Ziel dieser Arbeit ist eine Beurteilung, ob das mittels eins Data Warehouses errichtete Management Informationssystem mit dem Schwerpunkt Vertriebsinformationssystem / Customer Relationship Management ein relevanter Wettbewerbsfaktor im Konsumgüterbereich sein kann und ob dadurch die Wettbewerbsfähigkeit und der Unternehmenswert gesteigert werden kann. Diese Arbeit gründet auf den Erkenntnissen der zwei Semester dauernden Projektarbeit und dem darin entwickelten Datenmodell sowie den vertriebsorientierten Funktionalitäten des Data Warehouses.
Zur Beantwortung dieser Frage soll insbesondere untersucht werden, welche Daten-anken und welche Software geeignet sind, um ein Vertriebsanalyse- und ein CRM System in ein Unternehmen zu implementieren, die signifikante Wettbewerbsvorteile und Wertzuwächse generieren. Anliegen dieser Arbeit ist es explizit, eine SQL Datenbank, die mit Daten aus der SAP Musterfirma IDES befüllt wurde, mit der Software Impromtu zu analysieren. Sowohl das Unternehmen SAP als auch das Unternehmen Cognos, das die Software Impromptu vertreibt, sind auf ihren Gebieten Weltmarktführer, so dass diese Untersuchung ein übergreifendes Interesse repräsentiert.
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Problemstellung und Gang der Untersuchung
2. Begriffserklärungen
2.1. Betriebswirtschaftliche Kennzahlen
2.2. Vertrieb, Absatz, Distribution, Verkauf, Umsatz
3. Kennzahlen zu Struktur- Wirtschaftlichkeits- und Lageanalysen im Vertrieb
3.1. Strukturanalysen
3.2. Wirtschaftlichkeitsanalysen
3.3. Lageanalysen
4. Diskussion ausgewählter Kennzahlen für den Vertrieb
4.1. Traditionelle Vertriebskennzahlen
4.2. Moderne Vertriebskennzahlen
4.3. Häufig verwendete Vertriebskennzahlen
5. Ausgewählte geeignete Kennzahlen für das Vertriebsreporting des DW eines Konsumartikellieferanten
5.1. Generelle Vertriebskennzahlen für Konsumartikellieferanten
5.2. Spezielle Vertriebskennzahlen für ein Muster-Data-Warehouse
6. Kritische Würdigung und Schlussbetrachtung
ANHANG
Tabellarische Übersicht Vertriebskennzahlen:
Literaturverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1. Problemstellung und Gang der Untersuchung
Im Rahmen des Projektstudiums im zweiten Studienabschnitt des Sozialökonomischen Studienganges im WiSe 2001 bis SoSe 2002 an der Hamburger Universität für Wirtschaft und Politik unter Leitung von Prof. Dr. Gerhard Brosius soll ein Managementinformationssystem / Muster Data Warehouse für kleine und mittelständische Unternehmen, nachfolgend KMU genannt, erstellt werden. Die Durchführung des Projektes erfolgt in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Powercase Informatik GmbH, Hamburg.
Problemstellung:
Im anhaltenden Trend zur Dezentralisierung und Internationalisierung wird im globalen Verdrängungswettbewerb die Kundennähe immer mehr zum kritischen Erfolgsfaktor. In mehr als 36 Prozent aller Unternehmen werden Managementinformationssysteme, nachfolgend MIS genannt, bereits eingesetzt und in weiteren 28 Prozent der Unternehmen wird deren Implementierung geplant, in vielen Fällen mit Hilfe eines Data Warehouses[1]. Vertrieb, Zielgruppenmarkierung, Controlling, Statistik, Analyse der Kundenzufriedenheit, Betrugserkennung bei Versicherungen und auch Risk Management bei Banken zählen zu den bevorzugten Einsatzgebieten für auf einem Data Warehouse basierenden Managementinformationssystem.[2] Bei einem Data Warehouse handelt es sich um eine Sammlung subjektorientierter, integrierter, nicht volatiler und zeitbasierter Daten zur Befriedigung der Informationsbedürfnisse eines Managers.[3] Um die anstehenden Aufgaben dennoch wirkungsvoll bearbeiten und das Bestehen der Unternehmen am Markt gewährleisten zu können, sind traditionelle Controlling-Werkzeuge oft überfordert und ein Einsatz von EDV gestützten Vertriebs-Informationssystemen unumgänglich.[4] Solche Systeme benötigen allerdings eine längere Konzeptions- und Einführungszeit, da sie individuell auf jedes Unternehmen zugeschnitten und in die vorhandene Systemumwelt eingebettet werden müssen.[5]
In einer Projektbesprechung Ende Dezember 2001, an der das Projektteam und die Geschäftsführung der Powercase GmbH teilnahmen, kristallisierten sich nachfolgende Parameter heraus, die von der Geschäftsführung für ein Muster Data Warehouse deswegen als signifikant eingestuft wurden, weil sie unter Marketing- und Rentabilitätsgesichtspunkten[6], die sich in der Vergangenheit bei der Powercase GmbH als vorteilhaft erwiesen hatten, für die avisierte Zielgruppe der KMU geeignet erschienen:
- Das Muster Data Warehouse soll primär ausschließlich Vertriebsanalysen anbieten.
