Zusammenfassung
Die Vertriebskostenanalyse dient generell der Steuerung der Absatzseite eines Unternehmens und wird in unterschiedlichsten Varianten als Total- oder auch als Teilanalyse für vielfältige Zwecke eingesetzt.1 So bildet sie zusammen mit der Erlösanalyse die Basis für Leistungssegmentrechnungen zur Ermittlung des Periodenerfolgs bestimmter Zurechnungsbasen (z.B. Kundengruppen, Produktgruppen, Absatzgebiete etc.).2 Auch unterstützt sie die Vertriebsleitungen bei der Rechtfertigung ihrer Budgetforderungen, und sie leistet in Verbindung mit der Herstellungskostenanalyse wichtige Hilfestellung bei der Entgeltpolitik. Nachfolgend interessiert jedoch ausschließlich, inwieweit durch Aufbereitung der Daten der traditionellen Vertriebskostenrechnung solche Kennzahlensysteme gebildet werden können, mittels derer sich durch
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zeitpunktbezogenen Vergleich der Kennzahlenausprägungen verschiedener Vertriebseinheiten (horizontal analysis oder auch comparative analysis 3),
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zeitablaufbezogenen Vergleich der Kennzahlenausprägungen einer bestimmten Vertriebseinheit (vertical analysis oder auch trend analysis 4) oder
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kombiniert vertikal-horizontalen Vergleich
Anhaltspunkte für zu hohe Kosten im Vertrieb gewinnen lassen. Bevor auf diese spezifischen Varianten der Vertriebskostenanalyse eingegangen wird, ist zunächst der Charakter betriebswirtschaftlicher Kennzahlen aufzuzeigen.
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Literatur
Zu den zahlreichen Einsatzgebieten der Vertriebskostenanalyse vgl. Körlin (1984) S.799–801; Schulz (1975) S.632.
Vgl. KotlerBliemel (1999) S.1193–1198; Nieschlag u.a. (1997) S.963–978; Reichmann (1997) S.384–395.
Vgl. die Literaturangaben bei Staehle (1969) S.62. Bei der von Staehle dort vorgenommenen Gleichsetzung von horizontal analysis mit trend analysis bzw. von vertical analysis mit comparative analysis handelt es sich jedoch um eine Verwechslung, da Trends immer aus vertikalen Kennzahlenanordnungen abeleitet werden und comparative analysises horizontal erfolgen (vgl. hierzu auch Beier (1975) S.155 f.).
Vgl. Obige FN.
Vgl.hierzu Beier (1975) S.152; Meyer (1976) S.10 f.; Reichmann (1997) S.19 f.
Staudt u.a. ((1985) S.22 f.) kommen in einer Auswertung der deutschsprachigen Kennzahlen-Literatur zu folgendem Ergebnis: 56,7% der Veröffentlichungen enthalten keine Kennzahlen-Definition; 21,0% betrachten Absolut-und Relativzahlen als Kennzahlen, 17,6% ausschließlich Relativzahlen; 4,7% enthalten zu dieser Unterscheidung keine Angaben.
So z.B. vom BAZVEI (1976) S.107.
Nach Beier ((1975) S.155) wird somit eine Beziehung zwischen zwei Grundgrößen hergestellt, die „wirtschaftlich kausal oder final verbunden sind.“
Zur Charakterisitk von Beurteilungs-und Kausalvergleichen vgl. Endres (1980) S.13–16.
Vgl. Beier (1975) S.152.
Zu den Risiken der Kennzahlenverwendung vgl. Gaitanides (1979) S.57–64; Staehle (1969) S.66–68.
Diese bilden die Grundlage von Management-Informationssystemen, die sich in Subsysteme zur Frühwarnung, -erkennung und -aufklärung unterteilen lassen; vgl. hierzu Böcker (1988) 5.63–67; Heigl (1989) S.248 f.; Horvath (1998a) S.671 ff.; Meyer (1976) S.18–23; Reichmann (1997) S.589–598; Staudt u.a. (1985) S.15.
