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Die treiberbasierte Planung als Zwischenschritt zur Bandbreitenplanung

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Abstract

Technisch gesehen sind wir in den letzten Jahren einen weiten Weg gegangen. Überlegen Sie nur, wie groß die Rechenleistung eines PC vor zehn Jahren war und welche Leistung es heute einfach zu mieten gibt (Stichwort IaaS). Doch viele Controller nutzen die neuen Möglichkeiten oft nur, um riesige Excel-Tabellen zu bauen, die sie dann bedenkenlos in unterschiedlichen Versionen auf der unerschöpflichen Datenhalde des Fileservers ablegen. Die gestiegenen IT-Ressourcen können sie nur dann effizient nutzen, wenn ein Umdenken stattfindet - nicht nur im Controlling, auch in den Fachbereichen und Managementetagen! Heutzutage ist es normal, dass das Risikomanagement eine Monte-Carlo-Simulation mit einer Million Szenarien auf einem normalen Desktop-PC berechnet, warum nutzen wir diese Möglichkeiten nicht für unsere Planung?
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Technisch gesehen sind wir in den letzten
Jahren einen weiten Weg gegangen – über-
legen Sie nur, wie groß die Rechenleistung
eines PC vor zehn Jahren war und welche
Leistung es heute einfach zu mieten gibt
(Stichwort IaaS1). Doch viele Controller nutzen
die neuen Möglichkeiten oft nur, um riesige
Excel-Tabellen zu bauen, die sie dann beden-
kenlos in unterschiedlichen Versionen auf der
unerschöpflichen Datenhalde des Fileservers
ablegen. Die gestiegenen IT-Ressourcen kön-
nen sie nur dann effizient nutzen, wenn ein
Umdenken stattfindet – nicht nur im Control-
ling, auch in den Fachbereichen und Manage-
mentetagen! Heutzutage ist es normal, dass
das Risikomanagement eine Monte-Carlo-
Simulation mit einer Million Szenarien auf
einem normalen Desktop-PC berechnet, war-
um nutzen wir diese Möglichkeiten nicht für
unsere Planung?
Eine Monte-Carlo-Simulation hat in der Pla-
nung viele Vorteile, unter anderem werden sub-
jektive Einflüsse reduziert oder sogar eliminiert.
Die vielen möglichen Ausprägungen einer un-
sicheren Zukunft werden durch den Zufall be-
stimmt und nicht mehr von menschlichen Ein-
schätzungen. In zahlreichen Durchläufen wer-
den die unterschiedlichen Varianten erstellt und
danach zu einem einzelnen Wahrscheinlich-
keitsszenario verdichtet. Daraus lassen sich am
Schluss Ergebnisbandbreiten ermitteln anstatt
nur eines einzelnen Planwertes.2 Doch das Um-
schwenken von der starren Festwertplanung
zur Bandbreitenplanung ist ein großer Schritt,
der trotz ausdauernder Überzeugungsarbeit oft
von den Empfängern abgelehnt wird. Als Zwi-
schenschritt auf dem Weg dahin könnte die
Planung jedoch zuerst auf eine treiberbasierte
Logik umgestellt werden. Dieser Schritt ist nicht
ganz so groß, eine treiberbasierte Planung er-
möglicht bereits szenariobasierte Planungen
und bietet einen Vorgeschmack auf die effizien-
te Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen.
