellen, werden im folgenden Kapitel zuerst Handelsfunktionen im funktionalen und institutionellen Sinne definiert. Darauf aufbauend werden die Strukturdaten der österreichischen und U.S. amerikanischen Handelslandschaft aufbereitet und kritisch diskutiert. Dies ist notwendig, um die Spezifika im nationalen und im internationalen Kontext beleuchten und vergleichen zu können. Im letzten Schritt werden die Auswirkungen der Handelsmarketinginstrumente auf die Ausgestaltung von Performance Measurement reflektiert.

4.1  Die Funktionen des Handels

Handel im funktionellen Sinne bedeutet, dass „Marktteilnehmer Güter, die sie in der Regel nicht selbst be- oder verarbeiten, sog. Handelsware, von anderen Marktteilnehmern beschaffen und an Dritte absetzen“ (Ausschuss für Definitionen zu Handel und Distribution 2006, 27). Dabei werden jene Unternehmen, die diese Tätigkeit vorwiegend oder ausschließlich ausüben, als Handelsunternehmen oder Handelsbetriebe bezeichnet (Handel im institutionellen Sinne). Sie bilden demnach die Brücke zwischen Produktion und Konsumption und übernehmen die absatzwirtschaftliche Aufgabe für produzierende Unternehmen. Durch diese logistische Funktion verändern sie vorab produzierte Produkte in räumlicher, zeitlicher, quantitativer und qualitativer Hinsicht. Außerdem werden ihnen Kredit- und Kommunikationsfunktion zugeschrieben (Oberparleiter 1918; Schröder 2012b, 39–40). Die erbrachten Serviceleistungen ← 69 | 70 → der Handelsunternehmen wecken und befriedigen die Bedürfnisse von Kund/innen, die diese nachfragen (akquisitorische Funktion) (Goodman 1985, 77; Müller-Hagedorn/Natter 2011, 19–20). Vergleicht man die Hauptaufgaben von Industrieunternehmen mit jenen von Handelsunternehmen, so liegt der wesentliche Unterschied – vereinfacht gesagt – also darin, dass Industrieunternehmen ebendiese angebotenen Waren „lediglich“ herstellen, während Handelsunternehmen diese an ihre Kund/innen vertreiben. Auch wenn die eindeutige Abgrenzung der Funktionen nicht immer gelingt, da bspw. Handelsunternehmen auch Handelsmarken produzieren und Industrieunternehmen ihre Produkte direkt vertreiben, so lassen sie sich dennoch durch diese Funktionen charakterisieren (Dawes 2013, 1806).

Der Wirtschaftszweig „Handel“ wird wiederum in die Sektoren „Großhandel“, „Einzelhandel“ und „Handel mit KfZ; Instandhaltung und Reparatur von KfZ“ unterteilt. Von Einzelhandel (EH) spricht man dann, wenn die Ausrichtung der Aktivitäten auf private Haushalte ausgelegt ist, während Großhandel den Verkauf auf Wiederverkäufer, Weiterverarbeiter, gewerbliche Verwender oder an sonstige Institutionen auslegen (Ausschuss für Definitionen zu Handel und Distribution 2006, 24 und 46). Die vorliegende Dissertation fokussiert sich auf die Besonderheiten des Performance Measurement im Einzelhandel8. Aus diesem Grund werden die getätigten Aussagen im Laufe der Arbeit auf diesen Bereich reflektiert, selbst wenn aus Gründen der Lesbarkeit pauschal von „Handelsunternehmen“ gesprochen wird und nicht immer explizit auf „Einzelhandelsunternehmen“ verwiesen wird.

4.2  Strukturdaten der Handelslandschaft in Österreich

Wie bereits eingangs erwähnt, liefert der Wirtschaftszweig „Handel“ einen wesentlichen, gesamtwirtschaftlichen Beitrag zur Wertschöpfung und Beschäftigung. Insgesamt wurden in Österreich im Jahr 2011 34 % des Umsatzes der marktorientierten Wirtschaft (€ 227 Mrd. Umsatz) im Handel generiert. Damit ist er der umsatzstärkste Sektor gefolgt von produzierenden Unternehmen (25 % der Umsatzerlöse) und Finanz- und Versicherungswirtschaft (9 % der Umsatzerlöse) (K.M.U. Forschung Austria 2012, 48). Zirka 75.000 Betriebe beschäftigen 562.000 Erwerbstätige, was ihn auch zum zweitwichtigsten Arbeitsgeber der österreichischen Wirtschaft macht (Statistik Austria 2012a). Mehr als die Hälfte der Arbeitnehmer, die im Handelssektor beschäftigt sind, ← 70 | 71 → entfallen auf den EH, der mit 40.750 Unternehmen und 312.000 Beschäftigten der größte Arbeitgeber in diesem Bereich ist. Dabei führen die Sektoren „EH mit Lebensmitteln“, „EH mit Bekleidung“ und „EH mit Möbeln“ die Rangliste an (Abbildung 15).

Abbildung 15:  Anzahl der unselbstständigen Beschäftigten in ausgewählten EH-Sektoren (Jahr 2011) (K.M.U. Forschung Austria 2012, 34)

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Ein ähnliches Bild zeichnet sich ab, wenn man die Umsatzverteilung innerhalb der Sektoren betrachtet. Insgesamt erwirtschaftete der Einzelhandelssektor im Jahr 2011 ca. € 56,3 Mrd. Umsatz (netto), wobei hier wiederum der Lebensmitteleinzelhandel (LEH) mit einem Umsatzanteil von 31 % die bedeutendste Branche darstellt (Abbildung 16). Daher ist es auch nicht verwunderlich, dass die marktführenden Unternehmen im Handel, nämlich die REWE International AG und SPAR Österreich, ihr „Hauptgeschäft“ im Lebensmitteleinzelhandel haben (Trend 2014). Diese wirtschaftliche Bedeutung liefert auch eine Erklärung für die intensive Auseinandersetzung mit der EH-Branche im internationalen, wissenschaftlichen Kontext. ← 71 | 72 →

Abbildung 16:  Umsatz (netto) in ausgewählten EH-Sektoren (Jahr 2011) (K.M.U. Forschung Austria 2012, 51)

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Geprägt von einer starken Konzentrationstendenz, dominieren Handelsunternehmen mit einem großen Filialnetz und mehreren Vertriebsschienen den Markt. Im Jahr 2011 liegt der Filialisierungsgrad im österreichischen Einzelhandel bei 37 % und der Filialflächenanteil bei 62 % (K.M.U. Forschung Austria 2011, 23). Je nach Sektor können hier signifikante Unterschiede festgestellt werden (Abbildung 17). ← 72 | 73 →

Abbildung 17:  Filialisierungsgrad und Filialflächenanteil stationärer Einzelhandelsgeschäfte in %, nach ausgewählten Branchen, I. Quartal 2011 (K.M.U. Forschung Austria 2011, 23)

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Neben dem Phänomen der starken Konzentration in gewissen Handelsbranchen, ist auch die Unternehmensgröße hinsichtlich der Anzahl der Beschäftigten interessant. Wie einleitend angesprochen, werden 88 % der Handelsunternehmen in Österreich der Größenklasse „klein- und mittelgroße Unternehmen“ zugeschrieben. Eine Analyse der durchschnittlichen Beschäftigtenanzahl pro Unternehmen zeigt diese kleinbetrieblichen Strukturen im EH im Detail auf (Abbildung 18). ← 73 | 74 →

Abbildung 18:  Durchschnittliche Anzahl der unselbstständigen Beschäftigten pro Unternehmen in ausgewählten EH-Sektoren (K.M.U. Forschung Austria 2011, 14)

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Insgesamt sind durchschnittlich weniger als 10 Personen pro EH-Unternehmen beschäftigt. Mit durchschnittlich über 20 Beschäftigten führen die Sektoren LEH und EH mit kosmetischen Erzeugnissen die Rangliste an. Dieser sprunghafte Anstieg an unselbständigen Beschäftigten in diesen Sektoren ist durch die marktdominierende Stellung von wenigen Großunternehmen begründet.

