Monatliche Planung automatisiert

So wird der Controller zum Datenanalysten

Bei Gimborn, einem mittelständischen Händler für Produkte für Hunde und Katzen, wird der Controller dank der Nutzung eines neuen Corporate-Performance-Management-Systems (CPM) zum Datenanalysten.

  • Mädchen spielt mit Hund an einem Fluss

    Gimborn liefert rund 3.500 Produkte für Hunde und Katzen an seine Kunden. Dank neuer Business-Intelligence-Software konnten die Absatzzahlen weiter gesteigert werden.

  • Unternehmenssitz von Gimborn in Emmerich

    Unternehmenssitz von Gimborn in Emmerich

  • Jan Allmacher, Gimborn

    Jan Allmacher, Head of Controlling bei der H. von Gimborn GmbH

Es kommt gar nicht so selten vor: Manchmal gibt es Entwicklungen in Unternehmen, mit denen man nicht rechnet. Umso schöner, wenn diese Entwicklungen positiv sind, jede Menge wertvolle Erkenntnisse liefern und das Unternehmen ganz viele Schritte nach vorn bringen. So geschehen im Hause Gimborn, die für ihren Slogan „Cats, Dogs, Love“ bekannt sind und die weltweit Produkte für Hunde und Katzen liefern. Die hatten sich nämlich zur Gestaltung ihrer internen Unternehmensplanung und ihres Reportings ein Corporate-Performance-Management-System (CPM) von Unit4 Prevero angeschafft – und konnten dabei quasi nebenbei noch viel mehr über sich selbst erfahren.

Begonnen hatte alles damit, dass die aus drei Personen bestehende Controlling-Abteilung des Unternehmens vor einiger Zeit als ersten Schritt bei ihrer CPM-Lösung einen rollierenden Forecast etabliert hat, zusammen mit einem Management-Informationssystem, das sie immer wieder mit Daten aus ihren SAP- und CRM-Systemen befüllt haben. Irgendwann fiel ihnen auf, dass in ihren operativen Systemen sehr viele Daten – und damit sehr viele Informationen – enthalten waren, die sie bei ihren täglichen CPM-Auswertungen gar nicht berücksichtigten und die nicht analysiert wurden, die aber für das Tagesgeschäft äußerst aufschlussreich waren.

Kundenaktionen beeinflussen Deckungsbeiträge

Ein Beispiel dafür sind die Auswertungen von Vertriebsaktionen, speziell der ausgegebenen Aktionsrabatte; ihre Kunden sind der Fachhandel und der Lebensmitteleinzelhandel, auch der Online-Handel gehört dazu. Wenn die Händler an ihre Kunden Handzettel verteilen, mit denen sie explizit Gimborn-Produkte bewerben, bekommen sie dafür Prozente gutgeschrieben. Bei der großen Anzahl an Kunden und Produkten – das Unternehmen liefert rund 3.500 Produkte an 10.000 Auftraggeber in 50 Ländern – ist es unerlässlich, ein Auge auf diese Aktionen zu haben, damit sie nicht aus dem Ruder laufen. Jan Allmacher, Head of Controlling bei der H. von Gimborn GmbH in Emmerich, erklärt: „Wenn beispielsweise die Key Accounter mit ihren Kunden absprechen, dass sie acht Mal pro Jahr eine Zehn-Prozent-Rabattaktion bekommen, dann spiegelt sich das bei uns natürlich im Deckungsbeitrag und in der Gewinn- und Verlustrechnung wieder. Und um einen genauen Überblick zu bekommen, welche Aktionen für welche Artikel und für welchen Kunden wann laufen, haben wir uns entschieden, diese Daten in Prevero einzuspielen. So können wir analysieren, wo die Aktions- und Sonderrabatte hinfließen, in welcher Form und für welche Artikel dies geschieht, und wir können in der G+V etwaige Differenzen in den Deckungsbeiträgen und damit die Abweichungen zwischen Ist und Plan klären.“

Ein anderes Beispiel, bei dem das Unternehmen über die übliche Business-Intelligence- (BI) und CPM-Anwendung hinausgehend Daten gewinnt, sind die Sell-In- und Sell-Out-Daten und vor allem die Verbindung zwischen beiden. Sascha Dressler, Controlling Assistant, betont: „Die Sell-In-Daten, also das, was wir unseren Kunden verkaufen, haben wir schon immer festgehalten, bei den Sell-Out-Daten, also bei dem, was die Kunden abverkaufen, war das nicht der Fall. Wenn wir diese Daten nun verknüpfen, sehen wir sehr genau, dass wir in bestimmten Bereichen beispielsweise bei Verkaufsbeginn eines neuen Produktes einen bestimmten Artikel gut in den Handel hineinverkaufen, aber dass der Kunde das Produkt nicht in dem gleichen Tempo rausverkauft. Damit können wir schon frühzeitig ablesen, dass oder ob ein bestimmter Artikel stockt und gegebenenfalls entsprechende Maßnahmen einleiten.“

