• Romano Caviezel

Controlling 4.0 - Zusammenarbeit im Zeitalter der Digitalisierung 1/3


Was bedeutet Digitalisierung für den CFO eines KMU und wie geht man damit um? In meinem letzten Beitrag habe ich aufgerufen den "Big Data Schatz" zu heben. Aufgeteilt auf drei Teile beschreibe ich Ihnen, wie bei Ticketcorner ein Business Intelligence-Tool evaluiert und eingeführt wurde.

Digitialisierung und Big Data sind aktuell in aller Munde. Wie bringt man Ordnung in die Datenflut und wie findet man die richtigen Werkzeuge zur Nutzung der vielen Informationen?

Am Beispiel von Ticketcorner wird, von der Auswahl bis zur Einführung, gezeigt wie ein Business Intelligence (BI) eingeführt werden kann und wie sich die Zusammenarbeit mit dem Controlling verändert hat.

Die nachstehenden Ausführungen basieren auf einer Präsentation zu diesem Thema. Hier der Link zu den Präsentationsunterlagen.

Hier erfahren Sie anhand eines Praxisbeispiels, wie die Evaluation

und Einführung eines Business Intelligence Tools

erfolgreich gelingen kann

Ticketcorner Facts & Figures

Obwohl Ticketcorner als Marktleader im Schweizer Ticketingmarkt bekannt ist und im Ranking der Y&R Group der vertrauenswürdigsten und wichtigsten digitalen Marken den Platz 1 einnimmt, ist das Unternehmen mit seinen 100 Mitarbeitern ein KMU und muss entsprechend sparsam mit den Finanzmitteln umgehen.

Mit dem Verkauf von jährlich knapp 10 Mio. Tickets für 15'000 Veranstaltungen und 30 Mio. Kundenkontakten pro Monat fallen riesige Mengen an Daten an. Während im Jahr 2005 rund 2/3 aller Retailtickets über die Verkaufsstellen und das Call Center verkauft wurden, werden heute fast 80% dieser Karten über Internet verkauft.

Von BIG DATA zu Services

Bevor das Projekt gestartet wird, empfiehlt es sich zu überlegen wie und in welchen Bereichen die Daten genutzt werden sollen. Bei Ticketcorner wurden folgende Nutzer­gruppen mit unterschiedlichen Anforderungen an die Auswertungen identifiziert:

B2B (Business to Business): Analysen über und für Geschäftspartner von Ticketcorner. Beispielsweise: Veranstalter, Sportclubs, Verkaufsstellen und Kooperationspartner

Für diese Gruppe von Nutzern kann ein Mehrwert durch Business Analytics erzielt werden. Entsprechend wurde gezielt nach Lösungen zur Analyse von Verkaufsverläufen und Verkaufsplanungen gesucht.​

B2C (Business to Consumer): Analysen zum Verhalten von Ticketkäufern/Endkunden

Basierend auf Big Data wird in diesem Bereich ein Mehrwert durch die Analyse von Kundenverhalten und -loyalität erreicht.

BPM (Business Process Management): Digitalisierung der Geschäftsprozesse

Ziel der Datenauswertung ist hier die Transparenz, Steuerbarkeit und Performancemessung des Unternehmens.

Der vorliegende Beitrag konzentriert sich auf den BPM Bereich (in Grafik gelb markiert) und die Digitalisierung der Geschäftsprozesse.

Entscheidungs- und Auswahlprozess

Der Einbezug der künftigen Anwender und die Definition des Inhaltes ist ein wichtiger Schritt für den Erfolg bei der Umsetzung und Einführung.

Bei Ticketcorner wollten wir mit der Digitalisierung der Prozesse eine Verbesserung des Informationsflusses erreichen und den Bereichsverantwortlichen die Führung mittels Kennzahlen erleichtern.

In Zusammenarbeit mit einem Bachelorstudenten haben die Bachelorarbeit „bedürfnisorientiertes Management Informationssystem“ unterstützt. Ziel war es über Einzelgespräche mit den Bereichs-verantwortlichen die relevanten KPI (Key Performance Indikatoren) und PI (Performance Indikatoren) zu ermitteln.

Hierzu haben wir folgende Grundregeln festgelegt:

  • Key Performance Indikatoren sind Kennzahlen mit einem direkten Bezug zu der Strategie und den Unternehmenszielen.

  • Performance Indikatoren sind Kennzahlen, welche dem Bereichsverantwortlichen helfen seinen Bereich zu leiten. Diese können auch ohne direkten Bezug zur den Unternehmenszielen stehen.

