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Kapitel 5
Aug' in Auge mit der wirklichen Welt: Welche Zahlen wichtig sind und warum

Nicht alles, was man zählen kann, zählt auch.
Und nicht alles, was zählt, kann man auch zählen.
Albert Einstein

Die in Teil I vorgestellten Konzepte helfen dabei, gute Pläne zu schmieden. Jetzt wenden wir uns der Durchführung zu, der Kunst, Pläne in Erfolge zu verwandeln. Dieses kurze Kapitel schafft dafür die Grundlagen; es zeigt, warum Kennzahlen für die Umsetzung von Plänen wichtig sind, und beschreibt, wie viel jeder Beschäftigte in einer Organisation von Zahlen verstehen sollte. Manager haben nicht nur - wie jede andere Berufsgruppe - ihre eigene Fachsprache entwickelt, sondern auch eigene mathematische Konzepte. Auf Nichteingeweihte wirken sie abschreckend, doch das müssten sie nicht. Denn aussagekräftige Zahlen helfen einem, der Realität ins Auge zu sehen und etwas zu unternehmen. Ein Beispiel:

Am 25. Juli 2000 stürzte eine Concorde der Air France kurz nach dem Start ab. Ein Reifen war geplatzt und hatte einen Treibstofftank durchschlagen. 113 Menschen starben, die ersten Toten in der 31-jährigen Geschichte des Überschallflugzeugs. Tage später wurde ein generelles, unbegrenztes Flugverbot über die Concorde verhängt.

Warum wurde das schnellste Passagierflugzeug der Welt so rigoros aus dem Verkehr gezogen? In den 31 Jahren war nur drei Mal ein Reifen an einer Concorde geplatzt, nie zuvor hatte das einen Unfall verursacht. Diese Zahlen vermitteln den Eindruck, die Concorde sei ein höchst zuverlässiges Flugzeug.

Dass das Gegenteil stimmt, sieht man, wenn man die Zahl der Zwischenfälle in Relation zur Zahl der Flugbewegungen setzt. Weltweit sind nur wenige Concordes im Dienst gewesen und nur wenige Male am Tag geflogen. Drei Zwischenfälle mit geplatzten Reifen sind daher extrem viel. Würden bei amerikanischen Airlines die Reifen mit vergleichbarer Häufigkeit platzen, käme es einmal täglich zu einem kritischen Zwischenfall, bei dem Reifenfetzen in Rumpf und Triebwerke einschlagen. Einmal täglich! Deswegen erhielt die Concorde Flugverbot.

Dieses Beispiel zeigt hoffentlich, warum jeder Manager mit Zahlen umzugehen lernen muss. Aussagekräftige Zahlen zeigen uns die Realität und helfen uns, einen Sinn hinter Ereignissen zu erkennen, der unserer Intuition entgangen wäre.

Jede Organisation braucht Kennzahlen, um funktionieren zu können. Doch keine Angst! Sie müssen kein Genie sein, um die Mathematik hinter den Kennzahlen zu verstehen. Die meisten Zahlen haben hauptsächlich mit gesundem Menschenverstand zu tun, nicht mit höherer Mathematik. Die Kunst liegt darin zu sehen, was die Zahlen aussagen, nicht wie sie errechnet wurden. Manchmal allerdings muss man wissen, wie sie entstanden sind, um ihre Bedeutung erfassen zu können.

Alles beginnt, indem man etwas misst. Will man wissen, wie viel man wiegt, muss man auf eine Waage steigen. Das Gleiche gilt für Organisationen. Es braucht Disziplin, diesen ersten Schritt zu tun. Keiner von uns hält das, was er tut, freiwillig oder automatisch in Zahlen fest. Die meisten Leute tendieren dazu, ihre eigene Leistung zu überschätzen. Unterbewusst wissen sie das auch, und fürchten sich entsprechend vor einer objektiven Messung ihrer Leistung. Es erfordert Disziplin, die Realität objektiv und eindeutig in Zahlen zu fassen. Denn das zwingt uns, ihr ins Auge zu sehen. Objektiv gemessene Werte sind die Ausgangsbasis für jede Aussage über ein Unternehmen. An ihnen lässt sich nichts deuteln, sie erlauben keinen Spielraum für individuelle Interpretationen. Jack Welch fasste das einmal so zusammen: "Wenn jeder die gleichen Tatsachen kennt, kommt normalerweise auch jeder zum gleichen Schluss."