Die Arbeitsaufgaben, die in Handelsunternehmen erledigt werden müssen, gelten als personalintensiv. Dies spiegelt sich auch im Personalaufwand als wesentlichen Kostenblock und dem Bereich Personalcontrolling als Controlling-Bestandteil wider (Buttkus 2012, 6 und 12). Im deutschsprachigen Raum setzen sich Becker/Winkelmann (2006, 109) mit dieser Thematik auseinander und errechnen, dass ca. 60 % der Handlungskosten durch diesen Aufwandsposten verursacht werden. Der steigende Performancedruck zwingt Handelsmanager/innen, die Personalkosten so gering wie möglich zu halten (Ton 2012, 126). Um der interessierten Leserschaft einen Einblick zu geben, wie sich die wesentlichen Aufwendungen und Erträge von österreichischen EH-Unternehmen aufteilen, bietet Tabelle 8 eine über die gesamte Branche berechnete Gewinn- und Verlustrechnung. ← 74 | 75 →

Tabelle 8:    Aufschlüsselung der Ertrags- und Kostenstruktur im Einzelhandel im Vergleich zum Großhandel (Österreich) (WKO 2010)

Österreich (EH gesamt)GuV
 2007/08
Betriebsleistung100,0 %
- Handelswareneinsatz66,6 %
= Rohertrag33,5 %
+ Sonstige Erlöse2,2 %
- Personalkosten16,7 %
- Abschreibungen/GW2,2 %
- Sonstige betrieblliche Aufwendungen13,6 %
= Betriebserfolg3,1 %

Die angeführten Positionen gelten als Durchschnittswerte über die österreichische EH-Branche. Wenig überraschend bildet die Position Handelswareneinsatz mit einem Gewicht von ca. zwei Dritteln den größten Aufwandsposten im EH, gefolgt vom Kostenblock Personal, der mit fast 17 % das Unternehmensergebnis wesentlich beeinflusst. Im Vergleich dazu fallen im Großhandel rund 11 % an Personalkosten an (WKO 2010). Abschließend ist darauf hinzuweisen, dass es innerhalb der Sektoren wiederum bedeutende Unterschiede zwischen wirtschaftlich gut und schlecht aufgestellten Unternehmen gibt.

Die Erfolgsgrößen Umsatz und Handelsspanne dominieren die Diskussion in der Unternehmenspraxis als auch in der wissenschaftlichen Auseinandersetzung, wenn es um den Markterfolg von Einzelhandelsunternehmen geht. Im Folgenden soll der Fokus auf zwei Kennzahlen gelenkt werden, die nicht minder wichtig sind, wenn Erfolgsmessung auf Filialebene durchgeführt wird (Buttkus 2012, 11): Umsatzrentabilität und Verkaufsflächenproduktivität (Abbildung 19 und Abbildung 20). ← 75 | 76 →

Abbildung 19:  Umsatzrentabilität in Prozent der Betriebsleistung in ausgewählten EH-Branchen (Jahr 2010/11) (K.M.U. Forschung Austria 2012, 64)

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Umsatzrentabilität gibt Aufschluss über die Ertragskraft eines Unternehmens und berechnet sich aus dem Verhältnis von Betriebsergebnis zu erzielten Umsatzerlösen. Traditionell ist die Handelslandschaft geprägt von niedriger Umsatzrentabilität. Insgesamt liegen laut K.M.U. Forschung Austria (2012, 65) österreichische Handelsunternehmen mit einem Branchenschnitt von 2,4 % im unteren europäischen Mittelfeld. 64 % der Handelsunternehmen erwirtschaften zwar Gewinne, dennoch weisen vor allem Unternehmen mit Einnahmen-Ausgaben-Rechnung eine geringe Ertragskraft auf, wobei 4 % der Unternehmen sogar Verluste in Höhe von über 20 % der Betriebsleistung verzeichnen. Auch wenn die folgende Aussage wohl für andere Branchen gleichermaßen gilt, aber dennoch: Die Analyse zeigt, dass Handelsmanager/innen ihre Kostenstrukturen genau kennen und effizient arbeiten müssen, um am Markt langfristig bestehen zu können. ← 76 | 77 →

Abbildung 20:  Verkaufsflächenproduktivität (Brutto-Umsätze/m²) (K.M.U. Forschung Austria 2011, 54)

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Die Produktivitätskennzahl Verkaufsflächenproduktivität zeigt die erzielten Umsatzerlöse pro m² Verkaufsfläche. Diese Kennzahl macht es möglich, unterschiedlich große Verkaufsstellen und Betriebsformen hinsichtlich der Umsatz-Performance zu vergleichen. Im Jahr 2010 lag der Durchschnittswert von stationären EH-Geschäften bei €4.170 pro m². Das ist eine Steigerung um 3,7 % oder €150 pro m² zum Vergleichsjahr 2009 (K.M.U. Forschung Austria 2011, 54). Es ist auffällig, dass über alle Sektoren hinweg Zuwächse verzeichnet werden konnten.

4.3  Strukturdaten der Handelslandschaft in den USA

Nachdem die vorliegende Arbeit sich nicht nur auf die österreichische Einzelhandelslandschaft beschränken soll, sondern das erklärte Ziel hat, auch internationale Einflüsse (speziell aus dem U.S. amerikanischen Raum) im Bereich Performance Measurement zu berücksichtigen, soll die Strukturanalyse nicht zu kurz greifen. Um jedoch die Erkenntnisse interpretieren zu können, ist es notwendig die Rahmen- und Strukturbedingungen zu kennen. Trotz intensiver Recherchetätigkeiten war es schwierig, vergleichbare Aufschlüsselungen für den U.S. amerikanischen ← 77 | 78 → Raum zu finden. Vor allem unterschiedliche Gesetzeslagen hinsichtlich anfallender Lohnnebenkosten machen Vergleiche kritikfähig.

Insgesamt sind über 15 Mio. Personen im Handel beschäftigt, wobei ein Großteil, nämlich ca. 41 % der im Handel tätigen Personen, Teilzeitarbeitsverhältnisse aufweisen (Ton 2012, 126; U.S. Bureau of Labour Statistics 2013)9. Handelsangestellte arbeiten im Durchschnitt 31,4 Stunden pro Woche und verdienen durchschnittlich $16,59 pro Stunde (umgerechnet €12,43 pro Stunde). Die Stundensätze variieren jedoch je nach Beschäftigungsverhältnis, Arbeitszeitverhältnis und Mitgliedschaft bei Gewerkschaften. Um die – teilweise gravierenden – Unterschiede zu verdeutlichen, bietet Tabelle 9 einen Überblick der Gehälter nach Beschäftigungsverhältnis.