Dinge zusammenfügen, die ursprünglich getrennt waren

Desweiteren erklärt Jan Allmacher Allmacher: „Dadurch, dass wir in unserem BI-Tool über eine große Datenbank verfügen und dadurch, dass wir damit begonnen haben, jede Menge Daten aus unseren internen Systemen dorthin zu übertragen, sind wir auf die Idee gekommen, Daten und damit Dinge zusammenzufügen, die ursprünglich gar nicht zusammengehörten. Der Erkenntnisgewinn war immens. Beispielsweise sind wir neben unseren Markenprodukten auch im Private-Label-Geschäft aktiv, und durch die Zusammenlegung der Daten kann man die vertriebliche Entwicklung auf Kundenseite viel schneller und vor allem besser analysieren.“ So könne etwa der Markenvertrieb zahlenmäßig runtergehen, das Private-Label-Geschäft aber steigen, so dass die Gesamtsumme auf den ersten Blick erst einmal unverändert bleibe. Aber nun können sie intern analysieren und sichtbar machen, wie sich die Zahlen zusammensetzen, wie sich die Ergebnisse verschoben haben und an welchen Stellschrauben sie gegebenenfalls drehen müssen.

Der Vertrieb profitiere von diesen neuen Erkenntnissen, so Allmacher: „Die monatliche Planung läuft bei uns zu 90 Prozent automatisiert, das heißt, der Vertrieb schätzt die zu erwartenden Umsätze der Kunden gar nicht mehr selbst ein. Und gleichzeitig ist für die Produktion auch nur die automatisierte und nicht mehr die manuelle Auswertung interessant. Da fließen so viele unterschiedliche Parameter und Kennzahlen ein, die realistisch betrachtet von einem Key Accounter gar nicht berücksichtigt werden könnten. Wir reden hier beispielsweise vom saisonalen Verkauf der Produktgruppe X beim Kunden Y in Endsumme, wir schauen auf Trends im Vergleich zu den letzten zwölf oder 18 Monaten oder wir berücksichtigen die Ergebnisse der Aktionszeiträume.“ Durch diese automatisierte Vorgehensweise werden bei den Vertrieblern Freiräume und Ressourcen geschaffen, die sie anderweitig sinnvoll und produktiv einsetzen können, anstatt auf Zahlen- und Datensuche zu gehen.

Es gebe viele Bereiche, so Allmacher und Dressler, wo die Daten nach und nach in das CPM-System überführt und neue Auswertungen gemacht werden. Das gelte auch für das hauseigene Management-Informationssystem: „Es werden alle wichtigen Informationen in aggregierter Form zusammengestellt. Dies geschieht mit Hilfe von Dashboards, auf die das Management zugreift. Auch hier gibt es neue Erkenntnisse: Das sind u. a. Daten, die darüber Aufschluss geben, wann welcher Vertriebler oder Gebietsverkaufsleiter welchen Kunden besucht hat und was die Besuchsergebnisse waren; es sind Aktionsauswertungen und Soll-Ist-Vergleiche, und über die Scanner-Daten der Kunden analysieren wir die Rausverkaufszahlen – den Auswertungen sind keine Grenzen gesetzt.“

Auch Trends können sie ablesen, speziell in Bereichen, in denen zuvor keine Auswertungen möglich waren, weil die Datensuche und -analyse direkt im SAP-System deutlich zu aufwendig und auch fehleranfällig gewesen wäre. Dressler: „Ein Beispiel für Zahlen, die vorher im SAP-System regelrecht versteckt waren und die wir nun im CPM-System einfach auswerten können, sind die Gebindegrößen. Beispielsweise verkaufen wir Pasten, die Hauptgrößen sind 50, 100 und 200 Gramm. Heute legen wir ein Diagramm auf diese Zahlen, haben sofort die Übersicht und können sehen, wie sich die Gebinde entwickeln. Wir sehen, dass die 200-Gramm-Paste leicht rückläufig ist, dafür aber die Nachfrage nach 100 Gramm kontinuierlich steigt. Auch daraus lassen sich – mit einigen anderen Parametern zusammen – wieder Rückschlüsse auf den Absatz, aber auch für den Produktionsprozess ziehen.“

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