Auf echten Zahlen entscheiden

Die meisten kaufmännischen Entscheidungen im Mittelstand fallen auf Basis eines Exports, den jemand einmal gebaut hat und seitdem von Hand pflegt. Die Zahlen sind veraltet, sie widersprechen sich zwischen Abteilungen, und niemand vertraut ihnen ganz, also kippt das Meeting zurück ins Bauchgefühl, und die Tabelle dient hinterher der Rechtfertigung. Das Ziel ist, dass zwei Personen, die dieselbe Frage stellen, dieselbe Antwort bekommen, schnell genug, um danach zu handeln.

Warum das schwerer ist, als es klingt

Die erste Überraschung: Die widersprüchlichen Zahlen sind meist beide richtig. Fragen Sie drei Abteilungen nach dem Umsatz des letzten Monats, und Sie bekommen drei Zahlen, weil Sie drei verschiedene Fragen gestellt haben. Auftragseingang oder fakturiert? Netto nach Gutschriften? Mit Fracht und Verpackung? Zum Bestelldatum oder zum Lieferdatum? Konzerninterne Positionen drin oder draußen? Jede Antwort ist vertretbar. Keine ist falsch. Ein Berichtswerkzeug kann das nicht auflösen, weil der Konflikt in den Definitionen sitzt und nicht in den Daten, und Definitionen sind eine Entscheidung der Geschäftsführung.

Die zweite: Ihre Online-Daten beschreiben einen verzerrten Ausschnitt Ihres Geschäfts. Wenn die meisten Bestellungen noch per Telefon und E-Mail eintreffen, beschreibt die Shop-Auswertung die Kunden, die schon umgestiegen sind, ein kleiner und nicht repräsentativer Teil Ihrer Kundenliste. Aus diesem Ausschnitt Schlüsse über Sortiment oder Preise zu ziehen, ist der Weg, auf dem Unternehmen das Segment optimieren, das sie ohnehin gut bedienen. Die Offline-Bestellungen ins selbe System zu bekommen, ist eine Voraussetzung für dieses Ziel.

Drittens: B2B-Zahlen sind kleine Zahlen. Wenn zwölf Personen bei vier Kunden jede Bestellung in einer Kategorie aufgeben, ist die Konversionsrate Rauschen, die Absprungrate bedeutungslos, und ein zweiwöchiger A/B-Test wird nie signifikant. B2B-Berichtswesen arbeitet mit Konten, Kohorten und absoluten Zählungen statt mit den Traffic-Kennzahlen aus dem B2C-Analytics-Kurs.

Und ein menschliches Hindernis, das benannt gehört. Die Person, die die Haupttabelle pflegt, hat damit echtes Ansehen verbunden: Sie ist die, die weiß, woher die Zahlen kommen. Diese Datei durch ein Dashboard zu ersetzen, nimmt jemandem eine Rolle, die er seit Jahren hat. Beziehen Sie diese Person in die Definition der Kennzahlen ein, und sie wird die beste Verbündete des Projekts. Gehen Sie an ihr vorbei, und die Tabelle überlebt, parallel, für immer.

Die Hebel

Die Transaktionsdaten an einen Ort bringen

So sieht es gut aus: Bestellungen aus jedem Kanal (Shop, Telefon, E-Mail, Punchout) landen als Bestellungen im selben System, mit demselben Kunden und denselben Artikeln, sodass eine Frage zu einem Kunden einen Ort hat, an dem sie gestellt wird.

Wovon es abhängt: von der Entscheidung, welches System welche Entität besitzt, und dann von der Anbindung. Das ist die unglamouröse Voraussetzung für das ganze Ziel.

1. Datenhoheit festlegen
2. Integrationsmuster
3. Ein System anbinden
4. Mit dem ERP abgleichen
5. Synchronisationen überwachen

Die Definitionen festlegen, bevor Sie etwas bauen

So sieht es gut aus: eine kurze schriftliche Liste (eine Seite reicht), die jede Kennzahl nennt, nach der Sie steuern, ihre genaue Definition, ihre Quelle und die verantwortliche Person. „Umsatz" kommt einmal vor, nicht viermal.

Wovon es abhängt: davon, dass jemand mit Entscheidungsbefugnis sich hinsetzt und entscheidet. Rechnen Sie damit, dass das länger dauert als die Einrichtung der Berichte und mehr wert ist.

1. Die Kennzahlen, die im B2B zählen
2. Was als Bestellung zählt
3. Währung und Zeit
4. Ihren Zahlen vertrauen
5. Kundendatenhygiene

Das Standard-Berichtswesen nutzen, bevor Sie eigenes bauen

So sieht es gut aus: Die wiederkehrenden Fragen (welche Kunden bestellen weniger als erwartet, was wächst, wo bleiben Angebote hängen) beantworten die Standardberichte und Exporte der Plattform und, sobald es auf Ihrem Tenant ist, die Dashboards des Analytics Studio. Eigenbau bleibt der Handvoll Fragen vorbehalten, die nur Ihr Geschäft betreffen.