Tabelle 9:    Einkommen nach Beschäftigungsverhältnis (USA) im Jahr 2012 (U.S. Bureau of Labour Statistics 2013)

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Auch in U.S. amerikanischen Handelsunternehmen stellen Personalkosten den größten Kostenblock dar. Genaue Angaben zum Personalkostenanteil am Gesamtumsatz fehlen jedoch. Ton (2012, 126) führen vage an, dass Personalkosten ca. „10 % oder mehr“ der erzielten Erträge ausmachen, was in Anbetracht der geringen Handelsspanne „beachtenswert“ ist. Genauere Ergebnisse liefert eine Analyse für den LEH, die zeigt, dass im Durchschnitt 11,5 % der Umsatzerlöse für Gehälter (total payroll) und 3,6 % der Umsatzerlöse für weitere Unterstützungszahlungen (employee benefits) wie Versicherungen verwendet werden. Damit wird ca. die Hälfte der erzielten Handelsspanne für Personalkosten aufgebracht, wobei sich der erzielte Nettogewinn auf 1,9 % im Fiskaljahr 2006–2007 belief (Food Marketing Institute 2008).

Tabelle 10:  Aufschlüsselung der Ertrags- und Kostenstruktur im LEH (USA) (Food Marketing Institute 2008)

 Betriebskosten (Operating costs)
Umsatzerlöse netto (Total net company sales)100,0 %
Wareneinsatz (Cost of goods sold)70,7 %
Rohertrag (Gross Margin)29,3 %
Gehälter (Total payroll10)11,5 %
Zusatzzahlungen (Employee benefits)3,6 %
Mietaufwand (Property rental)1,8 %
Abschreibung (Depreciation and amortization)1,4 %
Nebenkosten (Utilities)1,4 %
Vorräte (Supplies)1,0 %
Erhaltungskosten (Maintenance and repairs)0,7 %
Steuern und Lizenzen (Taxes and licenses)0,4 %
Versicherung (Insurance)0,3 %
so. Betriebsausgaben (All other operating expenses)4,3 %
Betriebsausgaben gesamt (Total operating costs)26,4 % ← 79 | 80 →

In einem nächsten Schritt wird versucht, die Unternehmenskonzentration der U.S. amerikanischen Handelslandschaft zu evaluieren. Die räumliche Größe dieses Marktes und die diversifizierten Kund/innenbedürfnisse an den Handel lassen im Vergleich zu Österreich ein weniger konzentriertes Feld an Einzelhandelsunternehmen zu. Daher finden zahlreiche Nischenanbieter und unterschiedliche Einzelhandelsformate die Möglichkeit, sich am Markt zu etablieren (Planet Retail 2015). Dennoch sind auch hier große Einzelhandelsformate zu finden, die das Marktgeschehen bestimmen. Da jedoch keine sektorspezifischen Auswertungen verfügbar waren, wird Marktkonzentration im U.S. amerikanischen Raum durch die Kombination mehrerer Informationsquellen wie folgt dargestellt: Zuerst gibt Tabelle 11 Einblicke in die umsatzstärksten Kanäle im Handelskontext. Darauf aufbauend werden dann die marktdominierenden Unternehmen in diesen Kanälen hinsichtlich der erzielten Umsatzerlöse und Filialanzahl aufgeschlüsselt. Der Fokus liegt dabei größtenteils auf dem Konsumgütermarkt.

Tabelle 11:  Umsatz (in Mio €) in ausgewählten EH-Sektoren (USA) (Jahre 2010–2013) (Planet Retail 2014b)

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Mit umgerechnet über 400 Milliarden Euro Umsatz stellen „Supermärkte und andere Lebensmittelläden“ (Supermarkets and grocery stores) einen wesentlichen Bestandteil der marktorientierten U.S. amerikanischen Wirtschaft dar. Daran schließen die Umsatzergebnisse von Hypermärkten wie Wal-Mart oder Target an, die mit ihrer Kombination aus Supercentern und Diskont-Formaten als „typisch amerikanisch“ gelten. Drogeriefachhandel, Convenience Stores und „Cash ← 80 | 81 → und Carry“-Formate wie Costco und Sam’s Club erzielen jeweils Umsatzerlöse zwischen umgerechnet 100 bis 200 Milliarden Euro. Unter „Value Channel“ wird im U.S. amerikanischen Kontext das klassische Diskontprinzip subsummiert, bei der Leistungsvereinfachung, Preis- und Kostenführerschaft im Vordergrund stehen. Unternehmen wie Dollar General, Family Dollar oder aber auch Aldi und Save-A-Lot konnten sich in diesem Segment marktführende Positionen erarbeiten (Planet Retail 2014b).

Im Folgenden lohnt es sich, in den einzelnen Sektoren die marktdominierenden Unternehmen näher zu betrachten, da diese zumeist nicht nur räumlichen sondern sogar globalen Durchsetzungscharakter besitzen.

Tabelle 12:  U.S. Umsätze (€) und Anzahl an U.S. Filialen bei Hypermärkten (National Retail Federation 2014)

Unternehmen (Hypermärkte, „Mass Merchants”)Umsätze (in Mio €) (USA)Filialen (USA)
Wal-Mart277.8254.399
Costco63.339447
Target60.4061.793

Das Unternehmen Wal-Mart, das zur Kategorie „Mass Merchants“ gezählt wird, ist bekanntermaßen nicht nur Marktführer in den USA, sondern auch das größte Unternehmen weltweit. Damit sind die Dimensionen, die dieses Unternehmen erreicht, schwer in Relation zur direkten Konkurrenz und anderen Formaten zu sehen.

Tabelle 13:  U.S. Umsätze (€) und Anzahl an U.S. Filialen im LEH (National Retail Federation 2014)

Unternehmen (LEH)Umsätze (in Mio €) (USA)Filialen (USA)
Kroger72.5813.072
Safeway31.7841.327
Publix24.5061.273
Ahold USA/Royal Ahold22.134767
H-E-B16.681311
Albertsons16.4851.024
Delhaize America15.9471.514
Wakefern/ShopRite11.949313 ← 81 | 82 →
Whole Foods Market10.586347
SUPERVALU9.2941.544
Aldi9.2361.328
Bi-Lo7.701684

Im Bereich LEH gilt Kroger als Marktführer. Wie komplex sich die Kategorisierung hinsichtlich der Zuteilung zu den einzelnen Kanälen aber gestaltet, wird bei einer genaueren Analyse der Daten ersichtlich. Es wird angegeben, dass Umsatzerlöse von Kroger aus Tabelle 13 jene Umsätze des Supercenters Fred Meyer, welches auch zu Kroger gezählt wird, und jene der Warengruppe Schmuck nicht beinhaltet. Weiters ist auffällig, dass die Globalbewertung des Kanals „Hypermärkte“ im Vergleich zur Detailaufschlüsselung (Tabelle 11 und Tabelle 12) unterschätzt wird und daher eine unplausible Differenz auftritt. Grund dafür dürfte sein, dass Tabelle 11 neben Hypermarkt-Formaten auch noch in Warehouse-Clubs unterteilt und hier Unternehmen wie Costco zu finden sind. Durch den Vergleich zweier Quellen und den dazugehörigen Fußnotenangaben wird ersichtlich, dass eine eindeutige Zuweisung zu den einzelnen Kanälen schwierig ist. Dennoch können Einschätzungen hinsichtlich der Einzelhandelskonzentration in diesen Bereichen abgeleitet werden.