- Es soll ein möglichst differenziertes Umsatzreporting leisten.
- Ferner soll es bedienerfreundlich sein mit der Funktion eines Frühwarnsystems und keine unaufgeforderten endlosen Zahlenkolonnen und Tabellen liefern, sondern nur kurze, übersichtliche, relevante Analysen.
- Und schließlich soll es der Unternehmens- und Vertriebsführung unter minimalem Zeitaufwand “per Knopfdruck“ und zeitnah detaillierte Informationen über Umsatz, verkaufte Artikel, Absatzregionen, Vertriebsmitarbeiter etc. liefern.
- Finanzwirtschaftliche Controllingkennzahlen, Jahresabschlusskennzahlen, Investitions- Budget-, und Beschaffungskennzahlen, Produktions- und Logistikkennzahlen etc. sollen in dem Muster Data Warehouse nicht angelegt werden. Der Grund dafür ist, dass derartige Kennzahlen das Muster Data Warehouse für einen neuen Nutzer überdimensionieren würden und im Normalfall ohnehin nur individuell eingerichtet werden können.[7] Dem potentiellen Nutzer soll ein überschaubares DW präsentiert werden, welches zunächst auf den Vertrieb konzentriert ist, und bei Bedarf erweitert und den Kundenbedürfnissen angepasst werden kann.
Gang der Untersuchung:
Die vorliegende Arbeit wird sich eingangs im ersten und zweiten Abschnitt mit der Klärung der Begriffe auseinandersetzen, im dritten Abschnitt die Struktur- Wirtschaftlichkeits- und Lageanalyse von Vertriebskennzahlen behandeln, im vierten Abschnitt werden dann im Detail theoretisch denkbare Vertriebskennzahlensysteme vorgestellt, wie sie in einem komplexen Data Warehouse zum Einsatz gelangen könnten, um dann im fünften Abschnitt diejenigen Kennzahlen vorzustellen, die für das Muster Data Warehouse eines Markenartikelherstellers als sinnvoll erachtet werden. Nach der kritischen Würdigung von Kennzahlen erfolgt dann die Schlussbetrachtung.
2. Begriffserklärungen
In diesem Abschnitt erfolgt die Dimensionsanalyse von Kennzahlen und Kennzahlensystemen und es sollen die Gütekriterien für betriebswirtschaftliche Vertriebskennzahlen herausgearbeitet werden, die für ein Vertriebsorientiertes DW zweckmäßig sind.
2.1. Betriebswirtschaftliche Kennzahlen
Bei der Errichtung eines Data Warehouses spielen Kennzahlen deswegen eine Kardinalrolle, weil sie als zentraler Bestandteil der Faktentabelle für den Aufbau und die Funktion grundlegende Bedeutung haben.[8] In der betriebswirtschaftlichen Literatur gibt es keine einheitliche Definition des Begriffs „Kennzahl“.[9] Häufig werden Ausdrücke wie Kennziffern, Kontrollgrössen, Kontrollzahlen, Kontrollziffern, Messzahlen, Messziffern, Ratios, Richtzahlen, Schlüsselgrössen und Schlüsselzahlen synonym verwendet.[10] Die folgenden Ausführungen übernehmen die klassische Begriffsbestimmung von Staehle: „Betriebswirtschaftliche Kennzahlen sind [...] Zahlen, die in konzentrierter Form über einen zahlenmässig erfassbaren betriebswirtschaftlichen Tatbestand informieren.“[11] Wesensimmanentes Merkmal von Kennzahlen ist somit die Verdichtung quantifizierter Informationen.[12] Grundsätzlich kann man dabei absolute Zahlen (Einzelzahlen, Summen, Differenzen, Mittelwerte) und Verhältniszahlen unterscheiden; letztere lassen sich unterteilen in Gliederungszahlen (Aufgliederung einer Gesamtgrösse in Teilgrössen), Beziehungszahlen (Verhältnis von zwei inhaltlich ungleichartigen Grössen) und Messzahlen (zeitliche Veränderung bestimmter Grössen.)[13] Viele Autoren rechnen ausschließlich Verhältniszahlen zu den betriebswirtschaftlichen Kennzahlen, weil eine absolute Grösse ohne Relation keine Aussagekraft habe. Wolf relativiert dies mit Blick auf die Praxis, weil in der Realität eine ganze Reihe absoluter Zahlen laufend als Kennzahlen verwendet werden, beispielsweise Umsatz, Gewinn oder Cashflow. Solche Zahlen sind sehr wohl aussagekräftig, wenn damit Zeitreihen gebildet werden oder sie als Sollgrösse mit einer entsprechenden Istgrösse verglichen werden.