Alternativen zur herkömmlichen
Planung
In einer herkömmlichen Planung wird norma-
lerweise auf einem Bezugsjahr aufgesetzt und
die Zahlen für das nächste Jahr werden mit ei-
ner Wachstumsrate fortgeschrieben. Die wird
entweder aus einer Zielvorgabe abgeleitet
oder der Fachbereich entwickelt sie aufgrund
seiner Markteinschätzung. Dieses Verfahren
ist relativ statisch, daher rechnen einige Unter-
Die treiberbasierte Planung als Zwischenschritt
zur Bandbreitenplanung
von Florian Bliefert
© GIS – ww w.stock.adob e.com
CM Juli / August 2019
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durch eine Änderung der Laufwege oder mit
geobasierten Gutscheinen, die mit Hilfe einer in-
door-Navigation ausgegeben werden3. In der
herkömmlichen Planung haben die einzelnen
Geschäfte ihre Kundenanzahl zwar auch indivi-
duell gesteigert – aber wenn jedes Geschäft
seine Kundenzahl unabhängig vom gesamten
Besucherstrom steigert, weiß das Einkaufszent-
rum nicht, wie groß die Kundenanzahl insge-
samt ist. Fatal für die Parkhausplanung! Noch
schlimmer wird es, wenn es für die Parkhäuser
eine separate Planung gibt. Die deckt sich nicht
mit den Einzelplanungen der Geschäfte und am
Schluss existieren zwei verschiedene Planzah-
len für die Anzahl der Kunden.
Bei der treiberbasierten Planung gibt es hinge-
gen nur eine Größe für den Besucherstrom – das
entspricht auch der Realität (vgl. Abbildung 1)
.
Für die Parkhausplanung gibt es den passen-
den Treiber „parkende Kunden“, also der Pro-
Eine bestimmte Menge an Kunden besucht das
Einkaufszentrum und davon kauft ein bestimm-
ter Prozentsatz in den Geschäften ein, in jedem
Geschäft ein anderer Prozentsatz. Anstatt die
letztjährige Anzahl der Kunden eines einzelnen
Geschäfts pauschal um beispielsweise 5 % zu
steigern, geht man in der Wirkungskette bis auf
die tatsächlichen Treiber zurück. Im ersten
Schritt ist das der gesamte Besucherstrom für
das Einkaufszentrum, und davon steuert im
zweiten Schritt jeweils eine bestimmte Anzahl
der Kunden die verschiedenen Geschäfte an.
Dadurch ergeben sich zwei Treiber für die An-
zahl Kunden pro Geschäft: Größe des Besu-
cherstroms und Kundenerreichungsgrad. Diese
Daten liegen normalerweise für die Vergangen-
heit bereits vor.
Das sind nun die Ansatzpunkte für die Planung:
Mit welchen Maßnahmen kann der Kundener-
reichungsgrad gesteigert werden? Zum Beispiel
nehmen mit drei verschiedenen Wachstums-
raten für best-case, worst-case und den wahr-
scheinlichsten Fall und erzeugen so drei ver-
schiedene Szenarien.
Bei einem treiberbasierten Ansatz werden nicht
die Eurobeträge des Basisjahrs fortgeschrie-
ben, sondern die tatsächlichen Werttreiber im
Geschäftsmodell identifiziert und diese dann
geplant. Nun bedeutet eine treiberbasierte Pla-
nung jedoch nicht, einfach die Produktmenge
mit der Wachstumsrate zu steigern und an-
schließend mit dem Produktpreis zu multipli-
zie
ren. Der Treiber des Umsatzes ist nicht die
Menge! Natürlich setzt sich der Umsatz weiter-
hin aus Menge x Preis zusammen, doch jetzt
beeinflusst ein Treiber die Menge aktiv.
Fallbeispiel Einkaufszentrum
Als Illustration für diesen alternativen Ansatz
soll die Planung eines Einkaufszentrums die-
nen. Auch der herkömmliche Ansatz würde den
Umsatz nicht stark vereinfacht mit Menge der
Kunden x durchschnittlichen Einkaufswert be-
rechnen, sondern die Umsätze auf Ebene der
einzelnen Geschäfte kalkulieren. Doch hier
setzt das Umdenken an – woher kommen die
Kunden, die in den Läden einkaufen? Da ist es
am einfachsten, sich die Realität zu betrachten:
Abb. 1: Vo m Besuchers trom zum Um satz
Autor
Florian Bliefert, MBA
arbeitet als Konzerncontroller bei der Flughafen München
GmbH. Darüber hinaus ist er Lehrbeauftragter für Control-
ling, Investitionsrechnung und Unternehmensbewertung in
München.