Tabelle 14:  U.S. Umsätze (€) und Anzahl an U.S. Filialen in den Sektoren DFH und Department Stores (National Retail Federation 2014)

Unternehmen (Drogeriefachhandel)Umsätze (in Mio €) (USA)Filialen (USA)
Walgreen57.6857.998
CVS Caremark55.6087.621
Rite Aid21.6324.587
Health Mart Systems6.2973.199
Good Neighbor Pharmacy6.1623.155
Unternehmen (Kaufhäuser; „Department Stores”)Umsätze (in Mio €) (USA)Filialen (USA)
Macy’s23.536824
Kohl’s16.1281.158
Sears Holdings10.971759
J.C. Penney9.9851.077
Nordstrom7.904117
Dillard`s5.457296
Neiman Marcus3.57543
Belk3.422299
Saks2.38139 ← 82 | 83 →

Hart umkämpft ist auch der Markt im Drogeriefachhandel durch die Unternehmen Walgreen (umgerechnet 58 Mrd. Euro Umsatz) und CVS Caremark (umgerechnet 56 Mrd. Euro Umsatz) und im Bereich Department Stores durch Macy’s (umgerechnet 24 Mrd. Euro) und Kohl’s (umgerechnet 16 Mrd. Euro Umsatz) (Tabelle 14). Auch im Bereich des Bekleidungseinzelhandels sind große Filialisten marktdominierend. Dennoch scheint hier der Markt durch zahlreiche, unterschiedliche Unternehmen kleingliedriger (Tabelle 15).

Tabelle 15:  U.S. Umsätze (€) und Anzahl an U.S. Filialen im Bekleidungseinzelhandel (National Retail Federation 2014)

Unternehmen (Bekleidungseinzelhandel)Umsätze (in Mio €) (USA)Filialen (USA)
TJX15.1511.996
Gap10.9082.432
Ross Stores8.6621.276
L Brands5.8531.089
Ascena Retail Group3.9533.854
Burlington Coat Factory3.731509
Foot Locker3.2671.831
Nordstrom2.575143
American Eagle Outfitters2.504957
Urban Outfitters2.437440
Chico`s FAS2.1861.465
ANN INC.2.1021.015
Ralph Lauren2.080245
J.Crew2.026439
DSW2.008393
Express1.881621
H&M1.836305
Payless ShoeSource1.8343.810
Abercrombie & Fitch1.831843
Aéropostale1.6851.022
The Men’s Warehouse1.6401.003
Genesco1.6252.308 ← 83 | 84 →

Auch wenn die österreichische und die U.S. amerikanische Handelslandschaft durch unterschiedliche externe Einflüsse wie Gesetzeslagen oder Konsumgewohnheiten geprägt sind und sich dadurch der Markt differenziert gestaltet, so gibt es dennoch Parallelen: Sowohl die Personalkosten- als auch die Handelsspannendiskussion wird in beiden Märkten gleichermaßen geführt. Aufgrund der räumlichen Dichte im europäischen Raum, ist es zwar hierzulande für Handelsmanager/innen noch wichtiger, effiziente Strukturen zu schaffen. Durch die Internationalisierungsstrategien von Handelsunternehmen wird die Handelswelt aber zunehmend kleiner und es muss eine „gemeinsame“ Sprache gefunden werden, um diese Formate zu lenken (Swoboda/Elsner 2013, 83). Aus dieser Argumentation heraus zeigt sich, dass Performance Measurement und die Funktionen, die es erfüllt, immer wichtiger werden. Der folgende Abschnitt schließt daher speziell auf die handelsspezifischen Herausforderungen an das Performance Measurement an.

4.4  Zusammenspiel von Marketing Mix und PM im Handelsalltag

Bis in die 1970er Jahre galten Handelsunternehmen als verlängerter Arm der Industrie und als bloße Absatzmittler. Die Bedeutung der Handelsbranche ist jedoch bis heute maßgeblich gestiegen, wodurch sich die viel diskutierte Einkaufsmacht des Handels entwickelt hat (Jauschowetz 1995, 251; Sellers-Rubio/Más-Ruiz 2009, 61). Handelsunternehmen gelten nunmehr als eigenständige Marken (Retail Brand), die gezielt auf die Bedürfnisse ihrer Kund/innen reagieren und gleichzeitig das Konsument/innenverhalten beeinflussen (Netemeyer et al. 2012, 464). Aus diesem Spannungsfeld heraus bedienen sie sich eines eigenen Instrumentariums, bei dem die Aktionsparameter in den Bereichen Sortiment, Personal, Standort, Werbung, Preise und Konditionen als auch Verkaufsraum festgelegt werden (Müller-Hagedorn/Natter 2011, 25). Um im Sinne des Effizienz- und Effektivitätsgedankens auch die unterschiedlichen Handelsaktivitäten messbar zu machen, setzen sich Handelsunternehmen verstärkt mit der Erfolgsmessung dieser Marketing Mix-Instrumente mithilfe von marketingbezogenen Kennzahlen (Marketing Metrics) auseinander (Mintz/Currim 2013, 17).

4.4.1  Effizienz und Effektivität in der Sortimentspolitik

Die Bereitstellung von Sortiment gilt als Kernleistung jedes Handelsunternehmens, wobei je nach Betriebsform und Unternehmen die Sortimentsbreite und –tiefe variiert (Müller-Hagedorn/Natter 2011, 264–265). Der Blick auf den ← 84 | 85 → Lebensmitteleinzelhandel, bei dem „Frische“ durch den hohen Anteil an verderblichen Produkten als besondere Herausforderung in der Sortimentspolitik gilt, demonstriert dies auf der Filialebene: Während Diskonter mit 800 bis 1.000 Artikeln im Sortiment Wert auf Leistungsvereinfachung und Preisführerschaft legen, so müssen Supermärkte zwischen 7.000 und 12.000 und Verbrauchermärkte zwischen 21.000 und 40.000 Artikel koordinieren (Metro Group 2011, 205 bzw. 211). Im Vergleich dazu werden im U.S amerikanischen LEH in einem „konventionellen“ Supermarkt ca. 31.750 Artikel gelistet, in sog. „Supercentern“ sind bis zu 80.500 Artikel in den Regalen zu finden (Food Marketing Institute 2008).

Der gesamte FMCG-Markt lebt von der Umschlaggeschwindigkeit des Sortiments. Daraus resultieren tagtäglich enorme Volumen an Geschäftsvorgängen: Ein Beispiel aus Deutschland zeigt, dass die größten deutschen Handelsunternehmen bis zu 100 Millionen und durchschnittlich große Handelsunternehmen zwischen zwei und sechs Millionen Datensätze pro Tag an den Kassen erfassen (Becker/Winkelmann 2006, 113). Diese „Datenschwämme“ benötigen eine entsprechende Aufarbeitung und Analyse, die das „Herzstück“ eines Handelsunternehmens, nämlich Warenwirtschaftssysteme und Data Warehouse, übernehmen (Germann et al. 2013, 114). Weitere technologische Tools, die in diesem Bereich eingesetzt werden, sind Tools zur Sortimentsoptimierung, Retail Revenue Management, automatischen Disposition, Warenkorbanalyse oder CRM (für eine ausführliche Diskussion vgl. Chackelson et al. 2013; Kim/Kim 2009; Kurtuluş/Nakkas 2011).