Wichtiger als mathematische Relationen ist daher, ob eine Zahl in der Lage ist, über betriebswirtschaftliche Tatbestände zu informieren.[14] So stellt Siegwart folgende Anforderungen an betriebswirtschaftliche Kennzahlen: „Von Kennzahlen darf nur die Rede sein, wenn Zahlen der Beurteilung der Leistungswirksamkeit von Führungsentscheidungen und der Analyse der ökonomischen Situation dienen sowie entsprechende Folgerungen hinsichtlich Ursachen und deren Folgen für die Erhaltung der Unternehmung und für ihre Zielverwirklichung erlauben.“[15]
Siegwart sieht allerdings in nominal- und ordinalskalierten Daten aufgrund ihres beschränkten informatorischen Charakters keine Kennzahlen.[16] Dieser Argumentation wird im Folgenden allerdings nicht nachgekommen; vielmehr wird konsequent an der Problemorientierung festgehalten.[17] Kennzahlen erhalten als Führungsgrössen somit nur dann einen Wert, wenn sie mit anderen Kennzahlen verglichen werden.[18]
„Kennzahlen sind hervorragende und nahezu unentbehrliche Instrumente, um notwendige Entscheidungen des Managements vorzubereiten, zu fundieren, zu erleichtern oder in vielen Fällen überhaupt erst zu ermöglichen.“[19] Sie können ferner auch als Hilfsmittel für externe Analysen eingesetzt werden.[20] Untersucht man, wie Kennzahlen vom Management verwendet werden, so lassen sich folgende Funktionen im Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozess unterscheiden:[21]
- Operationalisierungsfunktion (Bildung von Kennzahlen zur Operationalisierung von Zielen und Zielerreichung),
- Anregungsfunktion (laufende Erfassung von Kennzahlen, um Auffälligkeiten und Veränderungen zu erkennen),
- Priorisierungs- und Vorgabefunktion (Ermittlung kritischer Kennzahlenwerte als Zielgrössen für unternehmerische Teilbereiche),
- Kommunikations- und Steuerungsfunktion (Verwendung von Kennzahlen zur Vereinfachung von Kommunikations- und Steuerungsprozessen) sowie die
- Kontrollfunktion (laufende Erfassung von Kennzahlen, um Soll-Ist-Abweichungen zu erkennen).
Weil Kennzahlen betriebswirtschaftliche Tatbestände komprimiert ausdrücken, reduzieren sie die Gefahr technischer und semantischer Kommunikationsstörungen auf dem Weg vom Sender zum Empfänger der Information auf ein Minimum. Daher kommt ihnen im Rahmen des Vertriebscontrollings eine hohe Bedeutung zu.[22]
2.2. Vertrieb, Absatz, Distribution, Verkauf, Umsatz
Im Folgenden sollen die Begriffe Vertrieb, Absatz, Distribution. Verkauf und Umsatz differenziert und erläutert werden, weil sie immer wieder inkorrekt zugeordnet oder verwechselt werden.
