Wer seine Kennzahlen im Blick hat, kann besser planen, steuern und analysieren.
Um sich ein Kennzahlen-System aufzubauen, gibt es leider keine Standard-Vorlage. Auch ChatGPT gibt nur eine unzureichende Antwort.
Der Grund: Es gibt nicht DIE universellen Standard-Kennzahlen. Vielmehr leitet sich das Kennzahlensystem aus den Besonderheiten der unternehmerischen Ziele, dem Geschäftsmodell und den Geschäftsprozessen eines jeden einzelnen Unternehmens ab. Es sollte im besten Fall individuell auf die Anwender der Kennzahlen zugeschnitten sein.
Bei der Erstellung des Kennzahlensystems kann das Value Proposition Canvas eine gute Orientierung bieten. Wie es funktioniert, ist hier kurz erklärt.
Ursprünglich ist das Canvas für die Entwicklung von Produkten gedacht, es lässt sich aber für die Entwicklungen von KPI-Systemen adaptieren. Anstelle des Kunden tritt dann der Anwender des Kennzahlensystems. Und so geht’s:
- Im ersten Schritt beschreibt man, was die Aufgaben der zukünftigen Anwender des Kennzahlensystems sind: Welche Tätigkeiten hat er zu erledigen (Planung einer Maßnahme, Erfolgsberichte erstellen, Budget im Blick behalten etc.) und wo dabei aktuell seine Schmerzpunkte sind.
- Danach arbeitet man heraus, welche Daten und Informationen für ihn hilfreich sein können, um diese Aufgaben zukünftig besser zu erledigen.
- Beides zusammen bildet dann die Grundlage für die Definition der Kennzahlen. Zusätzlich gewinnt man auch gute Erkenntnisse, in welcher Form die Kennzahlen aufbereitet und dargestellt werden können, um den größten Nutzen zu erzielen.
Unsere Erfahrung ist: KPI-Systeme, welche mit dem Ansatz des Value Proposition Canvas entwickelt wurden, sind deutlich näher an der Alltagsrealität von Anwender und Unternehmen. Insbesondere fällt es leichter, auch unterschiedliche Anforderungen verschiedener Anwendergruppen an das Kennzahlensystem zu berücksichtigen. Der Vorstand hat andere Erwartungen an das Kennzahlensystem als eine Führungskraft oder der einzelne Vertriebsmitarbeiter.
Die Akzeptanz eines so entwickelten Systems ist höher als ein Standard-Modell und lässt sich leichter in die Prozesse der Planung, Steuerung und Analyse integrieren. Das Ergebnis: Eine datengestützte Planung, Steuerung und Analyse über Kennzahlen.
Wir nennen das Best Data Experience.