Im Vertriebscontrolling können eine Vielzahl von Kennzahlen eingesetzt werden. Die untenstehenden Kennzahlen sind eine Aufstellung zu empfehlender KPIs, die das Vertriebscontrolling einsetzen sollte. Die ist nicht als vollständige Auflistung zu betrachten, denn es ist häufig sinnvoll diese Kennzahlen weiter miteinander zu kombinieren um noch aussagekräftigere Ergebnisse zu erhalten.

Welche Kennzahlen ein Unternehmen nutzen sollte hängt jeweils vom Einzelfall d.h. von der konkreten Herausforderung in der Branche sowie Spezifika ihres Produktportfolios ab. So macht es natürlich einen Unterschied, ob ein Unternehmen viele kleinere Kunden hat und diese mit Standardprodukten beliefert, oder wenige große Kunden die durch individuelle Projekte bedient werden.

Neben den klassischen rückwärtgewandten Berichten halten auch immer mehr Prognosen Einzug in das Vertriebscontrolling. Diese werden durch neue Methoden aus dem Machine Learning und der künstlichen Intelligenz immer genauer und liefern schon heute sehr verlässliche Informationen über zukünftige Ereignisse.

Wie häufig bei Analysen gilt: besser weniger Kennzahlen, welche dafür für alle Mitarbeiter im Vertrieb gut verständlich sind und das tägliche operative Geschäft unterstützen.

 

 

Kennzahlen für das Vertriebsmanagement

Diese Kennzahlen dienen zur Steuerung der Vertriebs auf oberster Ebene. Diese geben erste Hinweise zur Steuerung des Vertriebs. Für die detaillierte Steuerung ist es unerlässlich noch tiefer zu analysieren um die Gründe für Entwicklungen zu ermitteln.

 

Umsatz / DB pro Mitarbeiter

Kennzahl pro Mitarbeiter bzw pro Vertriebsgebiet. Ermöglicht Aussage über die Leistung eines Mitarbeiters. Da diese Kennzahl von vielen Faktoren, auf welcher der Mitarbeiter selbst keinen Einfluss hat wie zB das lokale Potenzial, beeinflusst werden kann, nur ein erster Anhaltspunkt. Diese Kennzahl ist vor allem im Zeitverlauf aussagekräftig, um Entwicklungen abschätzen zu können.

 

Umsatz / DB pro Kundensegment

Kennzahl pro Kundensegment bzw pro Kunde aus dem jeweiligen Segment. Diese Kennzahl ist für sich stehend vor allem im Zeitverlauf aussagekräftig, um Entwicklungen besser abschätzen zu können. Diese Kennzahl repräsentiert das Endergebnis aller Kundensegment-spezifischen Aktitiväten und lässt noch wenig Rückschlüsse auf einzelne Faktoren zu.

 

Zielerreichungsquote pro Mitarbeiter

Kennzahlen in %, welche die IST-Daten mit den SOLL/ZIEL-Daten abgleichen. Typische Elemente sind Umsatz, Deckungsbeitrag, Anzahl neuer Kunden etc. Dabei ist weniger der %-Wert pro Mitarbeiter ausschlaggebend, sondern wie die Mitarbeiter im Vergleich zueinander abschneiden.

 

Einflussfaktoren auf den Vertriebserfolg

Auf oberster Ebene erfolgt die Zusammenführung von allen Informationen über den Kunden (quantitativ, qualitativ), Informationen über Vertriebsprozesse, -gebiete und -instrumente, und weitere externe Faktoren wie zB das Potenzial. Auf dieser Basis werden die Haupteinflussfaktoren auf den Vertriebserfolg (wichtig zu definieren: was ist „Erfolg“!) mit analytischen Methoden, zb Machine Learning, ermittelt. Daraus lässt sich ablesen, welche Faktoren den Vertriebserfolg in welcher Stärke beeinflussen.

 

Reklamationsrate

Anteil der Aufträge, die reklamiert werden. Hinweis auf die Qualität der v.a. außerhalb des Verkaufs laufenden Prozesse, die ggf ein schnelles Eingreifen erfordern.

 

 

Kennzahlen auf der Einzelkundenebene

Diese Kennzahlen dienen dazu, den einzelnen Kunden zu betrachten und dort Potenziale für eine Ergebnisverbesserung zu erkennen. Dafür ist es notwendig, Daten auf Ebene individueller Kunden zu erheben. Dort wo es nicht möglich ist exakte Informationen zu erheben,sollen zumindest Schätzwerte herangezogen werden, wofür Kunden zu Gruppen aufsummiert werden können um die Schätzwerte leichter ermitteln zu können.

 

Umsatz pro Kunde

Erwirtschafter Umsatz pro Kunde in einer Berichtsperiode. Abhängig von vielen Faktoren (Unternehmensgröße, Business Modell, Dauer der Kundenbeziehung) und daher als losgelöste Kennzahl von geringem Interpretationswert und lediglich die Basis für eine vertiefte Betrachtung.

 

Deckungsbeitrag pro Kunde

Erwirtschafter Umsatz sowie Deckungsbeitrag pro Kunde in einer Berichtsperiode. Sowohl aus absolute Zahl als auch als Anteil vom Umsatz interessant. Ist das Ergebnise einer Vielzahl von Faktoren. Gibt einen ersten Hinweis darauf, wie effektiv der Vertrieb mit diesem einen Kunden arbeitet.

