Generische Kennzahlen für Statistik und Finanzen sind die mit Abstand am häufigsten eingesetzten Kennzahlen. Ihr Zweck besteht darin, Vergleiche zwischen Plan und Ist zu ermöglichen und somit den Anlass für handlungsorientierte Gespräche zwischen dem Controller-Service und verantwortlichen Managern zu bieten.

Dem gegenüber steht die große Gefahr, dass generische Kennzahlen zu inhaltsleeren Datenfriedhöfen verkommen, wenn insbesondere der Ziel- und Verantwortungsbezug verloren geht oder "Äpfel mit Birnen" verglichen werden.

Oftmals werden Menschen dann mit Zahlen überflutet, die keinen nachvollziehbaren Bezug zu deren Aufgaben erkennen lassen und dann entweder ignoriert werden oder die Aufmerksamkeit von wichtigeren Informationen abziehen. Keine Verfehlung hat den Controller-Service mehr in Verruf gebracht, als der inhaltsleere Gebrauch generischer Kennzahlen.

Eine zweite Gefahr besteht in der direkten Verknüpfung mit Anreizsystemen: Wunschkonzert-Planung und "Optimierung der Vergangenheit" durch Schuldzuweisung an andere sind die Folge. Das belastet die Pläne und Berichte mit an unspezifische – eben generische – Zahlen geknüpfte Verhaltensweisen, die für die Steuerung eines Unternehmens nicht hilfreich sind.

Vergleichskennzahlen als Gesprächsanlass nutzen

Wenn man sich der Gefahren bewusst bleibt und sich auf den Zweck generischer Kennzahlen beschränkt, können sie im Controlling sinnvoll eingesetzt werden (s. Abb. 4).

Abb. 4: Kennzahlen für Statistik und Finanzen

Statistische Kennzahlen werden in der Praxis zumeist als absolute Größen genutzt, z. B.

  • Umsatz (TEUR)
  • Absatz (T Einheiten)
  • Gewinn (TEUR)
  • Mitarbeiter (Anzahl)

Es gibt sie auch als kombinierte Kennzahlen, um spezifischere und aussagekräftigere Hinweise gewinnen, z. B.

  • Umsatz / Mitarbeiter
  • Man-Power-Index (Rohertrag / Personalkosten)
  • Wachstum von…

Leider erfolgt die Planung dieser Größen normalerweise in "abgeschotteten Silos". Die Kunden werden nicht gefragt, ob sie die vorgesehenen Absatzmengen auch abnehmen und die entsprechenden Preise bezahlen wollen. Dann wird aus dem Umsatz schnell eine "technokratische" Zahl. Bestenfalls gibt es Gespräche mit dem Vertrieb, der allerdings von eigenen Interessen geleitet wird. Nur in den seltensten Fällen basiert die Umsatzplanung auf einer risikobezogenen Erfassung von konkreten Kundenpotenzialen und deren Entwicklung. Das gilt in analoger Weise für die Mitarbeiter oder Lieferanten und Kooperationspartner.

Vergangenheitsdaten kritisch nutzen

Diesem Mangel versucht das Controlling zu begegnen, indem die statistischen Kennzahlen aus der Vergangenheit abgeleitet werden. Die erfassten Vergangenheitsdaten spiegeln reale Beziehungen wider und bilden daher eine solide Ausgangsbasis. Das gilt aber nur dann, solange sich die wesentlichen Strukturen der Geschäftsbeziehungen nicht verändern. Wenn diese Voraussetzung nicht oder nur eingeschränkt besteht, wird der Vergangenheitsbezug schnell zur Falle.

Finanzkennzahlen sind wichtig für den Kapitalmarkt bzw. für Banken. Hier kommt es darauf an, durch eine geeignete Kombination verschiedener Aussagen für Externe ein realistisches Bild der Ertrags- und Finanzlage zu zeichnen. Dabei kann das sog. "magische Dreieck" hilfreich sein (s. Abb. 5).

Abb. 5: Das magische Dreieck

Einfach handhabbare Kennzahlen in der Praxis sind z. B.:

  • für die Stabilität:

    • Eigenkapitalquote
    • Verschuldungsgrad
    • Anlagendeckungsgrad
  • für die Rentabilität:

    • Betriebsergebnis (EBIT)
    • Eigenkapitalrendite
    • Economic Value Added (EVA)
  • für die Liquidität:

    • Verschuldungsgrad
    • Cashflow
    • Liquiditätsgrade (1./2./3.)
    • Reichweite der Zahlungsfähigkeit

Finanzkennzahlen müssen durch Annahmen untermauert werden, weil sie zu Entscheidungen führen. Dafür brauchen wir entscheidungsrelevante Berichts- und Führungskennzahlen.

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