Im operativen Handelskontext sind Sortimentsentscheidungen essentiell. „Getting product assortment right isn’t easy, yet it’s absolutely critical to retail success” (Fisher/Vaidyanathan 2012, 109). In diesem Bereich haben suboptimale Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen auf die Gesamtperformance des Unternehmens. Die Bereitstellung der sortimentsspezifischen Information ist aber nicht nur für die Distribution sondern für alle Unternehmensbereiche von essentieller Wichtigkeit. Vor allem Manager/innen des Zentraleinkaufs benötigen flexible technische Systeme und detailgenaue Information, um die unterschiedlichen Kalkulationsobjekte nebeneinander zu betrachten und zu evaluieren (Tan/Karabati 2013, 86). Ein Beispiel hierfür sind die bereits zu Beginn der Arbeit angesprochenen OLAP Modelle, die es Manager/innen ermöglichen, durch „Slice and Dice“-Aktionen, Standard- und Ad-hoc-Analysen durchzuführen. Die generierten Reports sind so aufbereitet, dass relevante Informationsbestandteile in Form einer Längsschnittanalyse zur Verfügung stehen (Paul 2014, 48). Einen Schritt weiter geht man, wenn versucht wird, die Zusammenarbeit mit vor- und nachgelagerten Stufen im Sinne von Supply Chain Management (SCM), das eine ← 85 | 86 → intensive Zusammenarbeit der einzelnen Partner zugrunde legt, zu optimieren. Für die Ausgestaltung von Performance Measurement bedeutet dies, dass die Leistungsobjekte nicht nur zwischen einzelnen Warengruppen, Betriebsstätten und Vertriebsschienen abgestimmt werden, sondern auch über die Unternehmensgrenzen hinweg koordiniert werden müssen (Cook et al. 2011, 109).

4.4.2  Effizienz und Effektivität beim Verkaufspersonaleinsatz

Ein weiterer Erfolgsfaktor im Handel ist die Ressource Personal. Wie schon in den Kapiteln 4.2 und 4.3 aufgezeigt, bezieht sich ein Großteil der Aufwendungen von Handelsunternehmen auf diesen Faktor. Gleichzeitig wird er als entscheidendes Qualitätskriterium für den Erfolg von Handelsunternehmen gesehen (Ton 2012, 128). Vertriebsmitarbeiter/innen, die die Schnittstelle zu den Endkund/innen bilden, repräsentieren das Unternehmen nach außen, wodurch sie wesentlich zur Gesamtperformance des Unternehmens beitragen. Verkäufer/innenbezogene Kennzahlen wie Umsatz pro Mitarbeiter/in, erzielter Durchschnittspreis, erzielte Handelsspanne u.v.m. helfen, Mitarbeiter/innenanalysen durchzuführen und auf höheren Managementebenen Entscheidungen zu erleichtern (Ahearne et al. 2013, 630).

Store Manager/innen, als erste Managementebene, kommen unterschiedliche Schlüsselrollen zu, die Sutherland (1971, 18) bereits in der frühen Handelsforschung folgendermaßen formulierte: „The Store Manager should maximize store profit through volume of sales and maintenance of cost budgets and at the same time he should comply with operational goals and utilize his decision responsibility to promote the long-run growth of the organization”. Performance Measurement übernimmt in diesem Zusammenhang eine Koordinations- und Lenkungsfunktion, um die einzelnen Hierarchien mit Informationen zu versorgen und effektives und rationales Management der verantwortlichen Personen zu ermöglichen (Artz et al. 2012, 448).

4.4.3  Effizienz und Effektivität bei standortsspezifischen Entscheidungen

Gerade durch die dezentralen Strukturen im Handel, die bereits in Kapitel 4.2 diskutiert wurden, müssen Entscheidungskompetenzen auf unterschiedliche Ebenen und auf unterschiedliche Filialen verteilt werden, wobei gleichzeitig ein hohes Ausmaß an Konformität zwischen den Bereichen und Filialen gewahrt bleiben soll. Kennzahlen müssen auf diese dezentralisierte Unternehmensstruktur abgestimmt sein und die Abläufe koordinieren (Artz et al. 2012, 448; Homburg et ← 86 | 87 → al. 2012a, 66). Dabei helfen sie, Entscheidungen bspw. über die Schließung eines Stores zu erleichtern (Srinivasan et al. 2013, 136).

Weiters entwickeln sich Handelsunternehmen von lokalen zu globalen Playern. Die Internationalisierungs- und Globalisierungstendenzen sollen das Wachstum der großen Handelsunternehmen weiter vorantreiben (Swoboda/Elsner 2013, 81). Betrachtet man die Einzelhandelsunternehmen weltweit, so fällt auf, dass sich die Big Player im Handel, nämlich Wal Mart (vertreten in 27 Ländern), Carrefour (vertreten in 32 Ländern) und Tesco (vertreten in 14 Ländern), den Weltmarkt untereinander aufgeteilt haben (Planet Retail 2012). Mit dem Blick auf Österreich gerichtet, kann man erkennen, dass auch hier die heimischen Marktführer wie die REWE Group, die Spar-Gruppe und Hofer (Unternehmensgruppe Aldi Süd) international aktiv sind.

4.4.4  Effizienz und Effektivität in der Kommunikationspolitik

Unter Kommunikationspolitik werden alle Informationen zusammengefasst, die von Handelsunternehmen nachfrageseitig kommuniziert werden. „Als Teil des Kommunikations-Mix einer Unternehmung wird die Werbung unterschiedlich weit abgegrenzt, wobei es vor allem um die Trennlinien zur Öffentlichkeitsarbeit (Public Relations), der Verkaufsförderung (Sales Promotion), der Präsentationspolitik (insbes. Verkaufsraumgestaltung), dem persönlichen Verkauf (Einsatz von Verkaufspersonal) und den vielfältigen Formen der nonverbalen Kommunikation (insbes. Corporate Design) geht“ (Müller-Hagedorn/Natter 2011, 367). Diese Definition zeigt jene Tragweite auf, die Handelsunternehmen koordinieren, um ihre Zielgruppe zu erreichen. Wie Performance Measurement beitragen kann, diese Aktivitäten zu steuern bzw. Entscheidungen in diesem Bereich zu erleichtern, wird bspw. von Mintz/Currim (2013) aufgegriffen. Weitere Beiträge aus der jüngeren Vergangenheit analysieren jeweils ein Instrument der Kommunikationspolitik und messen deren Performance.

„Klassische Werbung“ und deren finanzielle Auswirkungen im Sinne einer Effektivitätsmessung wird von Lewis et al. (2013) beleuchtet. Die Ergebnisse des experimentellen Designs zeigen, dass die Darstellungsform – also textdominante Präsentation im Vergleich zu bildreicher Darstellung – unterschiedliche Effekte auf die Ertragsgenerierung hat, je nachdem, auf welcher Beziehungsstufe (im Sinne von Relationship Marketing) sich die Kund/innen mit dem Handelsunternehmen befinden. Dies unterstreicht die Relevanz von kund/innenbezogener Werbung und Rücksichtnahme auf unterschiedliche Beziehungsstufen innerhalb der Werbung. ← 87 | 88 →

Die Wichtigkeit von Beziehungsmarketing steht auch in anderen Beiträgen im Vordergrund der Diskussion. Aktuell sehen sich Handelsunternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, neue (technologische) Möglichkeiten an „Beziehungsarbeit“ im Handelsalltag auszuschöpfen bzw. mit traditionellen Methoden zu verknüpfen. Rapp et al. (2013) und Keeling et al. (2013) adressieren Social Media-Aktivitäten von Handelsunternehmen und deren Effekte für die Store Performance. Aber auch die direkte Interaktion auf der Verkaufsfläche zwischen Verkaufspersonal und Kund/innen gilt zwar als Aushängeschild für Handelsunternehmen, aber gleichzeitig auch als schwer steuerbar und kontrollierbar. Harris/Ogbonna (2013) zeigen, dass negative Mundpropaganda und Missverhalten von Verkaufspersonal nicht nur die Produktivität auf der individuellen Ebene mindert, sondern auch nachhaltige Auswirkungen auf die Store- und Unternehmensperformance hat.