- Vertrieb
Früher (bis ca. 1985) setzte man Vertrieb mit den Begriffen Absatz, Verkauf, Distribution gleich.[23] In Vahlens Grosses Wirtschaftslexikon ist Vertrieb als Distributionspolitik definiert.[24] In den letzten Jahren ist das Umfeld des Vertriebs vielfältiger und komplizierter geworden. Traditionelle Aufgaben des Vertriebsmanagers wandeln sich vom rein persönlichen Verkauf zum ganzheitlichen Kundenmanagement. Eine Studie des Beratungsunternehmens Mercuri International “Vertriebstrends2005” (es wurden 100 Vertriebsmanager in 86 deutschen Unternehmen befragt) zeigt, dass als wichtigste Ausrichtung eines effizienten Vertriebs in den nächsten Jahren das schnelle und flexible Kundenmanagement zu nennen ist, d.h.:
- mehr Kundenservice über neue Produkt- und Servicebündel,
- mehr Dienstleistungsdenken und Flexibilität, also mehr Kundennähe,
- mehr Schnelligkeit in allen relevanten Vertriebsleistungen.[25]
Die Umsetzung eines guten Kundenmanagements durch eine exzellente Vertriebsorganisation ist heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, denn in vielen Branchen ist die produktbegleitende Dienstleistung nicht weniger wichtig als das Produkt selbst. Die zentrale Aufgabe des Vertriebs besteht darin, die Kunden optimal zu betreuen und die Kundenkontakte zu pflegen, damit durch langfristige Kundenbeziehungen die Absatzpotentiale gesichert bzw. ausgebaut werden können. Dies setzt voraus, dass das Vertriebsmanagement über aussagefähige Informationen verfügt, um die Vertriebsaktivitäten ziel-, und kundenorientiert zu planen, zu kontrollieren und zu koordinieren.[26] Von den oben dargestellten Vertriebsdefinitionen kann man leicht ableiten, dass Vertrieb heute immer mehr mit Marketing gleichgesetzt wird.
- Absatz
Der Begriff Absatz lässt sich wie folgt grundlegen und abgrenzen:[27]
Ausgehend von dem Begriff Leistungsverwertung fasste Gutenberg den Absatzbegriff weiter, weil er nicht nur Verkaufsvorgänge enthalte, sondern auch Einkaufs-, und Beschaffungsvorgänge, und zwar sowohl von Produktions- als auch von Handels- und Dienstleistungsunternehmen. Für die Instrumente der Marktbearbeitung benutzte Gutenberg den Begriff des absatzwirtschaftlichen Instrumentariums. Der Absatzbegriff steht heute in der Regel für quantitative Verkaufsmengen, im Sinne von Absatz = Absatzmenge.
- Distribution
Die Distribution umfasst die einzelnen Maßnahmen des Unternehmens, um das Produkt für die Zielkunden leicht zugänglich und verfügbar zu machen.[28] Als Distributionspolitik werden alle Aktivitäten bezeichnet, die mit der Verteilung der Erzeugnisse zusammenhängen. Nach herrschender Meinung soll der Begriff Distribution spezielle Marketingaktivitäten erfassen, und zwar solche, die Güterübertragungswege betreffen.[29]
- Verkauf
Winkelmann bezeichnet den Vertrieb als das Herz, das Verkaufen als das Blut des Wirtschaftens, und das Rechnungswesen als deren Korsett.[30] In der Praxis gilt der persönliche Verkauf als das mit Abstand wichtigstes Marketinginstrument, mit deutlichem Abstand vor den verkaufsfördernden Messen. Verkauf kann als die Grundfunktion des Vertriebs bezeichnet werden. Er umfasst den Vorgang des Kaufvertragsabschlusses einschließlich der zuvor erfolgten Anbahnung in Form der Güterdarbietung, der Kaufberatung und der Kaufverhandlung. Verkauf kann auch durch die Merkmale des Verkaufsprozesses spezifiziert werden:
- Kundensuche und Kundenqualifizierung,
- Kontaktaufnahme mit dem Kunden,
- Erfragen der Kundenwünsche und Abtasten der Kundenerwartungen,
- Bedürfnisgerechte Anpassung des eigenen Angebotes und Präsentation der eigenen Produktvorteile im Vergleich zu Konkurrenzprodukten,
- Preisverhandlung,
- Kaufabschluss,
- Auftragsbearbeitung, Auslieferung, Fakturierung,
- Nachbetreuung.