Allerdings ist korrektes Messen notwendig, aber nicht hinreichend. Denn letztlich kommt es nur auf Zahlen an, die auch wirklich etwas darüber aussagen, wie es der Organisation geht. Damit Daten aber etwas aussagen, muss man sie in einen Kontext stellen. Gehen wir zu dem Beispiel mit der Waage zurück. Angenommen, wir wissen, Müller wiegt 70 Kilo. Das ist zwar objektiv, nützt uns aber noch nichts. Denn es macht einen Unterschied, ob Müller ein 1,80 Meter großer Mann ist oder eine 1,60 Meter große Frau. Angenommen, wir erhalten die zusätzliche Information, dass Müller vor drei Monaten noch 90 Kilo gewogen hat. Reden wir von oben erwähntem Herrn Müller, muss uns diese Entwicklung alarmieren. Wir brauchen dringend weitere Informationen über die Gründe für Müllers Gewichtsverlust, um ihn eventuell aufhalten zu können.

Bei Frau Müller könnte der Gewichtsverlust etwas Gutes oder Schlechtes bedeuten; auch hier brauchen wir zusätzliche Informationen, bevor wir die Entwicklung beurteilen können.

Viele Kennzahlen, die auf Nichteingeweihte wie reines Fachchinesisch wirken, sind einfache Verhältniszahlen. Sie vergleichen einen gemessenen Wert mit einem klaren, vorgegebenen Referenzwert. Das Ergebnis wird oft in Prozent oder Bruchteilen ausgedrückt und sagt im Grunde nur aus, bei wie vielen Prozent der Versuche man ein gegebenes Ziel erreicht hat. Nehmen Sie als Beispiel Six Sigma, ein Qualitätskonzept, das im vergangenen Jahrzehnt der letzte Schrei war (und es mindestens noch das nächste Jahrzehnt lang sein wird). In manchen Unternehmen wurde Six Sigma zur Religion erhoben, während der Normalbürger nur Bahnhof versteht. Dabei ist Six Sigma einfach eine Fehlerquote.

Mit Sigma bezeichnen Statistiker die Standardabweichung. Ein Sigma bedeutet, dass 68 Prozent des Outputs vorgegebene Qualitätsstandards erfüllen. Drei Sigma bedeuten, dass 97 Prozent die Vorgaben erfüllen. Bei sechs Sigma sind 99,99966 Prozent des Outputs in Ordnung. Anders ausgedrückt: Von einer Million Produkte sind nur 3,4 fehlerhaft. Ende der 1990er arbeiteten die meisten Unternehmen bei etwa 3,5 Sigma oder 35 000 Fehlern pro Million Versuche. Diese Zahl galt für die verschiedensten Tätigkeiten, von der Produktion über die Ausstellung von Rechnungen oder Rezepten bis hin zu Gehaltsabrechnungen. Von einer Million Gepäckstücke kamen 35 000 bis 50 000 nicht in der richtigen Maschine mit darüber mag man sich ärgern, gleichzeitig sagt die Zahl aber auch aus, dass die meisten Passagiere am Ende der Reise ihr Gepäck wieder erhalten. In punkto Sicherheit übertreffen Fluglinien aber die Six Sigma, mit weniger als einem halben Fehlversuch (Absturz) pro Million Flugbewegungen. So muss es auch sein und die Concorde erreicht diesen Grad der Zuverlässigkeit nicht.

Welche Kennzahl man betrachten sollte, hängt natürlich davon ab, was einen interessiert. Ein Anleger, der überlegt, ob er einem Unternehmen Geld leihen soll, interessiert sich besonders für Kennzahlen, die etwas über die Bonität einer Firma und ihre Fähigkeit aussagt, einen Kredit zu bedienen. Den Manager eines Call Centers interessiert die durchschnittliche Zeit, die Kunden in der Warteschleife hängen.