Wie Kommunikation von Performance Measurement, die Interaktion zwischen Verkaufspersonal und Kund/innen als auch zwischen unterschiedlichen Hierarchieebenen stattfindet, ist zentraler Bestandteil der qualitativen Untersuchung (Kapitel 6.2).

4.4.5  Effizienz und Effektivität bei Preisen und Konditionen

Forschungsbemühungen in Bezug auf Preisstrategien im Einzelhandel und deren Auswirkungen auf die Performance sind gerade in einem preisgetriebenen Markt wie Österreich interessant. Um nicht in die Preis-Promotion-Falle zu tappen, interessieren eine detaillierte Messung von Umsatz, Lagerbestand, Gewinn, Kosten und Kund/innenfrequenz und durchschnittliche Bon-Größe je nach verfolgter Preisstrategie. Der Beitrag von Mild et al. (2006), der sich mit dem Einsatz von Retail Revenue Management beschäftigt, diskutiert die Herausforderung, diese Kennzahlen über einen längeren Beobachtungszeitraum miteinander zu verknüpfen. „Die Grundidee des Retail Revenue Managements ist es, jeweils im Einzelfall (das heißt im Idealfall für jeden einzelnen Artikel) aufgrund der strategischen Positionierung und der Wettbewerbssituation zu entscheiden, ob ein Preisspielraum vorliegt, und dann aufgrund einer empirisch abgesicherten Ermittlung der Preiselastizität eine (in der Regel dynamische) Preisoptimierung durchzuführen“ (Mild et al. 2006, 126). Es ist somit möglich, Auswirkungen auf Gewinne bei unterschiedlicher Preisfestsetzung über eine Mehrperiodenbetrachtung objektiv fundiert zu berechnen und Heuristiken im Bereich Preise und Konditionen zu umgehen. Wie dieser Ansatz mit den Bemühungen auf der Store Ebene in Einklang steht, bleibt aber bisher unreflektiert. ← 88 | 89 →

Geht es um Preise und Konditionen, dann ist das Zusammenspiel von Industriemarken und handelseigenen Marken ein wesentlicher Diskussionspunkt für Store Manager/innen. Daraus ergibt sich nicht nur die Warengruppenperformance sondern auch ein wesentlicher Beitrag zur gesamten Store Performance. Es konnte gezeigt werden, dass die Anzahl an Handelsmarken bzw. der Anteil der Handelsmarken an der gesamten Category negative Auswirkungen auf die Category Performance haben (Olbrich/Grewe 2013, 152).

In zahlreichen informellen und formellen Gesprächen über das vorliegende Thema ist ein Wunsch immer wieder getätigt worden, nämlich eine Kennzahl zu „erfinden“, die Wettereinflüsse prognostiziert. Da wetterbedingte Einflüsse nicht vorhersagbar sind, die Reaktion darauf aber so schnell wie möglich erfolgen muss, ist dieser Bereich besonders heikel für Handelsmanager/innen. Caliskan Demirag (2013) widmet sich dieser Herausforderung und diskutiert wetterbedingte Preiskonditionen auf der Store-Ebene als Verkaufsförderungsargument. Es wird versucht, Verkaufszahlen zu stimulieren und „Early Birds” für ihre Anstrengungen mit ansprechenden Preisen zu „entlohnen”.

4.5  Kennzahlen-Sets in der Handels- und Marketingforschung

Das Zusammenspiel von Marketing-Instrumenten und Performance Measurement mündet in handelsspezifische Kennzahlen-Sets. Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit diesem Forschungsfeld kann grob in drei Strömungen eingeteilt werden. Erstens wird Marketingproduktivität gemessen, zweitens wird die Praxisrelevanz von Marketingkennzahlen erforscht und schlussendlich wird versucht, immaterielle Markenwerte zu operationalisieren (O’Sullivan/Abela 2007, 80).

Da in der Literatur eine unzählige Anzahl an Kennzahlen im Handelsmarketingkontext zu finden ist, macht es keinen Sinn, ein „perfektes“ Set an Kennzahlen als Universallösung für Handelsunternehmen zu entwickeln (Farris et al. 2011, 3). Außerdem zeigen kontingenztheoretische Diskussionen, dass die Beziehung von Performance Measurement-Design und Unternehmenserfolg maßgeblich durch einzelne Kontextfaktoren moderiert wird. Angelehnt an den Ergebnissen von Homburg et al. (2012a, 60) und Mintz/Currim (2013, 31) wird versucht, die Verwendung von Kennzahlen in einem generischen Sinne herbeizuführen, um eine Etablierung und zukünftige Verwendung von diesen Blöcken in der Praxis zu erreichen. Zuerst werden aber ausgewählte Beiträge vorgestellt, die sich mit der Thematik Kategorisierung von Marketingkennzahlen in den letzten Jahren beschäftigt haben. ← 89 | 90 →

4.5.1  Ausgewählte Kategorisierungen von Kennzahlen-Sets im Marketingkontext

Melnyk et al. (2004, 212) diskutieren die Kennzahlen-Typologien innerhalb einer Vier-Felder-Matrix: Einerseits können Kennzahlen anhand deren Fokus kategorisiert werden, also ob sie finanzielle Daten wie Return on Assets (RoA) aufzeigen oder operationale Daten, wie Lieferzeiten, die die Ressourcenverwendung oder Outputs im Unternehmen definieren. Andererseits zeigt die Perspektive Zeit, wie Kennzahlen verwendet werden. Ergebnisorientierte Kennzahlen fokussieren sich auf die Bewertung von vergangenen Leistungen, wohingegen zukunftsorientierte Kennzahlen versuchen, die zukünftige Entwicklung aufzuzeigen.

Auch Zeithaml et al. (2006) verwenden eine vierteilige Kategorisierung von Marketingkennzahlen. Mit dem Schwerpunkt auf die Dimension Kund/innen werden Kennzahlen in den Bereichen Wahrnehmung (perceptions), Einstellung (attitudes), Verhalten (behavior) und finanzielle Kennzahlen (financial measures) angeführt. Neben Beispielen zu den einzelnen Kategorien, zeigen sie auch auf, welche Anspruchsgruppen diese im Unternehmen verwenden, auf Basis welcher Datenquelle diese generiert werden können und ob Kennzahlen geeignet sind, auch zukünftige Ereignisse aufzuzeigen. Einen Auszug gibt Tabelle 16.

