Typische Indizien für Schwächen in den Kennzahlen-Systemen

Kennzahlen kommen in vielfältiger Art und Weise im Unternehmen zum Einsatz. Sie helfen, die kaum noch überschaubaren Datenmengen auf einzelne aussagefähige Größen zu verdichten. Kennzahlen sind somit ein zentrales Element der Unternehmenssteuerung und der Kommunikation, weil sie das intuitive Urteil durch nachprüfbare Daten ergänzen und Vergleichbarkeit schaffen. „Aber so selbstverständlich wie heute Kennzahlen verwendet werden, genauso vielfältig sind die Schwächen, die damit einhergehen“, urteilt Richard Vizethum, Managementberater des Beratungshauses coretelligence. „Es besteht inzwischen faktisch eine hohe Kennzahlen-Gläubigkeit, obwohl den Entscheidern vielfach nicht ausreichend bekannt ist, wie die Kennzahlen entstanden sind und welche Aussagekraft sie haben“, problematisiert er. „Dadurch suggeriert man eine sichere Grundlage für Entscheidungen, tatsächlich bergen mangelhafte Kennzahlensysteme hohe Entscheidungsrisiken in sich.“

Vizethum hat die wichtigsten Indizien zusammengestellt, anhand derer sich typische Schwächen der bestehenden Kennzahlensysteme erkennen lassen:

• Die Interpretation der Kennzahlen wird subjektiven Einschätzungen überlassen: Obwohl auf Basis von Kennzahlen Unternehmensentscheidungen von mitunter weitreichender Bedeutung getroffen werden, fehlt für eine möglichst sachgerechte Bewertung häufig ein klarer und ganzheitlicher Orientierungsrahmen mit übergreifenden und werteschaffenden Unternehmenszielen ausgerichtet am Geschäftsmodell. Als Folge bleibt die Interpretation der Kennzahlen dem sehr spezifischen Verständnis sowie der Sichtweise einzelner Personen oder Gruppen (Teams/ Abteilungen) überlassen. Dadurch werden Entscheidungen möglicherweise von sehr subjektiven Sichtweisen statt gesamtheitlichen Interessen geprägt.

• Es besteht Unklarheit, wie eine Kennzahl entstanden ist: Die Analyse von Sachverhalten im Business – etwa die Ermittlung einer bestimmten Stornoquote für ein Produkt – hilft nur begrenzt für Entscheidungen. Denn die Frage, warum es zu diesem Sachverhalt (z.B. die betreffende Stornoquote) gekommen ist, lässt sich allein aus einer Kennzahl heraus nicht beantworten. Das Wissen um die Herkunft einer Kennzahl ist jedoch eminent wichtig, weil nur anhand einer Ursachenbetrachtung, die notwendigen Maßnahmen zur Optimierung eingeleitet werden können.
• Es ist nicht nachvollziehbar, warum sich eine Kennzahl verändert hat: Die kontinuierliche Veränderung von Kundenverhalten, Wettbewerbsbedingungen usw. drückt sich auch in der positiven oder negativen Entwicklung der Kennzahlen aus. Um jedoch daraus die notwendigen Schlussfolgerungen ziehen zu können, müssen die Einflussfaktoren für die Veränderungen verstanden werden können. Ist diese Transparenz nicht oder nur unzureichend gegeben, stellt dies ein ganz wesentliches Indiz für Schwächen im Kennzahlenkonzept dar und verweist ebenfalls auf den Mangel an substanziellem Wissen über die Herkunft der Kennzahlen.

• Es werden isolierte Betrachtungen der Kennzahlen vorgenommen: Die Business-Verhältnisse sind meist sehr komplex. Dadurch bleibt die Aussagekraft einer einzelnen Kennzahl häufig sehr begrenzt, weil sie in einem größeren Kontext betrachtet werden und eine Bewertung der Gesamtsituation erfolgen müsste. Beispielsweise ob ähnliche Auffälligkeiten in der Verkaufsentwicklung unterschiedlicher Produkte in einer bestimmten Zielgruppe bestehen. Fehlt diese Kenntnis, dann besteht die Gefahr, durch einen zu isolierten Blick bei den Rückschlüssen auf eine falsche Fährte geschickt zu werden.

• Die Zusammenhänge von Kennzahlen sind nicht transparent: Die Bewertung von Kennzahlen selbst in einem größeren Kontext hat ihre Grenzen, wenn die mitunter sehr komplexen Wirkungsbedingungen verschiedener Kennzahlen unbekannt sind. Solche Wirkungsverhältnisse zu verstehen, muss jedoch Ziel sein, damit ein gesichertes Verständnis der zu bewertenden Gesamtsituation von Wertschöpfungsprozessen möglich wird.

• Die analysierten Kennzahlen bieten keine praktischen Handlungsempfehlungen an: Die Beschränkung auf bloße Zahlen in den Reports lassen den Entscheider allein, weil sie im günstigen Fall zwar einen ausreichend verständlichen Status beschreiben, jedoch im Regelfall frei von Hilfestellungen für die daraus resultierenden Entscheidungserfordernisse sind. Handlungsempfehlungen und Interpretationshilfen könnten hingegen positiv bewirken, dass sich die Entscheidungen durchgängig an übergreifenden Geschäftszielen orientierten.

• Kennzahlen sind widersprüchlich: In der Praxis sind oft inhaltlich identische Kennzahlen in verschiedenen Datenbankanwendungen mit unterschiedlichen dimensionalen Ausprägungen und unterschiedlichen Granularitäten vorhanden. Die Folge sind abweichende Kennzahlen für den gleichen Sachverhalt. Solche Inkonsistenzen bewirken hohe Koordinationsaufwendungen, aber auch Unsicherheit, Missverständnisse und Misstrauen, so dass sie ein erhebliches Risikopotenzial in den Entscheidungsprozessen erzeugen.

„Solche Schwächen sind in fast allen Unternehmen anzutreffen, weil allgemein eine Tendenz besteht, selbst sehr komplexe Verhältnisse auf einfache Zahlen zu reduzieren, um bequemere Entscheidungsprozesse zu schaffen“, urteilt Richard Vizethum. Doch dies gehe einher mit der Gefahr erheblicher Fehlinterpretationen. Als Lösung schlägt der coretelligence-Managementberater vor, sich dem Kennzahlen-Profiling zu widmen. Dahinter verbirgt sich ein neuer methodischer und toolfreier Ansatz, den Kennzahlen in ihren diversen Anwendungsbereichen eine deutlich höhere Aussagekraft zu verleihen. Dabei werden die Hintergründe und Wirkungsverhältnisse der bloßen Zahlen aus den Analysesystemen transparent und verständlich gemacht, um zu einer gesicherteren Entscheidungsbasis zu erlangen.