Trendzahlen sind mit den Verhältniszahlen verwandt. Eine Zeitreihe verfolgt, wie sich eine Größe im Zeitablauf verändert, zum Beispiel die Umsätze oder Kosten eines Unternehmens in den letzten fünf Jahren. (Wachstumsraten sind einfach Verhältniszahlen, die Gestern und Heute miteinander vergleichen.) Wie Verhältniszahlen stiften auch Zeitreihen dadurch Sinn, dass Zahlen in einen Kontext gesetzt werden. Betrachten Sie dazu das Beispiel Apple Computer.

Trotz seines geringen Marktanteils bei PCs war Apple im Geschäft mit Schulen und Universitäten lange Marktführer. Als Steve Jobs 1999 als CEO zu Apple zurückkam, bemerkte er entsetzt, dass Apples Anteil am Geschäft mit Schulen und Universitäten 12,5 Prozent betrug. Den Grund für seine heftige Reaktion erkennen Sie erst, wenn Sie die Zahlen von 1998 zum Vergleich heranziehen: 1998 war Apple mit 14,6 Prozent Marktanteil der Branchenprimus. Doch 1999 rutschte Apple auf Rang zwei ab, und Dell übernahm mit 15,1 Prozent Marktanteil die Führung. Jede dieser Zahlen sagt alleine nichts aus doch gemeinsam verraten sie, dass Apple ein Problem hat. Wenn Sie Steve Jobs heißen, dann zeigen Ihnen diese Zahlen einen Trend auf, den Sie schnellstens umkehren müssen. Mit Erbsenzählerei hat das überhaupt nichts zu tun. Diese Zahlen verraten Ihnen etwas sehr Wichtiges darüber, wie die Welt beschaffen ist.

Zahlen entstehen nicht einfach im luftleeren Raum; sie erfassen das reale Verhalten von Leuten aus Fleisch und Blut. Denken Sie beispielsweise daran, was passiert, wenn eine neue Technik einen Markt umwälzt, sei es DVD, Mobiltelefonie oder E-Mail. Anfangs nutzen nur wenige Pioniere die neue Technik, doch bald werden die neuen Produkte besser und billiger. Die Pioniere zeigen den restlichen Menschen, dass die Technik tatsächlich funktioniert. Also springen immer mehr Leute auf den fahrenden Zug. Und bald glaubt jeder, er müsse den Trend auch mitmachen. Sobald die große Masse der Konsumenten die neue Technik erworben hat, brechen die Wachstumsraten ein (kein Wunder, schließlich haben die meisten potentiellen Kunden die neue Technik bereits übernommen). Dieses Verbraucherverhalten hat fast jeder schon erlebt; fast jeder versteht, wie es zustande kommt. Man konnte es vor hundert Jahren beobachten, im Zusammenhang mit George Eastmans Kamera, oder in den 1990ern bei Mobiltelefonen.

Die meisten Leute hätten allerdings Schwierigkeiten, dieses Konzept zu verstehen, wenn man es nicht anhand menschlichen Verhaltens beschriebe, sondern als Verlauf einer S-Kurve (oder "Lebenszykluskurve"). Alle, die mit Mathematik nichts am Hut haben, würden abschalten. Und mathematisch gebildete Leute kämen zwar mit der Algebra zurecht, würden aber vielleicht übersehen, dass hinter der Gleichung der Kurve Menschen stecken, die sich auf eine ganz bestimmte Weise verhalten. Gute Manager nutzen Zahlen als Instrumente, die einem etwas über die Realität verraten. Man muss nicht wissen, wie ein Kompass funktioniert, sondern nur, wie man ihn benutzt. Ein Kompass ermöglicht - ebenso wie aussagekräftige Zahlen - zielgerichtetes Handeln. Denn Zahlen erlauben einem, Muster zu erkennen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Beispielsweise macht es für einen Manager im Mobilfunk-Geschäft einen Riesenunterschied (etwa beim Marketing oder beim Supply Chain Management), an welchem Punkt der S-Kurve sich die Mobiltelefonie gerade befindet.

