Basic HTML-Version
CM
Controller
magazin 4/04 - Hendrik Schröder / Gabriele Schettgen
Der Lehrstuhl für Marketing & Handel an
der Universität Duisburg Essen, Campus
Essen, hat
eine solche Untersuchung
für einen der größten europäischen
Multichannel Retailer durchgeführt.
Das Ergebnis sind konkrete Informations-
Kauf-Muster, die darauf hin analysiert
wurden, welche Motive die Kunden be–
wegen, b e s t immt e Kanäle für die
Informationssuche und den Kauf zu nut–
zen. Diese Abfrage beschränkte sich al–
lerdings bei jeder befragten Person auf
zwei Kaufvorgänge . Ent spr echend
schwierig ( informat ionsökonomi sch
kaum vertretbar) gestaltet sich der Ver–
such, umfassende Informations-Kauf-
Muster für alle Kunden und deren Käufe
zu
erhalten.
Ressourcennutzung der Kunden
Die Daten über die Abverkäufe und das
sonstige Nutzungsverhalten der Kunden
speisen nicht nur die Eriösrechnung, son–
dern liefern auch Informationen für die
Inanspruchnahme von Ressourcen. Ein
Beispiel: Der Umsatz im Online-Shop ist
nach den Zahlen in Abb. 3 unter ande–
rem dadurch zustande gekommen, dass
sich 20 % der Kunden vor dem Kaufinder
Filiale informiert haben, hierzu zählen
Informa t i onen über Produkteigen–
schaften ebenso wie das Testen eines
Produktes. Insoweit sind
die Beratungs–
kosten der Filiale
nicht allein ihr anzula–
sten, sondern auch den Kanälen, die da–
von profitieren. Folglich lassen sich
kundenbezogene Aussagen nicht nur
über deren Umsätze, sondern auch über
deren Ressourcenbelastung gewinnen.
Als Ansatz zur
Bewertung der Bera–
tungsleistung eignet sich die Prozess–
kostenrechnung,
die alle Kostenarten
für den Prozess der Kundenberatung er–
fassen und über einen Schlüssel auf die
Kunden verteilen kann.
Aussagekraft der gewonnenen Kun–
dendaten
Liegen erlös- und kostenbezogene Infor–
mationen über die Kunden vor, bieten
sich verschiedene Auswertungsverfahren
an, um die Kunden zu beurteilen, wie
z. B. ABC-Analysen, Kunden(gruppen)
Deckungsbeitragsrechnungen und der
Customer Lifetime Value. Die Ergebnisse
liefern z. B. Aufschlüsse darüber, welche
Kunden(gruppen) geringe, mittlere und
hohe Deckungsbeiträge liefern und wel–
cher Anteil auf die einzelnen Kanäle ent–
fällt. Diese Informationen geben Anre–
gungen, unt e r entwi cke l t e Kunden–
gruppen zu fördern, entweder ihre Um–
sätze in bestimmten Warengruppen zu
steigern oder ihre Aktivitäten auf weni–
ger ressourcenintensive Kanäle zu veria-
gern. Dies muss nicht immer der Online-
Shop sein: Geht es um Informationen zu
beratungsintensiven Produkten, mag der
Online-Shop kostengünstiger sein, aber
auch nur dann, wenn der Kunde bereit
und fähig ist, diese Informationen im
Online-Shop zu suchen. In diesem Fall
verlagern sich die Kosten der Informati–
onsbeschaffung vom Anbieter auf den
Nachfrager Geht es dagegen um die Be–
stellung sperriger und schwerer Güter im
Online-Shop, kann sich der Online-Shop
als unvorteilhaft erweisen, wenn die Lie–
ferung zwar mit Versandkosten für den
Kunden verbunden ist, diese aber nicht
kostendeckend für den Händler sind.
