Teil 2: Kennzahlen ermitteln und geografische Kundendaten einbeziehen

Außendienstplanung 2.0

29.01.2015 von Matthias Weber
Im ersten Teil dieser Serie haben wir uns mit der Frage beschäftigt, was ein Außendienstmitarbeiter pro Monat kostet. Der nächste Schritt ist nun die Ermittlung von Kennzahlen mit Hilfe eines ERP-Systems.

Im ersten Beitrag dieser Serie wurde der IST-Zustand für Kosten und Umsätze der Vertriebsmitarbeiter im Außendienst dokumentiert. Der zweite Teil befasst sich nun mit Kennzahlen, die sich mit Hilfe der in einem Enterprise-Ressource-Planning (ERP)-Systems enthaltenen Daten ermitteln lassen.

Aus den generierten KPIs lässt sich anschließend eine Entscheidungsmatrix mit vier verschiedene Kundenarten erstellen, an die ein klares Planungsvorgehen geknüpft werden kann. Mit dieser Vorgehensweise erhält die Vertriebsplanung die perfekte Betreuung für den jeweiligen Kundentyp und eine effizientere Planung. In Kombination mit geografischen Daten zum jeweiligen Kunden lässt sich der Geschäftsprozess weiter optimieren und damit die ideale Tour für den Außendienstmitarbeiter (ADM) planen.

Bei der Ermittlung der kundenbezogenen KPIs und der daraus resultierenden Planung eines ADM für das Bestandsgeschäft ergeben sich drei entscheidende Faktoren:

Kunden-KPI: Umsatz

Der Umsatz eines Kunden für einen bestimmten Zeitraum lässt sich aus dem ERP-System ableiten. Es macht Sinn, zur Darstellung des Umsatzes folgende Farben zu vergeben:

Darstellung der möglichen Farben für die Kennzahl Umsatz
Foto: Qitt GmbH

Wichtig: Die Berechnung, die Art und Weise der Speicherung der Farbe pro Kunde, und die Darstellung auf der Oberfläche der Kundenmaske ist vom jeweiligen ERP-System abhängig. Die Umsetzung einer solchen Funktionalität sollte am besten mit einem ERP-Berater besprochen werden.

Beispieldaten für Umsätze
Foto: Qitt GmbH

Bei saisonalen Schwankungen im Gesamtumsatz sollte der Betrachtungszeitraum für die Auswertung größer gewählt werden, um positive aber auch negative Ausreißer auszugleichen. Diese Hoch und Tiefs in den Einnahmen entstehen vor allem in Branchen, die von jahreszeitlichen Einflüssen abhängig sind. Ein Beispiel dafür ist die Bauindustrie. Sind dagegen konstante Auftragseingänge vorhanden, ist ein kürzerer Betrachtungshorizont sinnvoll, um kurzfristige Rückgänge schneller zu erfassen. Hilfreich ist auch der Kennzahl-Auftragsrhythmus. Diese Information liefert eine angemessene Betrachtungsgröße. Das Vorgehen wird im nächsten Punkt erklärt.

Kunden-KPI: Auftrags-Rhythmus (in Tagen)

Formel für die Kennzahl Auftragsrythmus (in Tagen)
Foto: Qitt GmbH

Der Auftrags-Rhythmus (in Tagen) ermittelt sich aus der Anzahl der Tage zwischen dem ersten und dem letzten Auftrag, geteilt durch die Anzahl der Aufträge in dieser Zeit. Das Ergebnis ist die durchschnittliche Anzahl an Tagen zwischen zwei Aufträgen.

Bei Kunden mit nur einem Auftrag wird der spezielle Wert NULL verwendet. NULL, nicht zu verwechseln mit dem Wert 0 (Zero), bedeutet, dass für diesen Kunden noch keine ausreichenden Werte vorliegen und daher keine Berechnung erfolgt. Die Idee kommt aus dem Datenbankmanagement und beschreibt einen undefinierten Wert.

