Kennzahlensysteme

Die fünf häufigsten Fehler - und wie man sie vermeidet

31.05.2010
Von Ima Buxton
Im Management von Mittelstands- wie Großunternehmen kommt es aufgrund eines falschen Umgangs mit Kennzahlen immer wieder zu Fehlentscheidungen mit weitreichenden Folgen. Das ergab einer Erhebung des Beratungshauses coretelligence. Den Grund dafür sehen die Experten in mangelhaften Methoden bei der Interpretation von Kennzahlen.

So geben laut Erhebung der Bad Oeynhausener Unternehmensberatung nur 20 Prozent der Befragten den intern etablierten Verfahren gute Noten, 31 Prozent beurteilen die Systeme mit der Schulnote befriedigend. Um grobe Sünden im Umgang mit Kennzahlen zu vermeiden, empfiehlt coretelligence zuvorderst die Entwicklung objektiver Bewertungsmaßstäbe für die Interpretation von Kennzahlen. Viele Unternehmen, so die Berater von coretelligence, betrachteten Kennzahlen häufig unter einem begrenzten und auf ihren Verantwortungsbereich bezogenen Blickwinkel. Bestünden klare und allgemeingültige Kennzahlendefinitionen, lasse sich die Gefahr einer Fehleinschätzung, etwa durch das sehr spezifische Verständnis einzelner Personen, Teams oder Abteilungen, deutlich verringen.

Nachvollziehbarkeit von Kennzahlen sicherstellen

Abstrakte Kennzahlen verfügen laut coretelligence überdies nur über eine begrenzte Aussagekraft. Die Frage, warum es zu einem bestimmten Sachverhalt - beispielsweise einem Umsatzrückgang bei einem bestimmten Produkt - gekommen ist, lässt sich nicht allein mit einer Kennzahl beantworten. Für ein besseres Verständnis ist es deshalb notwendig, Kennzahlenpässe zu konzipieren, in dem die Entstehung, der Nutzen, der Einsatz - kurz die gesamte Biografie der jeweiligen Kennzahl dargestellt ist.

Die positive oder negative Entwicklung von Kennzahlen ist Resultat verschiedener Einflussfaktoren wie die kontinuierliche Veränderung des Kundenverhaltens oder der Wettbewerbsbedingungen. Wie diese einzelnen Komponenten wirken und miteinander in Beziehung stehen, können laut coretelligence so genannte Wirkungsnetze darstellen. Sie machen transparent, in welchen Wirkungsbedingungen sich eine Kennzahl befindet und schaffen dadurch ein besseres Verständnis für die Ursachen von Veränderungen.