26.08.2019

Marketing- und Vertriebscontrolling: Konsequenzen von Big Data

Big Data gilt vielerorts als neuer Begriff für die nahezu unerschöpflichen Möglichkeiten der Informationssammlung, -analyse und -auswertung aus einer vorhandenen nahezu unerschöpflichen Menge an (Roh-)Daten. Vor allem im Marketing und Vertrieb besteht sowohl ein hohes Mass an Begeisterung über die neuen Möglichkeiten der Markt- und Kundenbearbeitung als auch die Erwartung, dass mit der Gewinnung möglichst vieler Daten über die Kunden, ihr Kaufverhalten, die verschiedenen Kontaktpunkte und Vertriebskanäle nun auch zusätzliche Umsatz- und Ertragspotenziale genutzt werden können. Lesen Sie in diesem Beitrag alles Wissenswerte über die Konsequenzen von Big Data im Marketing- und Vertriebscontrolling.

Von: Prof. Dr. Thomas Rautenstrauch  DruckenTeilen 

Prof. Dr. Thomas Rautenstrauch

Thomas Rautenstrauch ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Accounting und Controlling sowie Leiter des Center for Accounting & Controlling an der HWZ Hochschule für Wirtschaft Zürich und seit Januar 2019 Leiter des Departments Business Analytics & Technology sowie Mitglied der Schulleitung. Weiterhin ist er als Gastprofessor für Management Accounting im Executive MBA des Institute for Management in Technology (iimt) an der Universität Fribourg tätig. Thomas Rautenstrauch ist Autor von mehreren Fachbüchern und zahlreichen Artikeln in Fachzeitschriften und in der Wirtschaftspresse.

Marketing- und Vertriebscontrolling

Ein häufiges Stichwort in diesem Zusammenhang ist beispielsweise das sogenannte «Cross-Selling». Hierunter versteht man das Bemühen um Ausschöpfung des Kundenwertpotenzials bei Kunden, deren Gesamtbedarf an Produkten und Leistungen noch nicht vollständig abgedeckt ist. Big Data wird vor diesem Hintergrund gefordert sein, das Potenzial und den Bedarf der Kunden für die Entscheidungsträger im Unternehmen noch transparenter zu machen als bisher. Zwar bedarf es hierfür einerseits neuer Methoden und Techniken, um aus den riesigen Datenmengen sowohl relevante als auch valide Informationen zu erhalten. Andererseits wird gerade wegen Big Data eine neue bzw. erweiterte Herausforderung für das Marketing- und Vertriebscontrolling darin liegen, die entscheidungsunterstützende Messung und Interpretation der Daten qualitätsvoll umzusetzen, damit hieraus Schlussfolgerungen erfolgen können, die auch zu Verbesserungsmassnahmen bei bestehenden Marketing- und Vertriebsaktivitäten führen. Ein häufig zu beobachtendes Problem in der Datenanalyse sind beispielsweise Scheinkorrelationen (engl. Spurious correlations), bei denen ein kausaler Zusammenhang zwischen Daten auf Basis eines ermittelten Korrelationskoeffizienten angenommen wird, sobald dieser zwischen -1 und +1 liegt, weil damit ein linearer Zusammenhang zwischen zwei Datenreihen signalisiert wird. Ein Beispiel hierfür ist ein durch den Korrelationskoeffizienten von 0,9438 scheinbar bestehender Zusammenhang zwischen der Verwertung von Kuhmilch zu Käse in der Schweiz (in Tonnen) einerseits und dem Import von Rosen nach Deutschland (in Millionen Stück) andererseits.

Fehlinterpretationen für das Marketing- und Vertriebscontrolling

Während die Kennzahl Korrelationskoeffizient diesen Zusammenhang zwischen den Datenreihen des Bundesamts für Statistik Schweiz und Statista zwar aufzeigt, kann ein derartig sinnloser Zusammenhang inhaltlich in keiner Weise erklärt bzw. gerechtfertigt werden. Dies macht deutlich, dass auch bei der Datenauswertung von Big Data ein hohes Risiko von Fehlinterpretationen für das Marketing- und Vertriebscontrolling besteht, falls man sich vordergründig auf allgemein akzeptierte statistische Kennzahlen verlässt, ohne den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang der Daten kritisch zu hinterfragen. Vor allem letzteres bedingt aber ein hohes Mass an inhaltlichem Verständnis über das Geschäftsmodell, die Märkte und weitere Kausalfaktoren der vorliegenden Daten, welche dem Controlling daher bekannt sein müssen, damit es als Business Partner des Marketings und Vertriebs akzeptiert wird.