E-Mail: mail@florian-bliefert.de
Treiberbasierte Planung
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werden einfach die entsprechenden Treiber an-
gepasst und die gesamte Unternehmenspla-
nung erstellt sich automatisch neu.
Das szenariobasierte Denken ist auch der
Schlüssel, um die Planung zu einem Monte-
Carlo-basierten Ansatz weiter zu entwickeln.
Anstatt die Treiber entsprechend verschiedener
Szenarien zu variieren, werden sie nun zufalls-
basiert verändert. Für jeden Treiber wird dazu
eine Verteilungsfunktion festgelegt, die idealer-
weise aus historischen Daten abgeleitet ist.
Hier ist die Unterstützung von Spezialsoftware
sehr hilfreich, wenn nicht sogar notwendig. Die
Komplexität eines größeren Geschäftsmodells
kann Excel über seine Möglichkeiten belasten,
von Nachvollziehbarkeit und Datenintegrität
einmal ganz abgesehen. Und genau darum
geht es – dass wir uns im Controlling nicht von
der Komplexität abschrecken lassen, sondern
sie mit den aktuellen Rechenkapazitäten be-
herrschbar machen.
Jetzt ist es nur noch ein
kleiner Schritt zur Monte-Carlo-
Simulation
Nachdem für die einzelnen Treiber noch Band-
breiten definiert worden sind, innerhalb derer
sich die Werte bewegen, wird eine Monte-Car-
lo-Simulation des Unternehmensergebnisses
gestartet. Je nachdem, wie viele Treiber im Ge-
schäftsmodell stecken, kann es notwendig
sein, die Zahl der Durchläufe für eine statis-
tische Aussagekraft in die Hunderttausende
gehen zu lassen. Die vielen verschiedenen Un-
ternehmensergebnisse und GuV-Positionen
lassen sich dann zu Bandbreiten aggregieren
(vgl. Abbildung 2).
kungen zwischen mehreren Einflussfaktoren
darstellen. Der einzelne Umsatz in Abbildung 1
wird mit Hilfe der zweiten Komponente, dem
durchschnittlichen Einkaufswert pro Kunde
(Ø-Bon) errechnet, doch auch der ist nicht
statisch. Er unterliegt Einflussfaktoren, zum
Beispiel wird mehr Verkaufspersonal den
Umsatz pro Kunde durch Beratung steigern
können. Gleichzeitig erhöht dieser MAK-Aufbau
die Personalkosten. In einem sauber modellier-
ten Treiberbaum wirken die MAK gleichzeitig an
diesen zwei Stellen, einmal positiv und einmal
negativ. Das Optimum könnte hier durch
schlichtes Ausprobieren ermittelt werden, da
sich der komplette Treiberbaum bis zum Ergeb-
nis bei jeder Änderung eines Treibers automa-
tisch neu berechnet.
Vorteile bei der Planung
unterschiedlicher Szenarien
Der Vorteil der automatisierten Berechnung der
gesamten Unternehmensplanung wird noch
deutlicher, wenn unterschiedliche Szenarien
geplant werden sollen. Bei der starren Fest-
wertplanung werden die einzelnen GuV-Positio-
nen zwar auch mit Einflussfaktoren wie Kun-
denzahlen berechnet, aber häufig dezentral an
verschiedenen Stellen im Unternehmen und in
unterschiedlichen Excel-Dateien. Schon für die
üblichen drei Fälle (best-case, worst-case,
wahrscheinlichster Fall) kann es aufwändig
sein, die Vielfalt der Teilplanungen konsistent zu
einem Gesamtplan zu koordinieren. Der Ände-
rungs- und Abstimmungsaufwand wird sehr
groß werden, falls ein weiteres Szenario gefor-
dert wird. Durch das integrierte Rechenmodell
der treiberbasierten Planung fällt dieser Auf-
wand weg, für die verschiedenen Szenarien
zentsatz des Besucherstroms, der das Park-
haus nutzt. Dieser Treiber kann wieder durch
unterschiedliche Maßnahmen beeinflusst wer-
den. Für die einzelnen Geschäfte wird als Trei-
ber der jeweilige Kundenerreichungsgrad defi-
niert und jedes Geschäft plant ihn individuell.