Auf eine umfassende Darstellung der bei der Bildung eines Kennzahlensystems zu berücksichtigenden Kriterien wird hier aufgrund ihrer Vielzahl verzichtet; verwiesen sei auf Heigl ((1990) S.139–141), der einen Katalog mit 19 Prämissen-und Anforderungspositionen zur Vermeidung falschen Kennzahlengebrauchs erstellte; vgl. auch Meyer (1976) S.28–33.
Klassifikationen betriebswirtschaflicher Kennzahlen finden sich bei Meyer (1976) S.13; Radke (1983) S.324.
Vgl. Meyer (1976) S.101 ff.; Staudt u.a. (1985) S.34 ff.
Vgl. hierzu das „Vertriebs–Controlling–Kennzahlensystem“ von Reichmann ((1997) S.403) sowie die Abhandlungen bei Bentz (1983); Hampl (1985); Meffert (1994) 5.414–416; Topritzhofer (1975) S.337–345; Zahn (1987) S.II2.1–1–112.2–19.
Die Effektivität hebt dagegen ausschließlich auf den Output ab, wobei Effizienz weder hinreichende noch notwendige Bedingung für Effektivität ist (vgl. Drumm (1979) S.38 f.; KanterBrinkerhoff (1981); zur Problematik der Messung der organisatorischen Effektivität vgl. Scholz (1992)). Zu beachten ist, daß auch die Begriffe Produktivität und Wirtschaftlichkeit InputOutput-Relationen bezeichnen; dabei wird die Produktivität i.d.R. als technische Wirtschaftlichkeit aufgefaßt und nicht auf Wert-, sondern nur auf Mengengrößen bezogen. Zum Begriff der Wirtschaftlichkeit vgl. Horvath (1994) S.139–142; Wöhe (1986) S.47–49; zur Vielfalt der Produktivitätsdefinitionen vgl. Schaper (1984) S.15 ff.
Hessenmüller (1962) S.76.
Zu den Definitionen des Minimum-, Maximum- und Optimumprinzips als den drei Varianten des Wirtschaflichkeitsprinzips (dieses stellt wiederum eine spezifische Ausprägung des Rationalprinzips dar) vgl. Horvath (1998a) 5. 137–139.
Unter einer Beziehungszahl wird gemeinhin eine Relativzahl verstanden, die das Verhältnis verschiedenartiger, aber gleichrangiger Größen zu einem bestimmten Zeitpunkt ausdrückt, wobei der Zähler die Beobachtungs-und der Nenner die Bezugszahl darstellt (vgl. Gluth (1978) S.31 f.; Staudt u.a. (1985) S.26 f.).
BAZVEI ((1976) S.109) definiert eine Ertrags-Kennzahl als Relativzahl, deren Zähler immer eine Bewegungszahl aufweist. Im Gegensatz hierzu enthält der Zähler einer Risiko-Kennzahl immer eine Bestandszahl.
Vgl. zu den „Besonderheiten formeller Art bei Vergleichen von Betrieben aus verschiedenen Staaten“,Schnettler (1_Q_61] 5.50 f.; speziell zur kontrollbezogenen Wahl des Wechselkurses vgl. WelgeAmmTh ff (1998) S.452 ff.
Weitere Vor-, aber auch Nachteile dieser Kennzahl wurden bereits in Abschnitt 3.5.1.1 aufgezeigt-zeigt.
BAZVEI ((1976) S.112) bezeichnet generell nur solche Kennzahlenkonfigurationen auch als Kennzahlensysteme.
Vgl. Horvath (1998a) S.549 f.; Staehle (1969) S.74 ff.; Staudt u.a. (1985) S.34 ff.