Tabelle 16:  Kategorien Kund/innenkennzahlen (Zeithaml et al. 2006, 171)

KategorieBeispiele von KennzahlenFrühwarnindikatoren
WahrnehmungKund/innenzufriedenheit, Engagement, empfundene Loyalität, Servicequalität, Verhaltensabsichtenmittelmäßig
EinstellungBewusstsein, Interesse, Wissen, Wunschgering
VerhaltenCross Selling, akquirierte Kund/innen, Stammkund/innenmittel
Finanzielle KennzahlenCLV, Kund/innenwertmittel

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Auch Petersen et al. (2009, 103) rücken in ihrer konzeptionellen Abhandlung die Zeitperspektive von Marketingkennzahlen in den Vordergrund und differenzieren zwischen Gegenwarts- und Zukunftsorientierung (vgl. hierzu auch Kapitel 2.1). Des Weiteren unterscheiden sie zwischen Kund/innen- und Storedimension. Daraus ergeben sich Kennzahlen, die Information über Transaktion, Marketing und Mitbewerber beinhalten. Insgesamt werden sieben Kategorien ← 90 | 91 → gebildet, die Entscheidungen im Marketingbereich vereinfachen sollen. Darunter fallen Markenwert (Brand Equity), Kund/innenwert (Customer Value), Mundpropaganda (Word-of-Mouth), Kund/innenverweildauer und Kund/innenakquise (Customer Retention/Acquisition), Verbundkäufe (Cross-Buying/Up-Buying), Mehrkanal-Shopping (Multi-Channel Shopping) und Umtausch (Product Return) (Petersen et al. 2009, 98–102). Sie verfolgen die Zielsetzung (1) Marketingkampagnen zu unterstützen und (2) kurz- und langfristige Voraussagen zu tätigen (Petersen et al. 2009, 97). Inhaltliche Überschneidungen gibt es mit Farris et al. (2011), die in ihrem Buch Marketing Metrics einen noch breiteren Überblick über Kennzahlen im Marketingkontext geben (Abbildung 21).

Abbildung 21:  Kennzahlen Sets im Marketing (Farris et al. 2011, 5)

img

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Den jüngsten und für die vorliegende Arbeit wichtigsten Beitrag liefern Mintz/Currim (2013, 35), die zwischen Finanzkennzahlen und Marketingkennzahlen unterscheiden, wobei beide Kategorien wiederum in generelle und spezifische Kennzahlen untergliedert werden. Unter Finanzkennzahlen werden jene Kennzahlen subsummiert, die entweder auf monetären Werten basieren oder in Geldwerten ausgedrückt werden bzw. auf Basis derer man Verhältniszahlen bilden kann. Marketingkennzahlen hingegen basieren auf Kund/innen- oder Marktkennzahlen. Hierbei findet man generelle Kennzahlen wie Marktanteil oder Umsatzerlöse in allen Unternehmensbereichen, wohingegen spezifische Kennzahlen in nur für einzelne Bereiche Relevanz aufweisen.

Basierend auf diesem kurzen Einblick in das breite Feld von Marketingkennzahlen-Kategorisierungen, werden nun definitorische Grundlagen für eine generische Kategorisierung von Kennzahlen-Sets abgeleitet.

4.5.2  Generische Kategorisierung von Kennzahlen-Sets

Seit Beginn der Diskussion in den 1990er Jahren über die Integration von nicht-finanziellen Bestandteilen im Performance Measurement, wird die Breite von Kennzahlen-Sets in den Mittelpunkt gerückt (Eccles 1991, 131). Sowohl in der wissenschaftlichen als auch praxisorientierten Literatur finden sich Forderungen eines ausgeglichenen Sets, also einer Kombination aus finanziellen und nicht-finanziellen Bestandteilen, konsequenterweise abgeleitet aus der strategischen Ausrichtung des Unternehmens (Homburg et al. 2012a, 56). Dies soll die Perspektive von Handelsmanager/innen erweitern, zu Verbesserungen in Entscheidungsprozessen und gesteigerten Unternehmensergebnissen führen. Weiters soll dadurch das Risiko- und Unsicherheitsempfinden reduziert werden (Mintz/Currim 2013, 25). Bezogen auf die Unternehmensebene, stellen O’Sullivan/Abela (2007, 80–81) die Frage, ob die Forderung nach einem breiten Set an Kennzahlen, also die Integration von finanziellen, nicht finanziellen und Benchmarking-Kennzahlen, gerechtfertigt ist und zeigen die Auswirkungen auf die Unternehmensperformance und die Zufriedenheit von Vorstandsmitgliedern mit der Marketing-Abteilung. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass ein breites Set an Kennzahlen die Unternehmensperformance nicht signifikant beeinflusst, die Zufriedenheit von Top Manager/innen jedoch schon. Auch Bouwens/Abernethy (2000, 235) zeigen, dass ein erweitertes Set an Kennzahlen bei operativen Entscheidungen zu keinen verbesserten Unternehmensergebnissen führt. Zu einem anderen Ergebnis kommen Homburg et al. (2012a, 66), die zeigen, dass ein umfassendes Set an Kennzahlen positiv mit dem Wissen über Marktbegebenheiten (market knowledge) und der Ausführung von Aufgaben im Einklang mit der stra ← 92 | 93 → tegischen Ausrichtung des Unternehmens (marketing alignment) korreliert. Dies hat wiederum positive Auswirkungen auf die Unternehmensperformance. Sie merken jedoch an, dass dies nur für Unternehmen mit Differenzierungsstrategie zutrifft. Die Forschungsergebnisse, die die Beziehung zwischen Kennzahlen-Sets und Entscheidungsqualität beleuchten, sind dementsprechend widersprüchlich und bedürfen weiterer Analyse (vgl. hierzu Ittner 2008).

Mintz/Currim (2013, 19) formulieren die Aussage, dass die Verwendung von Kennzahlen immer zu Entscheidungsverbesserungen führen. Dabei zeigen sie, dass die Ausgestaltung des Kennzahlen-Sets davon abhängt, welche Kontingenzfaktoren auf dieses wirken und nicht, welche persönlichen Eigenschaften Manager/innen mitbringen. In hoch-kompetitiven und turbulenten Märkten wird eine größere Anzahl an Kennzahlen herangezogen; Berufserfahrung oder Funktionen innerhalb des Unternehmens haben keinen signifikanten Einfluss auf die Verwendung von Kennzahlen. Im Gegensatz dazu steht aber die Theorie der kognitiven Beschränkung, die besagt, dass in Entscheidungssituationen nur eine begrenzte Anzahl (Tiefe) an Information herangezogen werden kann (Schroder et al. 1975). In diesem Zusammenhang zeigen Hirsch/Volnhals (2012, 25), dass ab einem gewissen Punkt Manager/innen mit Kennzahlen überwältigt sind und damit zusätzlich zur Verfügung stehende Kennzahlen die objektive Entscheidungsqualität mindern. Das bedeutet, dass der Ausspruch „Je mehr desto besser“ bei der Bereitstellung von Kennzahlen-Sets kritisch beleuchtet werden muss.

Aktualität adressiert einerseits den Rhythmus der Berichterstattung, also wie häufig Kennzahlen kommuniziert werden, und andererseits die Zeitnähe des Reportings, das heißt, wie schnell die Kennzahlen zur Verfügung stehen (Bouwens/Abernethy 2000, 223).