- Umsatz
Umsatz ist die Summe der in einer Periode verkauften, mit ihren jeweiligen Verkaufspreisen bewerteten Leistungen; auch als Erlös bezeichnet.[31] Durch den Vertrieb wird systematisch Umsatz generiert und Umsatz gesichert. Der Begriff Umsatz kann im Sinne von Umsatzerlös verwendet werden, dann bezeichnet er den Geldwert der abgesetzten Leistungen und ist ein Begriff des Rechnungswesens und des Steuerrechts. Zweitens wird der Begriff auch im Sinne von Umsatzprozess gebraucht, dann versteht man darunter die Umwandlung von Geld und Sachgütern zu Fabrikaten und schließlich der Verkauf der Fabrikate, also ihre Umwandlung in Geld.[32]
3. Kennzahlen zu Struktur- Wirtschaftlichkeits-
und Lageanalysen im Vertrieb
Die Notwendigkeit, Vertriebsaktivitäten aufgrund von Wirtschaftlichkeitsanalysen und Vertriebsanalysen an veränderte Absatzmarktbedingungen anzupassen, kann nur dann rechtzeitig erfolgen, wenn die Vertriebs- und Marktinformationen zum richtigen Zeitpunkt im richtigen Verdichtungsgrad den Entscheidungsverantwortlichen zur Verfügung stehen. Um einen zeitnahen, zuverlässigen und konzentrierten Überblick über die jeweilige Absatz-, Kunden-, Wettbewerbs-, Erlös-, und Marktsituation zu erhalten, sollten entscheidungsrelevante Vertriebskennzahlen gebildet werden.[33] Zielsetzung sollte sein, die Kennzahlen nicht nur auf Kosten- und Erfolgsgrößen zu beziehen, sondern auch auf markt- und abnehmerbezogene Kenngrößen, die in einem sachlogischen Zusammenhang stehen und zu einem Vertriebskennzahlensystem verknüpft werden können.[34] Von dieser Zielsetzung ausgehend, sollte das Vertriebskennzahlensystem so aufgebaut sein, dass es hinsichtlich der Struktur, der Wirtschaftlichkeit und der Lage des Unternehmens Analysen ermöglicht.[35]
3.1. Strukturanalysen
Mit der Strukturanalyse können interne und externe Rahmenbedingungen analysiert werden, wie z.B.:[36]
- V ertriebskostenstruktur, Anteil variable und fixe Kosten, Flexibilität des Vertriebsbereiches an die Anpassung an veränderte Markt- und Beschäftigungssituationen. Wesentliche Kernindikatoren bilden weiterhin die Auftragseingänge und die Umsätze.
- Umsatz- und Auftragsstruktur, zielt auf Artikelgruppen bezogene Betrachtungen ab, beispielsweise die Relation „Umsatz je Artikelgruppe zu Gesamtumsatz“ zeigt, welche Artikelgruppen der Vertrieb vorzugsweise absetzt. Die Relation „Auftragseingänge zu Gesamtauftragseingänge“ gibt Aufschluss über direkte Verkaufsbemühungen.
- Rabattstruktur, diese Kennzahl kann Aufschluss darüber geben, ob die Umsatzhöhe und Umsatzzuwächse mit hohen Rabatten bzw. Sonderkonditionen erkauft wurden.
- Marktstruktur, die vor allem durch die Kunden und Konkurrenzstruktur bestimmt wird. Die differenzierte Konkurrenzanalyse gibt Informationen über Marktanstrengungen, Vertriebsaktivitäten und letztlich auch über die Preiselastizität des Marktes.
Gemäß den Zielsetzungen der operativen Planung stehen die Kennzahlen für Auftragseingang, Auftragsbestand, monatliche und kumulierte Umsatzerlöse des laufenden Jahres, des Vorjahres und der Planung im Vordergrund. Die Umsatzkennzahlen sollten folgende Kriterien enthalten:[37]
- Umsatzplanung in verschiedenen Detaillierungsgraden,
- Die Umsatzerlöse sind nach verschiedenen Planungsebenen aufzuspalten, wie z. B. nach Ländern, Verkaufsgebieten, Niederlassungen, Außendienstmitarbeitern, Warengruppen, Kundengruppen.
- Während des Geschäftsjahrs sollten die gewählten Kennziffern nicht verändert werden, weil durch unterjährige Veränderungen Lernprozesse unterbunden werden.
- Die Absatzmengenplanungen und die Umsatzdarstellungen sollten in wachstums- bzw. preisbereinigter Form dargestellt werden. Was besagt z. B. eine betriebliche Umsatzsteigerung von 3%, wenn die Branche durchschnittliche Preiserhöhungen von 4% im Markt durchsetzen konnte.