Die hier vorgenommene Kostensegmentierung dient ausschließlich der Ortung überhöhter Vertriebskostenblöcke. Sie ist nicht mit der im Schrifttum auch anzutreffenden mehrdimensionalen Kostenunterteilung nach den absatzrelevanten Kalkulationsobjekten (z.B. auf Grundlage der Kriterien Absatzobjekt, Marktsegment, Marketinginstrument und Vertriebsbereich) zu verwechseln, die der systematischen Darstellung potentieller Verlustquellen dient (vgl. hierzu Köhler (1985) S.72; Weigand (1989) S.59 f.)
Im GKR werden in Klasse 4Gruppe 47 („Verschiedene Kosten“), im IKR in Klasse 7Gruppe 77 („Aufwendungen des Vertriebsbereiches”) jeweils nur wenige spezifische Vertriebskosten-arten unterschieden.
Vgl. Weigand (1989) S.123–129.
Eine Übersicht reiner Vertriebskostenarten findet sich bei Hessenmüller (1962) S.24 f.
Vgl. hierzu auch Koinecke (1992) S.55–67.
Vgl. Endres (1980) S.10. Im Schrifttum wird hierbei auch von absoluter Vergleichbarkeit gesprochen, vgl. Hauck (1933) S.73–75; Scheuing (1966) S. 12.
Vgl. Endres (1980) S.12. Im Schrifttum wird hierbei auch von relativer Vergleichbarkeit gesprochen, vgl. Hauck (1933) S.73, 75–80; Scheuing (1966) S.12 f.
Vgl. Endres (1980) S.13. Im Schrifttum wird hierbei auch von sekundärer Vergleichbarkeit gesprochen, vgl. Hauck (1933) S.73; Scheuing (1966) S. 12–15.
Vgl. hierzu auch Beier (1975) S.156 f.; Schnettler (1961) S.46–48; Staehle (1969) S.66 ff.
Schnettler (1961) S.6.
Endres (1980) S.20.
Endres (1980) S.23 f.
Vgl. BAZVEI (1976) S.112 ff.
Vgl. Endres (1980) S.147–149.
Wissenbach (1967) S.86.
Fisher(1941)
Zu den zahlreichen multivariaten Verfahren und ihren Anwendungsgebieten vgl. Fahrmeir u.a. (1996a).
Zur Definition der Effizienz von Signifikanztests vgl. BüningTrenkler (1978) 5.15,50,271–282.
Strenggenommen handelt es sich dann um ein univariates Verfahren.
Vgl. Fahrmeir u.a. (1996b); Fisz (1980) S.610–618; Timm (1975) S.359–374.
Zu beachten ist, daß die Abweichung zwischen den Gruppen nicht nur auf die Wirkung der unabhängigen Variable, sondern auch auf Umwelteinflüsse zurückzuführen ist und somit immer nur eine Schätzung für die erklärte Abweichung sein kann (vgl. FröhlichBecker (1972) 5.242253).
Wird mit g die Anzahl der gebildeten Gruppen und mit N die Anzahl aller Beobachtungswerte bezeichnet, dann weist die F-Verteilung (g-l) und (N-g) Freiheitsgrade auf.
Vgl. zur Logik von Hypothesentests Glaser (1978) S.10–16; Schaich (1977) S.182–192.
Im Falle, daß nur zwei Gruppen gebildet werden, handelt es sich um einen t-Test als Grenzfall der Varianzanalyse (vgl. zum Zusammenhang zwischen t-und F-Verteilung Glaser (1978) S.57 f.).
Vgl. zum Newman-Keuls-Test z.B. FröhlichBecker (1972) S.280–283; Glaser (1978) 5.128130, 297 f.; Schuchard-Ficher u.a. (1980) S.25–28. Vgl. zum Duncan-und Scheffé-Test z.B. Eimer (1978) S.71–74 bzw. 76–81.
Vgl. hierzu Backhaus u.a. (1990) S.60–64; Schuchard-Ficher u.a. (1980) S.34–38.
Vgl. Eimer (1978) S.142–155.
Vgl. z.B. Backhaus u.a. (1990) S.64–66; Marinell (1986) S.31 f.
Vgl. Schuchard-Ficher u.a. (1980) S.41–43.