Es steckt überhaupt keine Zauberei dahinter, wenn man bekannte Muster in Zahlen ausdrückt - wichtig ist nur, das menschliche Verhalten im Auge zu behalten, das das Muster überhaupt erst generiert. Also Vorsicht! Fixieren Sie sich nicht auf die Zahlen, behalten Sie immer im Hinterkopf, dass die Zahlen nur ausdrücken, was Menschen tun. Trotzdem: Ohne die Zahlen würde man viele Muster überhaupt nicht erkennen.

Keine Angst! Die Mathematik hinter den Kennzahlen ist einfach (zumindest in fast allen Arbeitsbereichen des Managements). Fast jeder versteht innerhalb von Minuten, wie man eine einfache Verhältniszahl errechnet, sei es eine Ausschussquote oder die interne Verzinsung des eingesetzten Kapitals. Und jedem kann man innerhalb von Stunden beibringen, warum er diese Berechnungen anstellen sollte. Warum ist zum Beispiel der Schuldendeckungsgrad (debt ratio) wichtig? Weil er etwas über die Fähigkeit eines Unternehmens aussagt, seine Schulden zu bedienen: Je mehr Schulden man im Vergleich zum Cashflow hat, desto größer die Gefahr, dass man seine Schulden nicht mehr bedienen kann.

Es bedarf allerdings einiger Erfahrung, bis man ein Gefühl dafür bekommt, was eine Zahl bedeutet. Um eine Zahl zu interpretieren braucht man Erfahrungs- oder Richtwerte darüber, wie sie aussehen "sollte". Erst Erfahrung verrät Ihnen, wie Sie Zahlenverhältnisse richtig einordnen; Erfahrung lehrt Sie, auf bestimmte Zahlenwerte zu reagieren, indem Sie zusätzliche Informationen einholen, bis Sie den Sachverhalt in seiner Gänze erfassen (wie beim Beispiel von Müllers Gewichtsverlust).

Zahlen, die jede Organisation braucht

In Kapitel 2 haben wir Geschäftsmodelle als Geschichten beschrieben, die glaubhaft sein müssen. Die Testfrage zur Überprüfung lautet: Ist eine Geschichte in sich stimmig? Hat ihr Autor verstanden, wer die Hauptpersonen sind und wie sie sich wahrscheinlich verhalten werden? Zahlen bringen Sie bei der Beantwortung dieser Fragen einen wichtigen Schritt voran: Wenn die "Story" stimmt, gehen auch die Zahlen auf.

Wenn Ihre Story darüber, wer die Kunden sind und was sie schätzen, stimmt, dann zeigt sich das in den Umsatzzahlen. An Ihren Kosten können Sie ablesen, ob Ihre Story darüber, wie Sie Wert schaffen, stimmt. Und wenn Ihre Geschichte darüber, wie Sie sich von den Alternativen unterscheiden, stimmt, dann zeigt sich das an Gewinn und Cashflow. Umsatz, Kosten, Gewinn, Cashflow - ohne diese Zahlen kommt kein Unternehmen aus.

Viele Unternehmen aus der ersten Welle des E-Commerce sind gescheitert, weil es selbst an den Grundrechenarten der Betriebsführung gehapert hat. Beispielsweise arbeitet der Lebensmittelhandel mit extrem knappen Gewinnspannen. Wenn Sie also Waren zum gleichen Preis anbieten wie Ihre Konkurrenz, aber zusätzliche Kosten für Service und Lieferung tragen müssen, die nirgendwo sonst kompensiert werden, dann kann Ihre Rechnung niemals aufgehen. Der Internet-Lebensmittelhändler Webvan hat das am eigenen Leib erfahren.

Dank moderner Technik stehen uns immer mehr Informationen zur Verfügung; deswegen wird es auch immer wichtiger, die Grundlagen der Mathematik zu verstehen und Zahlen interpretieren zu lernen. Eine ganze neue Branche widmet sich allein dem Sammeln von Daten; Data Mining hat sich zu einem lukrativen neuen Geschäftszweig gemausert. Computer erlauben es, die Informationen aus verschiedenen Quellen miteinander zu verknüpfen. Heutzutage kann ein Pharmakonzern zum Beispiel herausfinden, welcher amerikanische Arzt welche Arznei verschreibt.