 

Vertriebskosten pro Kunde

Angefallene Vertriebskosten pro Kunde in einer Berichtsperiode. Beinhaltet alle angefallenen dem einzelnen Kunden direkt zurechenbaren Vertriebskosten sowie ggf einen Anteil der indirekten Vertriebskosten.

 

Potenzialausschöpfung pro Kunde (%)

Marktanteil bei diesem einen Kunden in %. Ergibt sich aus dem eigenen Umsatz mit diesem Kunden verglichen mit dem (geschätzten) Gesamteinkaufsbetrag des Kunden. Kann und sollte auf einzelne Produktsegmente heruntergebrochen werden.

 

Durchschnittliche Auftragsgröße

In Wert sowie in Anzahl von Artikeln pro Auftrag. Ist vor allem in der Veränderung im Zeitablauf interessant und ermittelt zB ob Cross-Selling erfolgreich ist.

 

Wahrscheinlichkeit für Kundenverlust

Kennzahl für die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunden in einem definierten Zeitraum verloren werden wird. Basiert auf Vergangenheitswerten und daraus ermittelten Faktoren für den Kundenverlust, sowie Anzeichen für einen Kundenverlust. Die Prognose erfolgt mit statistischen Methoden zB mithilfe von Machine Learning Algorithmen.

 

Clustern von ähnlichen Kunden auf Basis des Kaufverhaltens

Kunden können nach Branche oder Größe geclustert werden und deren Kaufverhalten und weitere Besonderheiten untersucht werden. Ein vertiefter Schritt ist die Clusterung nach ähnlichem Kaufverhalten, zb gibt es innerhalb einer Branche verschiedene Gruppen von Kunden, die ähnlich kaufen. Die Ähnlichkeit kann auf verschiedenste Weisen ausgeprägt sein und sich aus den Kernkennzahlen nicht direkt erschließen lassen. Um Gemeinsamkeiten und Muster in der Kundenmenge zu finden, die über bestehende Erkenntnisse hinausgehen, nutzen Sie zB Machine Learning Algorithmen.

 

Next Best Offer

Methoden aus der künstlichen Intelligenz liefern dem Vertrieb einen wichtigen Anhaltspunkt, welches Produkt er einem individuellen Kunden als nächstes vorstellen sollte. Dafür wird aus den Transaktionsdaten diejenigen Kunden herausgefiltert, die ein ähnliches Kaufverhalten besitzen. Auf dieser Basis werden Produktempfehlungen für jeden einzelnen Kunden errechnet.

 

 

Kennzahlen im Business Development

Business Development gewinnt in viele Unternehmen an Bedeutung um Wachstumsziele erreichen zu können. Nicht jede Vertriebsmannschaft hat mit Business Development Erfahrung, daher kann es sinnvoll sein die Aktivitäten des Vertriebs im Auge zu behalten. Das stellt sicher, dass Ressourcen möglichst effektiv und effizient genutzt werden.

 

Kosten pro Neukunde

Alle direkt zurechenbaren Akquisitionskosten zur Gewinnung von Kunden in der Berichtsperiode verglichen mit der Anzahl der neugewonnen Kunden. Ermittelt die Vertriebseffizienz. Beinhaltet investierte Zeit/Besuche, Muster, Neukundenrabatte. Abwandlung möglich durch zB Anzahl der Besuche pro Neukunde.

 

Zeit Erstkontakt bis Vertragsabschluss

Dauer in Tagen zwischen qualifiziertem Erstkontakt (zB erster Termin oder erstes ausführliches Telefonat) und Vertragsabschluss / Erstkauf. Dies gibt einen Hinweis auf die Vertriebsqualität. Kann durch unterschiedliche Verkaufsstile der Verkäufer stark beeinflusst werden. Die Dauer sollte immer gemeinsam mit weiteren Faktoren analysiert werden.

 

Schritte im Sales Funnel

Leadqualität 1 (%): Anzahl der qualifizierten Kontakte im Vergleich zu allen Leads.

Leadqualität 2 (%): Anzahl der Angebote welches aus den qualifizierten Kontakten entstehen.

Volumen: Summe des angebotenen Auftragsvolumens

Angebotserfolgsquote (%): Anzahl der abgeschlossenen Aufträge im Vergleich zu abgegebenen Angeboten.

Gründe für Verlust von Angeboten, nach Produktsegment.

 

Leadquellen

Quellen der Interessenten, zB Marketingaktionen, Messen, Direktansprache.

 

Gewonnene und verlorene Kunden

Anzahl der in der letzten Periode gewonnen und verlorenen Kunden mit den jeweiligen Umsätzen. Gibt einen Hinweis auf die Entwicklung der Kundenbasis.

 

Abweichung geplante Projekt-Kosten vs IST-Projektkosten

Vergleicht die zur Angebotserstellung als Basis verwendeten Kosten mit den nach Realisierung entstandenen Kosten. Hinweis auf den Grad der realistischen Preisplanung bei der Angebotserstellung. Wird auch von externen Faktoren beeinflusst.

 

Vielversprechendste potenzielle Kunden

Bewertung der Potenzialkunden nach der Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Akquise. Basiert auf Erfahrungswerten mit in der Vergangenheit neu gewonnenen Kunden.

 

Wiederkaufrate

Anteil der Kunden, die einen Folgeauftrag platziert. Hinweis auf die Kundenzufriedenheit mit dem Gesamtangebot.