Vgl. Glaser (1978) S.104–108.
Vgl. Schuchard-Ficher u.a. (1980) S.44. Hinzuzufügen ist, daß auch bei Nichterfüllung bestimmter Voraussetzungen durch Transformationsverfahren oftmals dennoch der Einsatz der Varianzanalyse ermöglicht werden kann; zu diesen aufwendigen Techniken vgl. z.B. Glaser (1978) 5. 110–115.
Vgl. hierzu auch Schuchard-Ficher u.a. (1980) S.1.
Eine Übersicht auf dem Markt befindlicher Statistik-Programmpakete findet sich bei Nieschlag u.a. (1991) S.810.
Vgl. Backhaus u.a. (1990) S.XVII-XXIV; Jaspersen (1994) S.430 f.
Vgl. Schaich (1977) S.280–283.
Zur Methodik der Regressionsanalyse vgl. Fisz (1980) S.117–131; eine eher anwendungsbezogene Darstellung findet sich bei Schuchard-Ficher u.a. (1980) S.49–104.
Diese werden auch als nichtparametrische oder parameterfreie Verfahren bezeichnet; vgl. BüningTrenkler (1978) S.13 f.; FröhlichBecker (1971) S.206.
Strenggenommen handelt es sich in diesem Fall um die Substitution des parametrischen t-Tests als dem Grenzfall der Varianzanalyse.
MannWhitney (1947) S.50–60.
Vgl. BüningTrenkler (1978) S.145–150; SchaichHamerle (1984) 5. 112–126.
Vgl. BüningTrenkler (1978) S.155–157; SchaichHamerle (1984) S.127–130.
Vgl. BüningTrenkler (1978) S.151–155; SchaichHamerle (1984) S.130–133.
KruskalWallis (1952) S.583–621.
Vgl. zu diesen Erweiterungen BüningTrenkler (1978) S. 211 f.; SchaichHamerle (1984) 5.209211.
FröhlichBecker (1972) S.208.
Schnettler (1961) S.30.
Endres (1980) S.154–157.
Hauck (1933) S.397.
Vgl. Schnettler (1961) S.30.
Scheuing (1966) S.13.
Schnettler (1961) S.30. Vgl. hierzu auch Scheuing (1966) S.17 f.
Schnettler (1961) S.30; vgl. hierzu auch Scheuing (1966) S.18.
Zur Problematik der Auswertung von Betriebsvergleichen vgl. auch Endres Riebel (1990) S.704, vgl. auch S.78.(1980) S.144–146; Kramer (1961); Schnettler (1961) S.82 ff.
Riebel (1990) S.704, vgl. auch S.78.
Riebel (1990) S.716, vgl. auch S.75–78.
Vgl. Bömer (1993) Sp.1284–1287; Kilger (1987) S.75–78; Scherrer (1991) S.168–171.
Vgl. BoehmWille (1974) S.82.
Vgl. Koch (1966) S.63 ff.
Vgl. Käfer (1964) S.36.
Zu den verschiedenen Verfahren der Verrechnung der sekundären Kostenstellenkosten vgl. Scherrer (1991) 5.359–371; Däumler Grabe (1991) S.182–211.
Vgl. Hummel (1970) S.90.
Hummel (1970) S.91.
Auch die kalkulatorischen Abschreibungen in ihrer Eigenschaft als Periodengemeinkosten sind von der Wahl der Berechnungsmethodik abhängig. Da sie jedoch auf Grundlage einheitlicher unternehmensinterner Anweisungen ermittelt werden, führen Vergleiche von Parzellen mit Abschreibungskosten i.d.R. dennoch zu sinnvollen Beurteilungen.
Schon Grenz ((194041) S.298 ff.) stellt fest, daß bei Kosten-vergleichen nur „Stellen-Kostenarten“ (= Kostenstelleneinzelkosten) einander gegenübergestellt werden dürfen, nicht jedoch die den einzelnen Kostenstellen zugeschlüsselten Kostenarten. Vgl. hierzu auch Schnettler (1961) S.174–176.