Wovon es abhängt: davon, dem Drang zu widerstehen, das Layout der bestehenden Tabelle nachzubauen. Die Form der Tabelle bildet die Grenzen ihrer Entstehung ab, nicht das, was Sie wissen müssen.

1. Dashboards und Kennzahlen
2. Berichte und Exporte
3. Ein eigenes Dashboard bauen

Die Zahlen zu den Menschen bringen, die danach handeln

Eine Zahl, die am Montagmorgen niemand sieht, ändert nichts. Der letzte Schritt ist die Verteilung: die richtige Sicht, vor der richtigen Person, ohne dass sie fragen muss.

So sieht es gut aus: Jede Außendienstmitarbeiterin sieht ihre eigenen Konten ohne Export; die Vertriebsleitung bekommt die Wochenzahl, ohne sie anzufordern; und die Alarme, die zählen, kommen an, statt gesucht zu werden.

Wovon es abhängt: von modellierten Rollen und Berechtigungen, damit „alle sehen alles" nicht die einzige praktikable Einstellung ist.

1. Benutzer, Rollen und Berechtigungen
2. Benachrichtigungen
3. Berichte und Exporte

Eine sinnvolle Reihenfolge

Phase 1: eine Quelle und ein Definitionsblatt. Binden Sie die Transaktionsdaten an und schreiben Sie auf, was jede Kennzahl bedeutet. Bauen Sie noch keinen einzigen Bericht. Das Ergebnis dieser Phase ist Einigkeit, und ihr Wert ist, dass die Streitereien darüber, wessen Zahl stimmt, aufhören. Voraussetzung: die Integrationsarbeit, weshalb die Phase länger dauert, als alle erwarten, und weshalb ein später Start alles andere verzögert.

Phase 2: die Standardberichte, mit Verantwortlichen. Richten Sie Berichte und Exporte für die drei oder vier Fragen ein, nach denen Sie steuern, ordnen Sie jedem eine Person zu, und nutzen Sie sie in den Meetings, in denen entschieden wird. Wird ein Bericht in keinem Meeting benutzt, löschen Sie ihn. Voraussetzung: Phase 1. Berichte auf undefinierten Kennzahlen verlagern den Streit nur.

Phase 3: die abgeleiteten Fragen. Kohorten, abnehmende Bestellfrequenz als Abwanderungssignal, Sortimentslücken aus Suchen ohne Treffer, Angebotskonversion nach Segment. Das sind die Fragen, die die Investition lohnen, und sie lassen sich erst beantworten, wenn ein voller Zyklus sauberer Historie existiert. Im ersten Monat damit anzufangen, erzeugt selbstsichere Schlüsse aus drei Wochen verzerrter Daten.

Typische Fehler

• Ein Berichtswerkzeug kaufen, um ein Definitionsproblem zu lösen. Das Werkzeug liefert getreu fünf widersprüchliche Zahlen, nur schneller.
• Sechzig Kennzahlen bauen. Ein Dashboard mit sechzig Zahlen liest niemand. Vier Zahlen mit Verantwortlichen schlagen sechzig ohne.
• Shop-Daten als Geschäftsdaten behandeln, solange die meisten Bestellungen offline eintreffen. Die Schlüsse betreffen die falschen Kunden.
• B2C-Kennzahlen importieren. Konversionsrate, Absprungrate und Sitzungsdauer beschreiben anonymen Verbrauchertraffic. Ihre Einkäufer sind zwölf namentlich bekannte Personen mit Bestellnummern.
• Die alten Exporte „nur für die Übergangszeit" parallel laufen lassen. Sie hören nie auf, und solange es sie gibt, sind die neuen Zahlen optional.

Woran Sie erkennen, dass es funktioniert

• Die Zahl der Orte, aus denen eine maßgebliche Umsatzzahl kommen kann. Ziel: einer. Zählen Sie ehrlich; die meisten Unternehmen entdecken vier oder fünf.
• Zeit von der Frage bis zur Antwort. Stoppen Sie eine echte Frage („wie hat sich Kunde Meyer GmbH gegenüber dem Vorjahr entwickelt"), bevor Sie anfangen, und ein Quartal später noch einmal. Minuten statt Tage ist der ganze Sinn dieses Ziels.
• Anteil aller Bestellungen über alle Kanäle, die als strukturierte Bestellungen in der Plattform existieren. Alles unter vollständig ist ein bekannter blinder Fleck; kennen Sie seine Größe.
• Manuell gepflegte, wiederkehrende Tabellen, die noch im Umlauf sind, namentlich gezählt. Die Zahl sollte sinken; tut sie das nicht, hat Phase 2 nichts ersetzt.
• Benannte Kennzahlen mit schriftlicher Definition und Verantwortlichem. Eine Kennzahl ohne beides ist ein Gerücht.
• Die Abgleichlücke zwischen der Umsatzzahl der Plattform und der der Finanzbuchhaltung für denselben Zeitraum. Sie wird nicht null sein (Zeitpunkt und Umfang unterscheiden sich), aber sie muss erklärbar und stabil sein. Eine unerklärte Lücke, die sich jeden Monat ändert, bedeutet, dass die Strecke kaputt ist, nicht die Definition.