Erfolgsfaktoren für das Handling von Big Data im Controlling

Controlling-Berater sehen aktuell vor allem die folgenden vier kritischen Erfolgsfaktoren für Big Data, die es für eine erfolgreiche Umsetzung durch Controller zu berücksichtigen gilt:

  • Zeit (eine effiziente Entscheidungsunterstützung durch das Controlling erfordert eine schnelle Datenanalyse und -verwertung, die sich im Idealfall als Echtzeitverarbeitung von Big Data erweist).
  • Qualität (der erhobenen Daten sowie der Datenanalyse bestimmt wesentlich die Ergebnisqualität von Schlussfolgerungen und Entscheidungen).
  • Volumen und Vielfalt (die Datenanalyse im Big Data-Zeitalter erfordert besonders leistungsfähige Übertragungs- und Speicherleistung sowie Komprimierungstechniken).
  • Wert (der Wertbeitrag der Datenanalyse und -aufbereitung muss durch das Controlling herausgearbeitet werden, wobei Nutzeffekte sowohl Kosteneinsparungen als auch eine bessere Prognosefähigkeit betreffen können).

Big Data-Anwendungen erfordern vom Controlling auch die Auseinandersetzung mit unstrukturierten  Daten, die im Textformat daher kommen und sich somit einer direkten Auswertbarkeit zunächst entziehen. Controller im Big Data-Umfeld müssen daher zukünftig mehr denn je weitreichende IT- und Statistikkompetenzen einbringen, um die technischen Anforderungen von Big Data abzudecken. Unnötig zu sagen, dass deshalb auch die Controllerausbildung angepasst werden muss, damit das technische Wissen über die Datengewinnung, -analyse und -auswertung vorliegt. Nach Meinung von Experten reicht das methoden- und werkzeugorientierte Wissen nicht aus, um den drei Big Data-Eigenschaften Volume (grosse Datenmenge), Velocity (hohe Datenverarbeitungsgeschwindigkeit) und Variety (Variabilität der Datenarten und -strukturen) erfolgreich zu begegnen. Weitaus schwieriger ist die Beurteilung des Nutzens von Daten und Analysen (engl. Value) für ein Unternehmen (Mayer/Mehanna). Auch wenn Big Data heute vielerorts noch sehr technisch und toolbasiert diskutiert wird, so zeigen sich doch zahlreiche neue technische und inhaltliche Anforderungen für das Controlling bzw. für die Unternehmenssteuerung.      

Fazit

Damit das Marketing- und Vertriebscontrolling seiner Rolle als Business-Partner gerecht werden kann, darf es sich nicht nur auf die Datenanalyse und -messung fokussieren, sondern muss vor allem auf die Datenauswertung, -interpretation und Beratung der internen Kunden in Marketing und Vertrieb fokussieren. Diese Herausforderung ist deshalb nicht lediglich technischer sondern ebenso verhaltensorientierter Art. Das Verhaltensorientierte Controlling (engl. Behavioral Controlling) gilt in diesem Zusammenhang als verhältnismässig junge Teildisziplin innerhalb der Controlling-Forschung. Übertragen auf das Thema Big Data reicht es somit für das Controlling nicht aus, mit Hilfe modellgestützter Datenanalysen das zuweilen nicht immer rationale Kundenverhalten zu messen. Vielmehr werden Marketing- und Vertriebscontroller vor allem daran gemessen werden, wie sie die erforschten Zusammenhänge aus der Business-Perspektive bewerten und in nachvollziehbare Entscheidungsempfehlungen übersetzen.    

Literatur

Mayer, T.-L./Mehanna, W.: Wie Big Data das Controlling verändert. In: Finance, Oktober/November 2013, S. 40. O.V.: Big Data bringt ein neues Zeitalter. In: Horvath & Partners: The Performance Architect, Ausgabe 1/2015, S. 6-7. Norman Zellmer: Scheinkorrelationen

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