Lehmann (1958) S.14 ff.
Schmalenbach (1926) S.333; Schnettler (1961) S.13–15. Die Zeitvergleiche werden auch als dynamische Vergleiche“ (Scheuing (1966) S.8), „Entwicklungsvergleiche” (Lehmann (1958) S.14; Schott (1950) S.21) oder „Trend-Analysen“ (Staehle (1969) S.62–65) bezeichnet.
Vgl. hierzu auch Schnettler (1961) S.14 f.
Vgl. Schnettler (1961) S.13 f.
Kaplan (1988).
Vgl. Schmalenbach (1963). Im amerikanischen Rechnungswesen wird ein zweckneutraler Datenbestand als basic pecuniary record bezeichnet (vgl. KagermannSinzig (1998) S. 384 ).
Mattessich (1970) S.30.
Richter (1998).
Vgl. Riebel (1979); vgl. auch das Beispiel für eine Grundrechnung bei HummelMännel (1986) S.71.
Vgl. hierzu auch Decking (1998).
Vgl. Niemeyer (1975) S.109–120.
Eine Beschreibung dieser Suchverfahren findet sich bei Niemeyer (1975) S.214 ff.
Z.B. von Arbor Software, Oracle (früher IRI Software), SAP und Seagate Software (früher Holistic Systems).
Vgl. Baumann (1999b) S.261.
Beschreibungen des Data Warehouse-Konzepts finden sich bei Holthuis (1998) S.72–110; In-mon (1992); MukschBehme (1997).
Vgl. WeberFröhling (1998) S.430.
Beispiele hierfür sind die Datenbanksysteme Bolos von Seagate Software, Essbase von Arbor Software und Express von Oracle.
Vgl. WeberFröhling (1998) S.430 f.
L08 Vgl. WeberFröhling (1998) S.430.
Vgl. Holthuis (1998) S.44 f.
Vgl. Codd u.a. (1993a); Codd u.a. (1993b). Z.T. werden OLAP-Tools auch als Komponenten eines Data Warehouse betrachtet (so z.B. von KagermannSinzing (1998) und WelgeAmshoff (1998)) und nicht als nachgelagerte eigenständige Software-Systeme (vgl. hierzu auch WeberFröhling (1998) S. 431 ).
Vgl. Farner (1995).
Vgl. Becker (1996) S.29; HoffmannKusterer (1997).
Vgl. Holthuis (1998) S.56 f.
Diese werden in deutschsprachigen Veröffentlichungen auch als DatenmustererkennungsVerfahren bezeichnet, vgl. Baumann (1999b) S.267 f.; BissantzHagedom (1993); Mertens u.a. (1994).
Vgl. zu deren Entwicklung BräuerStolpmann (1999) S.89–92.
Vgl. Baumann (1999b) S.267; BissantzHagedom (1993); Brachmann u.a. (1996); Höschel Herrmann (1996); Weldon (1996).
Eine Kategorisierung der Data Mining-Methoden findet sich bei Bissantz u.a. (1996), eine Übersicht spezifischer Anwendungen und Software-Lösungen bei Holthuis (1998) S.67.
Vgl. Heiting (1996) S.10 f.; Simoudis (1996) S.28–30.
Vgl. Holthuis (1998) S.68.
Vgl. Fayyad (1996); Fayyad u.a. (1996).
So auch WeberFröhling ((1998) S.430): „Natürlich ist diese Datenbank nur so gut wie das betriebswirtschaftliche Fachkonzept, das der Spezifikation der Basisdaten sowie deren Eigenschaften zugrundeliegt.“
Scherrer (1991) S.298.
Vgl. hierzu Heigl (1989) S.236–263.
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Schmieder, H. (2000). Das Aufzeigen von Kostensenkungspotentialen mittels Vertriebskostenanalyse. In: Internationales Vertriebskostenmanagement in Industrieunternehmen. Forum Marketing. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-99208-6_4
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