Kunden-KPI: nächster Auftrag (Datum)

Aus dem KPI Auftrags-Rhythmus (in Tagen) kann eine dritte Kennzahl erzeugt werden: nächster Auftrag (Datum). Dazu wird das jüngste Auftragsdatum aus dem ERP-System herangezogen und der Auftragsrythmus (in Tagen) addiert. Das Ergebnis ist der Tag, an dem der nächste Auftrag erwartet wird. Hier empfiehlt es sich, für die Darstellung des Zustands folgende Farben zu wählen:

Derstellung möglicher Farben für die Kennzahl Auftragsrythmus
Foto: Qitt GmbH

Auf diese Weise kann ein Gesamt Gesamtdurchschnitt aller Auftragsrhythmen ermittelt werden. Für Kunden, die erst einen Auftrag platziert haben und einen NULL-Wert in der Kennzahl Auftrags-Rhythmus haben, kann dieser durchschnittliche Rhythmus verwendet werden. Dadurch ergibt sich für diese Kunden nach Addition zum jüngsten Auftragsdatum auch für diesen Datensatz ein nächstes Auftragsdatum. Am Ende liegen für alle Kunden definierte Werte vor.

Beispielberechnung für nächster Auftrag
Foto: Qitt GmbH

Auf Basis der Kennzahlen Umsatz und nächster Auftrag (Datum) lässt sich Sie nun eine Entscheidungsmatrix für die Besuchsplanung ermitteln. Diese unterstützt den Vertrieb dabei, die Kunden mit dem besten Kosten-Nutzen-Effekt auszuwählen. Die Idee der grafischen Umsetzung basiert auf den RGB-Codes der jeweiligen Farben. Jede Farbe kann durch die Grundfarben Rot, Grün und Blau (RGB) beschrieben werden. So wird durch die Angabe von drei Werten der jeweilige Farbanteil angegeben. Die Skala reicht von 0 (kein Farbanteil) bis 255 (maximaler Farbanteil). Für die Beispiel- Entscheidungsmatrix werden volgende Farben benötigt:

Verwendete RGB-Farben in den KPIs
Foto: Qitt GmbH

Mit einer Subtraktion der jeweiligen Intensitätswerte von der Farbe des KPI neuen Auftrag (Datum) durch die Farbe des KPI Umsatzes entsteht folgende Entscheidungsmatrix:

Beispielberechnung inklusive Ergebnis in einer Entscheidungsmatrix
Foto: Qitt GmbH

Mittels dieser Vorgehensweise wurde nun für jeden Kunden eine von vier Statusfarben (ROT, GRÜN, BLAU, CYAN) ermittelt. Auf dieser Grundlage lassen sich die wichtigen Besuche identifizieren.
Im Anschluss geht es um die optimale Route für den Außendienstmitarbeiter. Der Fokus sollte in erster Linie auf den roten Kunden liegen, bei denen handeln angesagt ist. Zur Routenplanung sollten alle Kunden mit der roten Markierung im ERP-System ausgewählt und auf einer digitalen Landkarte angezeigt werden. Hilfreich ist das Markieren mit einem roten Punkt.

Beispiel einer Google-Karte mit allen roten Kunden der Kategorie "Handeln".
Foto: Qitt GmbH/google.com

Als nächsten Schritt kann die Karte um Kunden mit dem Status GRÜN ergänzt werden, die sich in der Nähe der roten Kunden befinden. Hier helfen die Suchfunktionen im ERP-System. Der fahrende Außendienstmitarbeiter ist so bereits in der Nähe und kann gegebenenfalls diese Reise als Chance nutzen, um einen Neukunden wieder zu kontaktieren.

Mit diesem Vorgehen, (1) Ermittlung der KPIs, (2) Definition von Kundentypen und (3) Auswertung der Geo-Daten, können Unternehmen schnell und effizient die Brennpunkte bestimmen.
Der nächste Beitrag dieser Serie behandelt die Verwendung der vorhandenen Kundenanalysen zur Optimierung der Vertriebsprozesse. (bw)