Gleichermaßen wird für den Multichannel
Retailer ersichtlich, bei welchen Kunden
er seine Absatzbemühungen und damit
Kosten senken kann. Personalisierte
Daten decken im Zeitvedauf auf, welche
Kunden zum Kreis der Rosinenpicker und
Cherry Picker gehören, also bevorzugt
Sonderangebote mit geringen Deckungs–
spannen kaufen und zusätzlich kaum
oder wenig Produkte mit höheren
Spannen. Kundenbezogene Erlös- und
Kos teninformat ionen hel fen somi t ,
knappe Ressour cen in erfolgver–
sprechende Richtungen zu lenken.
Grenzen des Kundencontrolling
Neben den Möglichkeiten, die das Kun–
dencontrol l ing einem Mul t ichannel
Retailer bietet, ist auch auf die Grenzen
hinzuweisen. Organisatorische Hinder–
ni s se , inkompa t i b l e Informat ions –
strukturen und Ressortegoismen wurden
bereits angesprochen. Daneben treten
datenbezogene Probleme
auf. Nur per–
sonalisierte Kaufdaten liefern die lücken–
lose Grundlage zur Beurteilung der Kun–
den. Verzichtet der Multichannel Retailer
auf eine Kundenkarte oder wird eine sol–
che nicht von allen Kunden bei jedem
Kauf genutzt oder untedaufen dem Händ–
ler bei der Zuordnung von Bestelldaten
im Distanzhandel Fehler, treten kaum zu
schließende Lücken auf.
Für die Erfas–
sung des Nutzungsverhaltens ist der
Händler vor allem auf Befragungen an–
gewiesen,
insbesondere im Bereich der
stationären Geschäfte. Die hierbei auf–
tretenden Unscharfen und Verzerrungen
der Angaben sind kaum zu vermeiden,
etwa auf die Frage: „Bei welchen Produk–
ten nutzen Sie welchen Kanal für welchen
Vorgang Ihres Einkaufs?" Zumindest für
den Online-Shop bieten sich bessere Mög–
lichkeiten, das Informationsverhalten
identifizierbarer Kunden zu erfassen, etwa
durch die Verwendung von Cookies oder
dadurch, dass sich der
Besucher eines
Online-Shops identifizieren muss.
Al
lerdings kann der Kunde die Abspeiche–
rung von Cookies auf seinem Rechner
unterbinden oder er empf indet die
Nutzeridentifikation als umständlich und
inakzeptabel. Schließlich ist auf das Pro–
blem der Zurechnung von Erlösen und
Kosten auf die einzelnen Kunden hinzu–
weisen. Mag dies bei den Erlösen noch
verhältnismäßig einfach sein, sieht man
einmal davon ab, dass sich hinter einem
Kunden mehrere Personen verbergen
können, so ist die Zurechnung von
Kosten mit erheblichen Schwierigkeiten
verbunden, und zwar sowohl bei der Men–
gen- als auch bei der Preiskomponente.
Das Mengengerüst verlangt die exakte
Erfassung, welche Ressource in welchem
Kanal in Anspruch genommen wurde.
Dies ist bislang kaum darstellbar, zumin–
dest nicht im Einzelhandel mit Konsum–
gütern. Selbst wenn diese Forderung er–
füllt sein sollte, ist noch zu klären, mit
welchem Preis die jeweiligen Leistungen,
wie z. B. Beratung, Lieferung und Be–
schwerdeabwicklung, zu bewerten sind.
Hier pflanzt sich das Problem der inner–
betr iebl ichen Leistungsverrechnung
(Gemeinkostenschlüsselung) fort auf
die Bewertung von externen Leistungen.
)e unschärfer die Zurechnung von Kosten
auf einen Kunden ausfällt, um so eher
sollte der Händler auf eine kunden–
bezogene Deckungsbeitragsrechnung
verz i cht en und sich an einer am
Umsatz ausgerichteten Erfolgsrechnung
orientieren.
Erkenntnisse
Das Kundencontrol l ing eines Multi–
channel Retailers hat eine Reihe von
systemspezifischen Anforderungen zu
beachten. Hierzu zählen:
* die Struktur des Mehrkanalsystems,
charakterisiert durch Art und Anzahl
der Kanäle;
376