Im Gespräch mit dem Bereichsverantwortlichen wurden Kennzahlen ermittelt und mit folgenden Kriterien ergänzt:

  • Wichtigkeit – Wie wichtig ist die Kennzahl für die Bereichsleitung?

  • Beeinflussbarkeit – Kann der Bereichsleiter die Kennzahl beeinflussen?

  • Regelmässigkeit – In welcher Periodizität soll die Kennzahl mindestens zur Verfügung gestellt werden können?

  • Datenquelle – Wo liegen die Grunddaten?

  • Berechnungsformel – Wie wird die Kennzahl berechnet?

  • Zielzugehörigkeit – Zur Erreichung welches Abteilungsziels dient die Kennzahl?

Mit der Aufbereitung dieser Informationen können nicht nur Key Performance Indikatoren von Performance Indikatoren getrennt werden, es werden auch auch Probleme in der Stammdatenverwaltung aufgedeckt. Die Bereinigung der Stammdaten und die Definition eine "single point of truth" wird mit einer solchen Grundlagenarbeit gefördert. Im Papier wurden 194 Kennzahlen identifiziert und verifiziert.

Die Kennzahlen konnten aufgrund der Umfrage direkt den Unternehmenszielen (abgeleitet aus der Strategie) zugeordnet und mittels einer Mindmap visualisiert werden:

Pflichtenheft

Die Bachelorarbeit ermöglichte es uns im Pflichtenheft klare Vorstellungen bezüglich unseres künftigen Business Intelligence Systems zu formulieren.

Nachdem klar war, welche Kennzahlen für die Führung des Unternehmens und der einzelnen Bereiche verwendet werden, konnte ein Pflichtenheft erstellt werden.

Neben der Angabe der Performance Indikatoren, deren Berechnung und Quellen, wurden folgende Voraussetzungen im Produkt gefordert:

Optimale Informationsversorgung der Entscheidungsträger

Der Anbieter soll eine Lösung skizzieren, in welcher Form und Häufigkeit die Entscheidungsträger ihre Informationen erhalten.

Think big – start small

Von zentraler Bedeutung ist es, schnell erste Resultate liefern zu können. Der Lösungsanbieter wurde aufgefordert zu beschreiben in welchen Schritten die Umsetzung erfolgt.

Effizienzsteigerung und Schaffung eines einheitlichen Informationsverständnisses

Auf die Frage wie die Effizienzsteigerung und ein einheitliches Informationsverständnis erzielt werden kann, sollten professionelle Anbieter sofort eine Antwort geben können. Diese beiden Punkte sind das wichtigste Argument für die Einführung eines BI-Tools.

Self Service Reporting

Durch die Erhöhung und Individualisierung der Reportings muss ein modernes Informationstool ein "Self Service Tool" sein. Es darf nicht sein, dass durch Zentralisierung im Controlling ein Bottleneck entsteht. Die Reports müssen durch den Entscheidungsverantwortlichen selbst erstellt und analysiert werden können.

Dank "Self Service" Funktionalität beschleunigt sich der

Prozess der Informationsbeschaffung und umgeht das

Bottleneck einer zentralen Aufbereitungsstelle

Unabhängigkeit von externem IT-Partner muss gewährleistet sein

Die Unabhängigkeit zum Informatikpartner muss gewährleistet werden. Es muss möglich sein das Tool im eigenen Unternehmen weiterentwickeln zu können.

Auswahlverfahren

Es ist wichtig, die Entscheidungsverantwortlichen und Anwender in die Auswahl mit einzubeziehen. Bereits hier wird ein wichtiger Grundstein zur Akzeptanz der Lösung gelegt.

Basierend auf der BARC (Business Application Research Center) Studie wurden drei Gesellschaften zu einer Angebotsabgabe eingeladen.

Eine Auswahl aus der Anwendern und Entscheidern wurde zu den Präsentationen eingeladen und gebeten, in einem Entscheidungsraster, eine Bewertung abzugeben. Dieses Raster enthielt Kriterien zu Lieferant, Lösung und Preis. Die Gewichtung der einzelnen Kriterien wurde in der Gruppe erarbeitet.

Wie es nach der Auswahl weiterging und was bei der Einführung eines Business Intelligence Tools zu beachten ist lesen sie in meinem nächsten Beitrag

Für Fragen und Ergänzungen stehe ich gerne unter rc@romano-caviezel.com zur Verfügung oder abonnieren Sie meinen Blog: www.romano-caviezel.com


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