Manager verfügen nicht nur über viel mehr Informationen als je zuvor, sondern bekommen diese Informationen auch immer schneller, in so genannter Echtzeit. Die Informationen trudeln nicht mehr im Nachhinein ein, sondern stehen sofort zur Verfügung. Das eröffnet dem Manager die Möglichkeit, im Notfall sofort gegenzusteuern. Probleme werden zunehmend noch während ihres Entstehens gelöst. So fließen beispielsweise Echtzeitinformation über die Kapazitätsauslastung von Flügen in eine ausgeklügelte Software, die die Ticketpreise dann so anpasst, dass die unbelegten Sitzplätze gerade noch verkauft werden. Load Management - so der Fachausdruck für die Maximierung des Auslastungsgrads - kann darüber entscheiden, ob eine Airline Gewinn oder Verlust macht.

Weil aber so viele Informationen auf Sie einströmen, ist es wichtiger denn je, den Überblick zu behalten. Halten Sie sich jederzeit vor Augen, was Sie zu erreichen versuchen und welche Zahlen Ihnen etwas nützen. Ohne Leistungszahlen gäbe es keinen Fortschritt. Andererseits begehen Manager auch immer wieder den Fehler, sich in ihre quantitativen Methoden zu verlieben. Dann vergessen sie, dass diese Methoden nur ein Werkzeug sind, eine Entscheidungshilfe. Selbst die beste Stoppuhr sagt Ihnen nicht, wie spät es ist, oder gar, wie Sie Ihre Zeit einteilen sollten.

Bedenken Sie das Erbe der Whiz Kids ("Wunderknaben"): Diese Spezialeinheit erhielt während des Zweiten Weltkriegs an der Harvard Business School eine Ausbildung in den neuesten quantitativen Methoden zur Entscheidungsunterstützung. Später sorgten die Whiz Kids für außergewöhnliche Leistungen der amerikanischen Kriegswirtschaft in Produktion und Logistik. Vor Kriegsbeginn verwaltete das Army Air Corps (der Vorläufer der Air Force) etwa 400 Flugzeuge. Bei Kriegsende verfügte man über 230 000 Flugzeuge und die nötigen Ersatzteile, um sie einsatzfähig zu halten. In diesem Maßstab Menschen und Materialflüsse zu koordinieren stellt eine herausragende Managementleistung dar. Nach 1945 schieden die Whiz Kids aus dem Militär aus und prägten mit ihren quantitativen Methoden das Wirtschaftsleben des zivilen Amerika.

Robert McNamara, eine herausragende Persönlichkeit seiner Generation, wurde 1949 von Henry Ford II eingestellt und führte bei dem Autobauer quantitative Managementmethoden ein. Damals befand sich das Unternehmen in schlechter Verfassung, bei den Finanzen ging es drunter und drüber. McNamara erhielt die Vollmacht für den Aufbau einer schlagkräftigen, mächtigen Finanzabteilung. Bald nannten die in der Produktion Beschäftigten McNamaras Leute "Erbsenzähler"; man beneidete sie um ihre Machtfülle und mokierte sich darüber, dass sie nichts von Autos verstanden. Dieses Schimpfwort für Leute, die mit Zahlen jonglieren, ohne ihre tiefere Bedeutung zu erkennen, hat sich bis heute in unserem Sprachgebrauch erhalten.

