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schaftliche Methode des Eye Tracking unter-
stützt indessen auch eine optimierte Darstel-
lung entscheidungsrelevanter Informationen in
Berichten, sodass Diagramme, Tabellen und
Texte schneller (effizienter) erfasst und vor al-
lem fehlerfrei (effektiver) interpretiert werden
können. Die Informationsqualität des Berichts-
wesens kann auf diese Weise objektiv gemes-
sen und signifikant verbessert werden.
Eye Tracking untersucht, welche Bereiche einer
Tabelle, Grafik oder Textpassage von den Pro-
banden in welcher Reihenfolge mit welcher Be-
trachtungsdauer wahrgenommen werden und
welche Bereiche unberücksichtigt bleiben (sog.
„blinde Flecken“). Je kürzer die Betrachtungs-
dauer und je weniger sprunghaft der Blickver-
lauf, desto schneller werden die Berichtsinhalte
wahrgenommen (Effizienz). Darüber hinaus
werden den Probanden ausgewählte Verständ-
nisfragen zu den Berichtsinhalten gestellt, um
aus den Antworten objektiv abzuleiten, inwie-
weit die Berichtsinhalte auch fehlerfrei interpre-
tiert werden (Effektivität). Die Effektivität ist das
wichtigere Kriterium für die Bewertung des
Berichtswesens, da es nicht zielführend ist,
eine falsch interpretierte Information möglichst
schnell wahrzunehmen. Die fehlerfreie Inter-
pretation der Informationen eines Reports ist
notwendige Voraussetzung für richtige Schluss-
folgerungen und Entscheidungen.
Die Evaluation der neuen Berichtsformate im
Firmenkundengeschäft der Berliner Sparkasse
wurde von Experten der FH Oberösterreich un-
terstützt. Die Abbildung 13 und 14 zeigen die im
Rahmen der Eye-Tracking-Studie entstandenen
Heat-Maps zu den in Abbildung 11 und 12 dar-
gestellten Berichten. Eine Heat-Map zeigt auf,
Tree-Map einen höheren Informationswert als
zuvor. Die entsprechende Darstellung einer Fili-
ale mit hohem Anteil am (geplanten) Gesamter-
folg und gleichzeitig „tiefrotem“ Zielerrei-
chungsgrad transportiert die gewünschten Sig-
nale an die Verantwortlichen in der Vertriebs-
steuerung.
Verprobung
In der abschließenden Projekt-Phase wurden
die neuen Berichtsformate im Firmenkunden-
geschäft der Berliner Sparkasse hinsichtlich ih-
rer Effizienz und Effektivität verprobt und evalu-
iert. Bis vor kurzem gab es für die Optimierung
des Berichtswesens kaum wissenschaftliche
Erkenntnisse und Empfehlungen. Die wissen-
Ampelsystem nicht konsequent aufgezeigt: Ein
Zielerreichungsgrad von nur 10% wird mit dem
gleichen roten Farbton unterlegt wie ein Ziel-
erreichungsgrad von 89%. Hoch skalierte Daten
(Zielerreichungen) werden mit einer zu einfa-
chen Visualisierungsform dargestellt, die die
Unterschiede zwischen den einzelnen Filialen
nicht aufzeigt.
Nach dem Relaunch des Berichts wird nun je-
des einzelne Zielfeld in einer eigenen Tree-Map
visualisiert (Abbildung 12). Mit einer Tree-Map
ist es möglich, über die Größe der einzelnen
Rechtecke die Bedeutung einer Filiale für den
Gesamterfolg darzustellen. Zudem werden
über den stufenlosen Farbverlauf in einem Rot-
Grün-Schema die Unterschiede in der Zielerrei-
chung augefzeigt. Der Report erhält durch die
Abb. 13: Heat-Map des Berichts vor dem Relaunch
Abb. 12: Bericht nach dem Relaunch
CM Juli / August 2018
