Die meisten Unternehmen verfügen über eine Vielzahl von Kennzahlen. Analyseplattformen generieren standardmäßig Hunderte von Datenpunkten, und durch benutzerdefiniertes Tracking lässt sich dies noch erweitern. Die Herausforderung besteht selten darin, zu wenige Daten zu haben, sondern vielmehr darin, zu wenige Kennzahlen zu besitzen, die für Entscheidungen wirklich nützlich sind. Ein gut konzipiertes KPI-Framework ist kompakter, meinungsstärker und handlungsorientierter als das, womit die meisten Organisationen derzeit arbeiten.
Das Problem mit der üblichen Auswahl von KPIs
KPIs sammeln sich oft an, anstatt gezielt ausgewählt zu werden. Wird ein neuer Kanal in den Marketingmix aufgenommen, fließen neue Kanalkennzahlen in die Berichtsstruktur ein. Fragt ein Stakeholder nach einer bestimmten Kennzahl, wird diese dem Dashboard hinzugefügt. Mit der Zeit spiegelt die Menge der erfassten Kennzahlen die Geschichte von Gesprächen und Anfragen wider, nicht aber eine durchdachte Betrachtung dessen, was für das Unternehmen tatsächlich relevant ist.
Das Ergebnis ist ein umfassendes, aber oberflächliches Reporting – viele Kennzahlen werden erfasst, aber nur wenige werden konsequent überprüft, interpretiert und in konkrete Maßnahmen umgesetzt. Dashboards werden zu Datenbibliotheken anstatt zu Entscheidungshilfen.
Was macht einen KPI tatsächlich nützlich?
Es steht in Zusammenhang mit einer Entscheidung
Ein sinnvoller KPI sollte die Frage klar beantworten: Wenn sich diese Zahl signifikant ändert, welche Entscheidung ändert sich? Eine Kennzahl, die unabhängig von ihrem Wert dieselbe Handlung auslösen würde, ist kein KPI – sie ist ein Datenpunkt. Und obwohl Datenpunkte ihren Platz haben, sollten sie nicht den prominentesten Platz in einem Management-Dashboard einnehmen.
Es liegt im Einflussbereich, wenn nicht sogar in der vollständigen Kontrolle.
KPIs sollten Faktoren erfassen, die das zuständige Team maßgeblich beeinflussen kann. Eine Kennzahl, die ausschließlich von externen Faktoren abhängt – wie saisonalen Nachfrageschwankungen, Änderungen des Plattformalgorithmus oder makroökonomischen Bedingungen – liefert zwar wichtige Kontextinformationen, ist aber als Leistungsindikator ungeeignet, da die Leistung nicht direkt internen Entscheidungen zugeordnet werden kann.
Es hat ein Ziel, das von irgendwoher kommt
Eine Kennzahl ohne Zielvorgabe ist Kontext ohne Richtung. Ebenso wenig Wert hat eine willkürlich festgelegte oder einfach aus dem Vorjahr übernommene Zielvorgabe ohne Überprüfung – sie zeigt lediglich an, ob man über oder unter einer willkürlichen Zahl liegt, nicht aber, ob die Leistung gut ist. KPI-Zielvorgaben sollten auf etwas basieren: historischer Leistung, Wettbewerbsvergleichen, Kapazitätsmodellierung oder strategischer Ausrichtung.
Es ist für die Personen lesbar, die es benutzen.
Eine Kennzahl, deren Interpretation Fachwissen erfordert, eignet sich schlecht als KPI auf Managementebene. Das bedeutet nicht, die Inhalte zu vereinfachen, sondern den Abstraktionsgrad zu wählen, der für die jeweilige Zielgruppe relevant ist. Unterschiedliche Zielgruppen benötigen unterschiedliche Kennzahlen: Ein Channel Manager benötigt detaillierte Informationen zur Kanalperformance, ein CMO hingegen aggregierte Auswirkungen auf Pipeline und Umsatz.
Mann benutzt Smartphone, während eine Person vorbeigeht
- Beginnen Sie mit den Entscheidungen, nicht mit den Daten – identifizieren Sie die drei bis fünf wichtigsten Entscheidungen, die ein Team regelmäßig trifft, und arbeiten Sie rückwärts, um herauszufinden, welche Daten diese Entscheidungen verbessern würden.
- Man unterscheidet zwischen KPIs (drei bis sieben pro Team, die an Entscheidungen gekoppelt sind), Gesundheitsmetriken (größerer Satz, werden nur überprüft, wenn etwas nicht in Ordnung zu sein scheint) und Diagnosemetriken (Instrumente für detaillierte Untersuchungen, nicht für die routinemäßige Berichterstattung).
- Setzen Sie sich klare Ziele, dokumentieren Sie die Begründung für jedes Ziel und erstellen Sie einen Überprüfungsplan, damit die Ziele auch bei sich ändernden Rahmenbedingungen aussagekräftig bleiben.
- Überprüfen Sie jährlich den gesamten KPI-Satz – entfernen Sie Kennzahlen, die nicht mehr entscheidungsrelevant sind, und ersetzen Sie sie durch solche, die es sind.
Wie das Digital Analytics Lab hilft
Digital Analytics Lab entwickelt gemeinsam mit seinen Kunden KPI-Frameworks, bevor Dashboards erstellt werden. Indem wir mit den für jedes Team relevanten Entscheidungen beginnen und die Daten rückwärts analysieren, vermeiden wir das häufige Ergebnis von Dashboards, die zwar viele Kennzahlen enthalten, aber wenig aussagekräftig sind. Wir helfen außerdem dabei, KPI-Frameworks in praktische Dashboard-Strukturen mit einer passenden visuellen Hierarchie zu übersetzen. Diese spiegelt die relative Bedeutung jeder Kennzahl wider und macht es leicht erkennbar, wo Handlungsbedarf besteht.