In den 1970ern lernte Amerika anhand des Ford Pinto das Prinzip der Kosten-Nutzen-Analyse. Mindestens 59 Menschen starben, weil der Benzintank des Modells schlecht konstruiert war. Selbst leichte Auffahrunfälle brachten die Tanks zum Bersten und lösten Explosionen aus. Mit Gummiabdichtungen hätte man das Problem beseitigen können - zu Gesamtkosten von 137 Millionen Dollar. Doch eine akribische Berechnung der Ersparnisse - alle Kosten für Behandlung und Entschädigung der Opfer (bis hin zu den Ausgaben für Blumen bei Beerdigungen) - ergab nur 49,5 Millionen. Die Kosten-Nutzen-Analyse der Ford-Manager ergab, dass es sich einfach nicht lohnte, den Pinto umzurüsten. Kein Wunder, dass viele Leute, die in dieser Zeit aufwuchsen, von Managern und ihren zynischen Methoden nicht viel hielten. Man glaubte (in Anlehnung an Oscar Wilde), Manager kennten den Preis von allem und den Wert von nichts. Dieser Vorwurf hat sich in Spuren bis heute erhalten, vor allem bei gemeinnützigen Institutionen. Vergessen Sie aber nicht, dass die quantitative Methode nicht nur für den Ford Pinto verantwortlich war, sondern im Zweiten Weltkrieg entscheidend mithalf, den Faschismus zu besiegen. Die Methode ist eben nur ein Werkzeug, nicht mehr.

Diese Erkenntnis gerät immer wieder in Vergessenheit und muss regelmäßig neu gelehrt werden. Angesichts der ständig wachsenden Rechengeschwindigkeit von Computern und der Möglichkeit, Zahlen auf nie zuvor gekannte Art und Weise zu sammeln und zu verarbeiten, erliegt man leicht der Illusion, man könne alle Ereignisse perfekt steuern. Doch in Wirklichkeit sind Disziplinen wie "Betriebliche Finanzierung" keine exakte Wissenschaft, auch wenn die Professoren des Gebiets dies gerne behaupten. Lassen Sie sich den spektakulären Zusammenbruch von Long Term Capital Management (LTCM) von 1998 eine Warnung sein:

LTCM war ein Hedgefonds, der von einer Gruppe Finanzgenies aufgelegt worden war, darunter einige Nobelpreisträger. Die Fondsmanager wendeten ihre Theorien zum Umgang mit Unsicherheit auf die Realität der weltweiten Kapitalmärkte an und machten schreckliche Verluste. Ihre Methode hieß Dynamic Hedging (dynamische Risikoabsicherung) und bestand darin, Risiken dadurch abzusichern, dass man auf zwei Dinge wettete, die sich gegenseitig ausschlossen. Dadurch glaubte man sich für jede Eventualität gerüstet. Diese scheinbare Sicherheit wiederum ermutigte die Investoren, Risiken einzugehen, vor denen sie normalerweise zurückgeschreckt wären. Das Dynamic Hedging basierte auf historischen Zusammenhängen zwischen Märkten der ganzen Welt, auf der Erfahrung, dass der eine Markt tendenziell gewann, wenn ein anderer verlor. Während der Krisen in Asien und später Russland setzte LTCM massiv darauf, dass die historischen Zusammenhänge auch weiterhin gelten würden. Das taten sie aber nicht, beziehungsweise die Märkte reagierten zu langsam. LTCM brach zusammen, Milliarden gingen verloren.

Ziehen Sie aus diesem Beispiel folgende Lehre: Bei Unternehmen und Märkten dreht sich letztlich alles um Menschen und deren komplexes Verhalten. Dank der Fortschritte auf dem Gebiet der betrieblichen Finanzierung und der Computertechnik verfügen wir heute über bessere Instrumente für den Umgang mit Risiko. Aber die Instrumente sind nur Werkzeuge, die uns bei der Entscheidungsfindung helfen. Einfache Zahlen, richtig verwendet, helfen dem Manager zu verstehen, was passiert. Sie zeigen ihm, wo er steht und in welche Richtung er sich bewegen muss, um sein Ziel zu erreichen. Zahlen zwingen uns, der Realität ins Auge zu sehen. Der Mathematiker John Allen Paulos hat das sehr nett auf den Punkt gebracht: "Man kann sich den Streit um die Beschreibung der Welt als einen olympischen Wettkampf vorstellen. Auf der einen Seite stehen die Vereinfacher - Naturwissenschaftler allgemein, Statistiker ganz besonders -, auf der anderen Seite die Verkomplizierer - Humanisten, Geschichtenerzähler. Diesen Wettkampf sollten beide Seiten gewinnen können."

Quelle: Joan Magretta: basic Management [Alles, was man wissen muss]