Für die Ausgestaltung von Performance Measurement spielen die Dimensionen Breite, Tiefe, Aktualität und strategischer Fit zusammen. Auf einem Kontinuum können zwei unterschiedliche Sets definiert werden:

Begrenztes Set an Kennzahlen: Da zeitliche als auch monetäre Ressourcen begrenzt sind, legen Unternehmen ihren Fokus auf einige wenige Kennzahlen (Hirsch/Volnhals 2012, 35). Bei einem begrenzten Set an Kennzahlen, das vergleichbar mit dem traditionellen Controlling-Verständnis ist, werden hauptsächlich vergangenheitsorientierte Finanzkennzahlen verwendet (Abernethy/Guthrie 1994, 52) und unternehmensinterne Informationen aufgedeckt (Bouwens/Abernethy 2000, 223). Da nur die zentralen Bestandteile der Handelsaktivitäten abgebildet werden, wird darauf verzichtet, Kennzahlen mit der Unternehmensstrategie konsequent zu verknüpfen (Hall 2008, 144). ← 93 | 94 →

Umfangreiches Set an Kennzahlen: Sie kombinieren mehrere nicht-finanzielle und finanzielle Kennzahlen, die sowohl vergangenheits- als auch zukunftsorientiert sind und aus der Unternehmensstrategie abgeleitet werden (Homburg et al. 2012a, 59). Somit bilden umfangreiche Sets das klassische Verständnis von Performance Measurement ab. Untersuchungen auf der individuellen Ebene haben gezeigt, dass ein umfangreiches Performance Measurement zu größerer Zufriedenheit und Motivation bei Mitarbeiter/innen führt, da sie die Auswirkungen ihrer Aktivitäten besser abschätzen können und sozusagen ein „Big Picture“ über die Prozesse, Kosten und Erträge bekommen. Des Weiteren entwickelt sich durch den Einsatz von umfangreichen Sets an Kennzahlen ein Gefühl der Ermächtigung (psychological empowerment) im Sinne von Kompetenzsteigerungen und Selbstbestimmtheit (Hall 2008, 145–146). Damit wird für Mitarbeiter/innen klar ersichtlich, welche Rolle sie im Unternehmen einnehmen.

4.6  Kritische Reflexion und zusammenfassende Darstellung

Das vorliegende Kapitel zeigte die Spezifika der Handelslandschaft auf und leitete daraus die Anforderungen an ein adäquates Performance Measurement ab. Neben den „klassischen“ Handelsfunktionen, wurden auch strukturelle Gegebenheiten des Marktes im nationalen und internationalen Kontext beleuchtet. Schließlich wurden anhand von Forschungsergebnissen die Instrumente des Handelsmarketing-Mix mit dem Performance Measurement-Ansatz verknüpft. Die diskutierten Argumente bilden Kernaspekte der Einzelhandelsbranche; Feinheiten konnten an dieser Stelle nicht abschließend aufgegriffen werden. Dennoch kann daraus abgeleitet werden, dass die Komplexität der Handelsaufgaben in der konsequenten Verknüpfung von strategischen und operativen Prozessen besteht und Einperiodenbetrachtungen nicht zielführend sind.

Speziell wurden sortimentsspezifische Besonderheiten, die sich in der Position Handelswareneinsatz widerfinden, herausgegriffen und hinsichtlich technologischer Entscheidungsunterstützungssysteme wie Retail Revenue Management reflektiert. Auch Personalkosten, als zweiter wesentlicher Kostentreiber, wurden im Handelskontext beleuchtet und mittels Gehaltspositionen diskutiert. Tabelle 17 stellt noch einmal die Ertrags- und Kostenpositionen im österreichischen Markt im Vergleich zum U.S. amerikanischen Markt gegenüber. ← 94 | 95 →

Tabelle 17:  Gegenüberstellung der GuV im nationalen und internationalen Kontext

Österreich (EH gesamt)GuV
 2007/08
Betriebsleistung100,0 %
- Handelswareneinsatz66,6 %
= Rohertrag33,5 %
+ Sonstige Erlöse2,2 %
- Personalkosten16,7 %
- Abschreibungen/GW2,2 %
- So. betriebl. Aufwendungen13,6 %
= Betriebserfolg3,1 %
USA (LEH)GuV
 2007/08
Betriebsleistung100,0 %
- Handelswareneinsatz70,7 %
= Rohertrag29,3 %
- Personalkosten (inkl. Benefits)14,8 %
- Mietaufwendungen1,8 %
- Abschreibungen/GW1,4 %
- So. betriebl. Aufwendungen8,1 %
= EBIT3,2 %

Performance Measurement ist je nach Unternehmen unterschiedlich implementiert:

(1)  Kontext und Aktivitäten von Handelsunternehmen bestimmen die Ausgestaltung der Informationsgrundlage hinsichtlich der Dimensionen Effizienz und Effektivität sowie interner und externer Orientierung (Zallocco et al. 2009, 600). Betrachtet man bspw. das Unternehmen WalMart, Weltmarktführer im Handel, so werden täglich 25 Millionen Kund/innen an den Kassen bedient und 12 Millionen Kreditkartentransaktionen durchgeführt. Jede Transaktionsinformation verbleibt zwei Jahre im Unternehmen, wird verwaltet, aufbereitet und analysiert (Planet Retail 2014a). Diese Big Data und die daraus entstehende Komplexität können zur Informationsüberlastung führen, die Entscheidungsfindungen negativ beeinflusst (Hirsch/Volnhals 2012, 36; Ittner/Larcker 1998, 205).

(2)  Insgesamt sollen Store Manager/innen im Tagesgeschäft durch ein händelbares Set an Kennzahlen unterstützt werden. Technologische Schnittstellen wie OLAP-Modelle reduzieren „Big Data“ und vermindern somit „Information Overload“ (Paul 2014). Die Zielorientierung der Unternehmen und die Rolle, die Handelsmanager/innen Performance Measurement im operativen Bereich beimessen, beeinflussen die Verwendung von Performance Kennzahlen (Artz et al. 2012, 446). ← 95 | 96 →

(3)  Die Herausforderung im Handelskontext liegt nach wie vor in der Operationalisierung von immateriellen Bereichen und von zukunftsweisenden Kennzahlen, vor allem in Bezug auf deren Validität und Reliabilität. Diese Aspekte wurden im vorliegenden Kapitel durch die generische Kategorisierung von unterschiedlichen Kennzahlensets aufgegriffen, die auch für die folgenden empirischen Forschungsansätze relevant sind. ← 96 | 97 →


8    Anm.: Definition laut ÖNACE 2008

9    Anm.: Der EH-Sektor wird in folgende Untersektoren unterteilt: (1) Motor Vehicle and Parts Dealers (NAICS 441), Furniture and Home Furnishings Stores (NAICS 442), Electronics and Appliance Stores (NAICS 443), Building Material and Garden Equipment and Supplies Dealers (NAICS 444), Food and Beverage Stores (NAICS 445), Health and Personal Care Stores (NAICS 446), Gasoline Stations (NAICS 447), Clothing and Clothing Accessories Stores (NAICS 448), Sporting Goods, Hobby, Book and Music Stores (NAICS 451), General Merchandise Stores (NAICS 452), Miscellaneous Store Retailers (NAICS 453), Nonstore Retailers (NAICS 454) (U.S. Bureau of Labour Statistics 2013).

10  Anm.: “Payroll includes all forms of compensation, such as salaries, wages, commissions, dismissal pay, bonuses, vacation allowances, sick- leave pay, and employee contributions to qualified pension plans paid during the year to all employees. For corporations, payroll includes amounts paid to officers and executives. Payroll is reported before deductions for social security, income tax, insurance, union dues, etc.”(United States Census Bureau 2013).