Aus „wir haben nächstes Jahr 5 % mehr Kun-
den in unserem Geschäft“ wird nun „wir errei-
chen 5 % mehr der Kunden, die das Einkaufs-
zentrum besuchen“. In der Planung leiten sich
aus der einzelnen Zahl „Besucherstrom“ durch
verschiedene Treiber die entsprechenden Men-
gengerüste ab. Trotzdem kann jedes Geschäft
seine Maßnahmen und damit die Anzahl seiner
Kunden separat planen.
Mit zentralen Prämissen zu
höherer Integrität der Planung
Hier wird ein weiterer Vorteil der treiberbasier-
ten Planung deutlich: die Verwendung zentraler
Prämissen. Der Besucherstrom wird nur einmal
geplant bzw. vorgegeben und alle Teilpläne der
Geschäfte basieren auf dieser zentralen Vorga-
be. Dadurch wird eine höhere Integrität der Pla-
nung erreicht. „Globale“ Effekte wie eine Ände-
rung in der Verkehrsanbindung, geänderte Öff-
nungszeiten oder das Verhalten lokaler Wettbe-
werber wirken auf den Besucherstrom und
werden zentral geplant. Durch die treiberba-
sierte Verknüpfung in der Wirkungskette beein-
flusst der Besucherstrom die Planung der Ge-
schäfte, ohne dass jedes Geschäft individuell
seine Planung anpassen muss. Dadurch wer-
den auch Verantwortlichkeiten in der Planung
auf die entscheidungsrelevanten Stellen ver-
teilt. Die einzelnen Manager der Geschäfte
müssen sich nun keine Gedanken über den Be-
sucherstrom machen (den sie eh kaum beein-
flussen können), sondern „nur“ über den Kun-
denerreichungsgrad. Die Vorteile dieses Prin-
zips werden größer, je größer und komplexer
das Unternehmen ist. In einer Konzernstruktur
können die zentralen Prämissen von einem
Zentralcontrolling geplant bzw. vorgegeben
werden, während die Fachbereiche ihre spezifi-
schen Werttreiber planen. Dadurch wird der
Unternehmensplan konsistenter bei verringer-
ter Komplexität.
Der beispielhafte Treiberbaum wird nun weiter
aufgefächert und kann so auch Wechselwir-Abb. 2: Planung des EBT mit Bandbreiten
CM Juli / August 2019
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Frage gestellt wird, kann das Controlling diese
Frage in kürzester Zeit beantworten: Der Treiber
wird entsprechend der gewünschten Prämisse
geändert und die Maschine berechnet einen
neuen Planungswert. Im besten Fall sogar live
in der Planungssitzung! Und sobald das Mana-
gement Gefallen an dieser Art des szenario-
basierten Denkens gefunden hat, ist die Zeit
reif für den nächsten Schritt – die Erweiterung
zur Monte-Carlo-Simulation!
Fußnoten
1 Vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/Everything_
as_a_Service#Infrastructure_as_a_Service_
(IaaS)
2 Vgl. Bliefert (2017), Eine Monte-Carlo-Pla-
nung in Excel, Controller Magazin 5, S. 34-37
3 Vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/IBeacon
4
Vgl. Gleißner (2016), Bandbreitenplanung, Pla-
nungssicherheit und Monte-Carlo-Simulation meh-
rerer Planjahre, Controller Magazin 4, S. 16-23
5 Vgl. Gleißner (2000), Aufbau einer Balanced
Scorecard in der Unternehmenspraxis, Bilanz-
buchhalter und Controller 6, S. 129-134
den, die einen Treibercharakter haben und in
der Planung berücksichtigt werden müssen.
