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Innovative Datennutzung für Performance Management & Controlling
Executive Education / 10 June, 2021
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Professor of Managerial Accounting
Matthias Mahlendorf is Professor of Managerial Accounting at Frankfurt School and Academic Director of the part-time Master in Corporate Performance & Restructuring degree programme. His interests include data analytics, strategy execution and the digital transformation of financial controlling.

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Viele denken, dass wir in den letzten zehn Jahren eine Datenexplosion erlebt haben. Das ist aber nicht ganz richtig, denn die eigentliche Datenexplosion erwartet uns in den kommenden Jahren. Damit stellt sich für das Performance Management & Controlling die Frage, welche innovativen Daten-Nutzungsmöglichkeiten unternehmerische Entscheidungen in Zukunft verbessern können. Hier sind drei Use-Cases, die ich besonders interessant finde.

Kontinuierliches Echt-Zeit Benchmarking mit automatischem Alarm

Steuerung mit Kennzahlen und Dashboards mit Ampellogik sind ein Klassiker in der Unternehmenssteuerung. Innovativ wird es, wenn in großen Datenmengen automatisch Vergleiche (Benchmarking) durchgeführt werden und bei Abweichungen automatisiert eine Warnung ausgelöst wird. So haben beispielsweise bei Walmart zu Halloween Algorithmen die Vertriebs-Controller darauf aufmerksam gemacht, dass eine neuartige Kekssorte – die in den meisten Filialen sehr erfolgreich lief – in zwei Läden keinen Umsatz generierte. Eine schnelle Untersuchung zeigte, dass dort vergessen worden war, die Kekse ins Regal zu legen. Das Versehen konnte sofort behoben werden. Diese Idee kann auf viele andere Situationen und Tausende von KPIs übertragen werden; sozusagen “kennzahlenbasierte Steuerung 2.0”.

Echt-Zeit Personalisierung & Optimierung

McDonalds hat 2019 die AI-Firma „Dynamic Yield“ gekauft. So mancheiner hat sich sicher gewundert, was Burger braten mit Artifical Intelligence zu tun hat. Tatsächlich gibt es jede Menge Anwendungsmöglichkeiten. Ein Beispiel sind die Drive-Through Displays. Via Handyortung können die Algorithmen erkennen, wer vor dem Display steht und können dann basierend auf der persönlichen Kundenhistorie besonders margenstarke Produkte anbieten. Oder – wenn der Alorithmus eine lange Warteschlange erkennt – kann er Produkte anzeigen, die sich besonders schnell zubereiten lassen. Mich erinnert das an die klassische „Produktionsprogramm-Planung bei Engpässen“, die die / der eine oder andere in der Controlling- oder Operations-Research Vorlesung kennengelernt hat; nur jetzt digitalisiert und mit Optimierung in Echt-Zeit.

Auswahl des optimalen Standorts für neue Filialen

Der Heimwerker-Einzelhändler Lowe’s hat mit Hilfe von Big Data nach Standorten für neue Filialen gesucht. Mit Handy-Geo-Location-Daten („erteilen Sie dieser App Zugriff auf Ihren Standort…“) wurde ermittelt, wo die Kunden jedes einzelnen Stores von Lowe’s sowie die Kunden des größten Wettbewerbers Home Depot wohnen. Basierend auf dieser Analyse können Einzugsgebiete und Wettbewerbsintensitäten auf Landkarten grafisch dargestellt werden. Außerdem wurden die Filialen des Wettbewerbers Home Depot hinsichtlich der Anzahl der Besucher (eine Information, die ebenfalls aus den Handy-Geo-Locations abgeleitet werden kann) gerankt. Dies ermöglichte Lowe’s Filialen genau dort zu eröffnen, wo sie am besten die Filialen des Wettbewerbers kannibalisieren können. Derartige Analysen lassen sich für Investitionsentscheidungen bei Filialstrukturen aller Art durchführen, seien es Banken, Tankstellen oder Fashion Stores.

Für alle, die sich für Themen wie digitale Disruption und Digitalisierung des Controllings, Performance Management, Transformation bestehender Geschäftsmodelle, Investitionscontrolling, KI, Forecasting oder Predictive Analytics interessieren, bietet die Frankfurt School berufsbegleitende Weiterbildungsstudiengänge und Seminare für Fach- und Führungskräfte, Executives oder CFOs an.

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