Ob Konzern oder kleineres Unternehmen – faktenbasierte, vorausschauende und datengestützte Entscheidungen zu treffen, gestaltet sich zunehmend schwieriger. Die Folgen daraus sind nicht ohne: Immer häufiger müssen Verantwortliche des Managements Aussagen revidieren und Unternehmen niedrigere Einnahmen oder Gewinne ausweisen als erwartet und vorhergesagt – mit negativen Folgen für den Unternehmenswert.
Börsendaten der letzten zwei Jahrzehnte zeigen, dass nach unten korrigierte Geschäftsergebnisse zu einem durchschnittlichen Verlust des Unternehmenswertes in Höhe von 158 Millionen Euro führten.
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Unternehmen, denen es gelingt, diese Lücke zwischen der Performance der Finanzfunktion und den Erwartungen der verschiedenen Stakeholder zu schließen, haben demnach klare Vorteile. Der Unternehmenssteuerung kommt bei der Schließung dieser Erwartungslücke eine Schlüsselfunktion innerhalb des CFO-Office zu. Sie kann mit datenbasierten Fakten wesentlich dazu beitragen, die wichtigsten branchenspezifischen Geschäftsfragen zu beantworten. Zentrale Erkenntnisse, die der CFO mit Hilfe modernster digitaler Technologie – insbesondere Künstlicher Intelligenz und Machine Learning – gewinnt, helfen ihm mehr als je zuvor.
Die Unternehmenssteuerung der Zukunft steht deshalb in direktem Zusammenhang mit der übergeordneten Aufgabe der Finanzfunktion: Ziel ist es, die jeweils beste Entscheidung möglich machen. Um die künftige Unternehmensperformance zuverlässig zu prognostizieren und zu steuern, reicht es nicht mehr aus, zeitlich hinterherhinkende Daten und ausschließlich finanzielle Indikatoren zu berücksichtigen.
„Unternehmenssteuerung bedeutet vor allem, mit geeigneten Maßnahmen auf das zu reagieren, was die interne Lage und externe Effekte erfordern und idealerweise schon eine Idee davon zu haben, in welche Richtung in der nahen Zukunft gesteuert werden muss. Reports zeigen uns heute aber nur längst vergangene Daten und dienen häufig noch als Basis für eine eingeschränkte Finanzplanung, die sich mit den tatsächlichen Treibern gar nicht befasst.“
Wir sind Branchenexperten, Mathematiker, Data Scientists, Wirtschaftswissenschaftler, Ökonometriker und Predictive-Gurus. So erreichen wir auch jene „Predictive Excellence“, die weit über den Erfolg eines einfachen Forecasting-Tools hinausgeht.
Für den Unternehmenserfolg ist es mehr denn je unerlässlich, gezielt diejenigen Daten zu erfassen, die der Organisation beim Verständnis eines jeweils aktuellen Problems helfen. Themen wie die fortschreitende Globalisierung, die internationale Verknüpfung von Wertschöpfungsketten und Absatzmärkten, sowie die steigende Zahl politischer Krisenherde führen zu einer sehr hohen Volatilität auf vielen Märkten sowie starker Heterogenität zwischen Industrien. Diese gestiegene Unsicherheit erschwert einem Unternehmen die Planung und die Unternehmenssteuerung. Um dem zu begegnen und wieder „vor die Welle“ zu kommen, können beispielsweise Frühindikatoren genutzt werden. Eine vorausschauende Abschätzung erlaubt zum Beispiel, etwaige Risiken wie Abnahme-Engpässe rechtzeitig zu identifizieren, einen Lagerüberbestand zu vermeiden und Absatzmärkte anders zu adressieren.
„Frühwarnsysteme, welche die Informationen verschiedener Frühindikatoren aggregieren, können Prognosen für ausgewählte Länder und Industrien darstellen und erlauben eine Vorwegnahme der Entwicklung in den kommenden drei bis sechs Monaten. Somit helfen sie einem Unternehmen, künftige Entwicklungen einzuschätzen. Durch Prognosen für abgestimmte Sektoren können wir eine passgenaue Früherkennung für einzelne Geschäftssparten ermöglichen, was wiederum eine effiziente Steuerung in den Geschäftssparten erlaubt.“
Erfolgreiche Unternehmen stellen mit einer perfekten Unternehmenssteuerung sicher, dass ihre Geschäftsentscheidungen direkt mit ihrer Marktperformance verknüpft sind. Sie
Die richtigen Daten in aggregierter Form – das ist die wesentliche Voraussetzung für alle weiteren Analysen sowie für Reporting und Steuerung. Mit der Analyse dieser Daten anhand definierter KPIs können Unternehmen messen, ob und wie effektiv sie ihre Ziele erreichen. Unser branchenspezifisches KPI-Framework bildet dabei das Gerüst. Es umfasst alle relevanten KPIs und ihre jeweiligen Abhängigkeiten.
Ausgangspunkt ist die Unternehmensstrategie, aus der die zentralen Fragen, die Key Business Questions (KBQs), abgeleitet werden. Diese KBQs definieren die relevanten KPIs. Sie ermöglichen eine faktenbasierte Antwort auf die zentralen Fragen des Unternehmens. Das KPI-Framework selbst spiegelt die Beziehungen zwischen den KPIs wider und speist sich aus internen wie externen Informationen. Im Ergebnis gewinnen Unternehmen ein ganzheitliches Verständnis aller relevanten Einflussfaktoren.
Sorgen Sie für bessere Entscheidungen durch die funktionsübergreifende Integration von Planungsaufgaben in einem System. Dank Automatisierung und hocheffizienter Prozesse verkürzen Sie Ihre Reaktionszeiten und somit die Zeit bis zur Entscheidung.
Im Podcast “Debug the Future - Digital Transformation durch Mensch und Maschine” gibt Prof. Dr. Frauke Schleer-van Gellecom, Expertin für Predictive Excellence bei PwC Deutschland, authentische Einblicke in die Unternehmenssteuerung von Morgen. Dabei widmet sie sich mit ihren Gästen den unterschiedlichen Perspektiven des Transformationsprozess - einerseits aus der Analytics- andererseits aus der Finance-Sicht.
Whitepaper: Wie CFOs ihre Finanzorganisation mithilfe von Predictive Business Steering aufstellen, um auf Herausforderungen der VUCA-Welt zu reagieren
„Best of Consulting 2022“-Preis für PwC und Viega: Lesen Sie im Interview, wie das Forecasting des Sanitärausstatters von Machine Learning profitiert.
„Business Forecasting Reloaded“ hieß es beim trade/off – The Decision Intelligence Summit 2022, bei dem unsere Expertin Prof. Dr. Frauke Schleer-van Gellecom über Themen wie Machine Learning und KI-basierte Forecasts gesprochen hat.
What can be done to proactively anticipate the supply and demand shifts of upcoming disruptions? (LinkedIn)