Zur Steuerung können dann entweder Zielgrö-
ßen für die Kennzahlen zur Erreichung eines
gewünschten Unternehmensergebnisses abge-
leitet werden, oder sie dienen als Sollwerte für
die Unternehmenssteuerung. Durch laufende
Soll-Ist-Vergleiche werden Abweichungen von
der Planung frühzeitig erkannt, eventuell sogar,
bevor der Effekt in der GuV sichtbar ist.5
Fazit
Zugegeben, der Sprung von einer starren Fest-
wertplanung zu einer Bandbreitenplanung mit
Monte-Carlo-Simulation ist ein großer, der für
manche Controller nicht einfach ist und viele
controllingfremde Manager zu Beginn überfor-
dern mag. Doch mit der Umstellung auf eine
treiberbasierte Planung ist der erste Schritt auf
diesem Weg getan. Die gedanklichen Voraus-
setzungen sind geschaffen, die IT-Ressourcen
werden effizienter eingesetzt und notfalls kann
trotzdem weiterhin ein einzelner Planungswert
erzeugt werden, mit übersichtlichen Annahmen
und Prämissen. Die Wirkzusammenhänge wer-
den transparent und nachdem die Modelle im-
plementiert sind, werden auch die Planungs-
zyklen deutlich kürzer: Der Einfluss der Treiber
wird jährlich überprüft, die neuen Planungsprä-
missen in den Treibern eingestellt, und fertig ist
eine neue Planung. Damit ist auch ein rollieren-
der Forecast mit kombinierter Planung deutlich
einfacher darzustellen.
Wenn dann in der Planungsdiskussion mit dem
Top-Management die erste „was wäre, wenn“-
Das Ergebnis der Planung lautet am Schluss
nicht mehr: „Unser Ergebnis nächstes Jahr
liegt mit 13.468.793 Euro um 3,78 % über dem
diesjährigen Forecast“, sondern: „Mit 90 %
Wahrscheinlichkeit liegt unser Ergebnis zwi-
schen 13,2 und 13,8 Millionen Euro“ (vgl. Ab-
bildung 3). Davon abgesehen, dass keine
Scheingenauigkeit durch die vermeintlich ex-
akten Zahlen mehr erzeugt wird, entspricht
eine Bandbreite auch viel eher den Erwartun-
gen an eine unsichere Zukunft.4 Die verschie-
denen Varianten der Zukunft wurden in den
zahlreichen Szenarien der Monte-Carlo-Simu-
lation zufallsbasiert ausgelotet und sind daher
freier von subjektiven Einflüssen aus Fachbe-
reichen und Management. Bei einer sauberen
Modellierung der Treiberlogiken sind die Er-
gebnisse auch widerspruchsfrei und eventuelle
Abhängigkeiten und Rückkopplungen sind
trotzdem berücksichtigt.
Verbindung zur
Balanced Scorecard
Durch die Identifikation der Treiber des Ge-
schäftsmodells wird auch gleichzeitig eine
wichtige Vorarbeit für den effizienten Einsatz ei-
ner Balanced Scorecard geleistet. Die Balanced
Scorecard kombiniert unterschiedliche Kenn-
zahlen, die nicht nur finanzieller Natur sind, zu
einem Steuerungssystem, mit dem das Ma-
nagement das Unternehmen lenken kann. Die
modellierten Treiber sind Kennzahlen, die auf
jeden Fall in die Balanced Scorecard aufge-
nommen werden sollen. Im Umkehrschluss
kann auch ein Abgleich erfolgen, ob in der Ba-
lanced Scorecard Kennzahlen verwendet wer-
Abb. 3 : Wahrscheinlichkeitsv erteilung d er EBTs im Jahr 5
CONTROLLER
Themen in der
nächsten Ausgabe:
Der Wetter-Faktor:
Mit Wetterdaten smarte
Entscheidungen treffen
RPA im Controlling – Steigerung
der Efzienz im Reporting durch
Robotic Process Automation
Führungs- und Organisations-
konzepte in der Zukunft
CM 5/2 019
ERSCHEINUNGS-
TERMIN:
09. September 2019
Freuen Sie sich auf spannende Themen!
Ihr Controller Magazin Team.
Treiberbasierte Planung
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