Verwandte Ziele

• Manuelle Arbeit reduzieren: dieselbe Integrationsarbeit zahlt sich zweimal aus.
• Bestellwert erhöhen: die erste kaufmännische Entscheidung, die sich auf echten Zahlen lohnt.
• Systeme konsolidieren: weniger Systeme ist die strukturelle Lösung für widersprüchliche Zahlen.

Was Sie bauen

Jede Bestellung aus jedem Kanal als strukturierte Bestellung an einem sauberen Kundendatensatz an einem Ort, mit einem einseitigen Definitionsblatt, das sagt, was jede Zahl bedeutet und wer sie verantwortet. Berichte und Exporte versorgen die Menschen, die entscheiden, und Ihr BI-Tool, falls Sie eines behalten. Die Dashboards des Analytics Studio sitzen auf denselben Daten, sobald sie verfügbar sind, sodass nichts, was Sie jetzt definieren, neu definiert werden muss.

flowchart LR
  ERP["Ihr ERP: Telefon- und E-Mail-Bestellungen"]
  BI["Ihr BI-Tool, falls Sie eines behalten"]
  subgraph XS["Experience Studio"]
    SF["Storefront-Bestellungen"]
  end
  subgraph IS["Integration Studio"]
    WF["Workflows"]
    EXP["Exporte"]
  end
  subgraph CS["Commerce Studio"]
    O["Bestellungen: alle Kanäle"]
    C["Kunden: Organisationen, Segmente"]
    RPT["Berichte"]
  end
  AS["Analytics Studio Dashboards (geplant)"]:::planned
  SF -- "Shop- und Punchout-Bestellungen" --> O
  ERP -- "Offline-Bestellungen, nächtlich" --> WF --> O
  O --> C
  O --> RPT
  C --> RPT
  O --> EXP --> BI
  O -.-> AS
  C -.-> AS
  classDef planned stroke-dasharray: 5 5

Was Sie brauchen

• Die Datenhoheit für Bestellungen und Kunden geklärt und aufgeschrieben — Datenhoheit festlegen
• Offline-Bestellungen, die aus dem ERP als strukturierte Bestellungen in die Plattform fließen — Ihr ERP anbinden
• Einen Kundenstamm ohne Dubletten, sodass ein Unternehmen eine Organisation ist — Kundendatenhygiene
• Ein einseitiges Definitionsblatt: jede Kennzahl, ihre Definition, ihre Quelle, ihr Verantwortlicher — Was als Bestellung zählt
• Regeln für Währungsumrechnung, Zeitzonen und Perioden — Währung und Zeit
• Die Person, die die Tabelle pflegt, ab dem ersten Meeting im Raum — Die Kennzahlen, die im B2B zählen
• Rollen, die festlegen, wer welche Konten sieht — Benutzer, Rollen und Berechtigungen
• Eine Ausgangsbasis: eine echte Frage, gestoppt von der Frage bis zur Antwort — Ihren Zahlen vertrauen

So bauen Sie es

1. Klären Sie, welches System Bestellungen und Kunden besitzt — Datenhoheit festlegen
2. Holen Sie jede Offline-Bestellung aus dem ERP als strukturierte Bestellung in die Plattform — Ein System anbinden
3. Gleichen Sie einen Monat Bestellungen mit dem ERP ab und erklären Sie jede Abweichung — Mit dem ERP abgleichen
4. Führen Sie doppelte Organisationen zusammen, damit ein Kunde ein Datensatz ist — Kundendatenhygiene
5. Schreiben Sie das Definitionsblatt: was als Bestellung zählt, welcher Umsatz, welches Datum — Was als Bestellung zählt
6. Legen Sie Währungs- und Periodenregeln einmal fest — Währung und Zeit
7. Stoppen Sie eine echte Frage von Anfang bis Ende als Ausgangsbasis — Ihren Zahlen vertrauen
8. Richten Sie Berichte und Exporte für die drei oder vier Fragen ein, nach denen Sie steuern, je eine verantwortliche Person — Berichte und Exporte
9. Füttern Sie Ihr BI-Tool aus Plattform-Exporten, falls Sie es behalten — Massenexporte
10. Geben Sie dem Außendienst über Rollen eine Sicht auf die eigenen Konten — Benutzer, Rollen und Berechtigungen
11. Leiten Sie die Alarme, die zählen, an die Menschen, die handeln — Benachrichtigungen
12. Stellen Sie die parallelen Tabellen namentlich und mit Datum ein — Dashboards und Kennzahlen
13. Ergänzen Sie nach einem vollen Zyklus sauberer Historie Kohorten und Frequenzabnahme als Abwanderungssignal — Ein eigenes Dashboard bauen

Entscheidungen, die Sie treffen müssen

Verwandte Produktbereiche

• Commerce Studio: Bestellungen · Organisationen · Segmente · Kontakte
• Integration Studio: Workflows · Läufe · Import/Export
• Analytics Studio (demnächst): Analytics Studio