Nach der Beurteilung einer Gesamtsituation sind die Umsatz- und Ergebniszahlen herunter zu brechen auf:[38]
- Einzelkunden,
Vergleichbarkeit beliebiger Quartale, Umsatzreports für alle Kunden, aufgegliedert nach Produktgruppen oder Verkaufsgebieten, Generierung von ABC-Listen,
- Kundengruppen, Kundensegmente, Zielgruppen,
- Regionen, Verkaufsgebiete,
- Produkte, Produktgruppen, Geschäftsfelder,
Operative Produkt- bzw. Produktgruppenanalyse zur Beobachtung der Mengen-, Preis-, und Umsatzentwicklungen der einzelnen Produkte und Produktgruppen im Zeitvergleich und im Vergleich zum Plan, Soll / Ist. Analyse der durch die Produkte und Produktgruppen erwirtschafteten Gewinne bzw. Deckungsbeiträge und deren Zusammenführung zu einem Vertriebsergebnis,
- Vertriebskanäle, Absatzwege,
Marktransparenz im Point of Sale, Überprüfung von Listungs- und Aktionszusagen, Aktualisierung der Kundenbasis, Vertriebsschienenspiegel für einen schnellen und kompakten Überblick über die Preise der Mitbewerber in den verschiedenen Schienen des organisierten Markenartikeleinzelhandels.
Die Angebots- und Auftragskennziffern dienen dazu, die zur Umsatzzielerreichung erforderliche Quantität und Qualität von Anfragen und Angeboten zu überwachen. Die Vertriebskennzahlen unterstützen den Vertrieb durch die Analyse bestimmter Trends:[39]
[...]
[1] Vgl. Reinicke (2001), S. 728.
[2] Vgl. Reinicke (2001), S. 727.
[3] Vgl. Microsoft Corporation (2001), S. 479.
[4] Vgl. Gluchowski P., Gabriel R. u. Chamoni P., (1997), Management Support Systeme, Heidelberg.
[5] Vgl. Stahlknecht; Hasenkamp (1999), S. 413 – 419.
[6] Vgl. Kotler, Philip; Bliemel, Friedhelm (2001), S. 354 ff.
[7] Vgl. Petkovic (2001), s. 536 ff.
[8] Vgl. Tiemeyer; Konopasek (2001), S. 57.
[9] Für eine umfassende, theoretisch fundierte Begriffsdiskussion siehe Geiss (1986), S. 29 ff.
[10] Siehe hierzu Siegwart (1998), S. 5 und Meyer (1994), S. 9.
[11] Staehle (1967), S. 62.
[12] Wolf (1997), S. 11; Gritzmann (1991), S. 30 f.
[13] Wolf (1997), S. 11 f.; Siegwart (1998), 6 ff.; für eine umfassende Kategorisierung von Kenn zahlen siehe Meyer (1994), S. 7., GEISS (1986), S. 42 ff.
[14] Wolf (1997), S. 11.
[15] Wolf (1997), S. 11.
[16] Siegwart (1998), S. 13.
[17] Küting (1983), S. 239, (Wolf 1997, S. 25 ff.).
[18] Scheuning (1967), S. 31
[19] Wolf (1977), S. 15.
[20] Wolf (1977), S. 16.
[21] Staehle (1973), S. 223.
[22] Horvath (1998b), S. 144
[23] Vgl. Männel, W.: Thesen zum Ergebniscontrolling, in: Kostenrechnungspraxis, 1998 H.4.
[24]. Marketing Controlling – Kostenrechnungspraxis Sonderheft 3/2000
[25] Matschke, D.: Tendenzen in der Controllingpraxis der 500 größten deutschen Unternehmen. Ergebnisse einer empirischen Erhebung, in: Controller Magazin 4/2001
[26] Reinecke S., Tomczak T., Geis G. (2001), S. 501 ff.
[27] Vgl. Gutenberg, E. (1983), S. 115 ff.
[28] Vgl. Kotler / Bliemel (1995), S. 143.
[29] Vgl. Winkelmann (2000), S. 9.
[30] Vgl. Winkelmann (2000), S. 15.
[31] Vgl. Reichmann (2001), S. 448.
[32] Vgl. Freidank (2001), S. 301.
[33] Vgl. Preissner (2000), S. 28.
[34] Vgl. Perridon / Steiner (1999), S. 556.
[35] Vgl. Reichmann, Thomas (2001), S. 482.
[36] Vgl. Reichmann, Thomas (2001), S. 483.
[37] Vgl. Preissner (2000), S. 56 ff.
[38] Vgl. Winkelmann (2000), S. 404.
[39] Vgl. Reichmann (2001), S. 483.
- Quote paper
- Konstantin Dittmann (Author), 2003, Anforderungen an die Vertriebskennzahlen für ein Muster Data Warehouse von Konsumartikellieferanten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/44647
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