Tekom ft 2018 kennzahlen-pardoxon __ schaffner

1. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner FOM Berlin Hochschule für Oekonomie & Management BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH – Oder: Das Kennzahlen-Paradoxon – tekom Frühjahrstagung 2018 | Koblenz, 20.04.2018© liusa - Fotolia.com

2. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Kurzvorstellung 2 Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner  BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH  Inhaber  Berater für u.a. Wissensmanagement, Technische Kommunikation, Management von Innovationsprozessen und Change-Management  FOM Hochschule für Oekonomie und Management gGmbH  Lehrstuhl „Allgemeine BWL - Schwerpunkt Organisation, Technologie- und Innovationsmanagement“  weitere Funktionen o Studiengangleiter „Technologie- und Innovationsmanagement“, Standort Berlin o wissenschaftlicher Studienleiter der FOM Open Business School (OBS), Standort Berlin o Studienleiter für Kooperation & Wirtschaftskontakte, Standort Berlin o FOM KompetenzCenter Technologie- und Innovationsmanagement (KCT), kooptierter Wissenschaftler zuvor u.a.  Geschäftsführer der euroscript-Unternehmen in Deutschland  Professor für Audiovisuelle Medientechnik, HTWK Leipzig  freiberuflicher Unternehmensberater (Gründung der Fa. BIOS im Jahr 1985)  Promotion, Themengebiet „Innovationsmanagement im Medienwesen“  wissenschaftlicher Projektleiter, Institut für angewandte Innovationsforschung IAI e.V.  Studium der Arbeitsökonomie  Studium der Nachrichten-/Automatisierungstechnik  Industriekaufmann 20.04.2018

3. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Agenda 320.04.2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon 1 Was ist eigentlich das Problem? 2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten 4 Wie weiter?

4. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 420.04.2018 © bluedesign - Fotolia.com Wahrnehmung ist immer subjektiv!

5. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem Subjektive Wahrnehmung 5 Sind die Farben in den Feldern „A“ und „B“ gleich?  Schachbrett-Illusion nach Edward Adelson  oft dienen Hilfsgrößen der Erkenntnis 20.04.2018 Quelle: www.kreativrauschen.de/blog/2008/02/09/die-schachbrett-illusion-optische-taeuschung/

6. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem Subjektive Wahrnehmung 6 Was bedeutet…?  … Qualität von Sprache?  … Termintreue?  … Budgeteinhaltung? (z.B. hinsichtlich möglicher Toleranzen)  … Redundanz?  … Quote von wiederverwendeten Objekten?  …  Es braucht klar definierte Erwartungs- und/oder Messkriterien 20.04.2018

7. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem Kennzahlen sollen Objektivität schaffen 7 KPI = Key Performance Indicator = Kennzahl Quantitative Daten, die als bewusste Verdichtung der komplexen Realität über zahlenmäßig erfassbare, betriebswirtschaftliche Sachverhalte sachlich informieren sollen. Kennzahlenarten 20.04.2018 Kennzahlen Absolute Kennzahlen Verhältnis- zahlen Einzelwerte Summen Differenzen Mittelwerte Gliederungszahlen Indexzahlen Beziehungszahlen + - % Vahs, D. / Schäfer-Kunz, J.: Betriebswirtschaftslehre, 5. Aufl., Stuttgart 2007

8. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 8 © fotomek - Fotolia.com 20.04.2018

9. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 920.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 9 © oneinchpunch - Fotolia.com

10. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem? 10 Was ist eigentlich das Problem? Verlust von Glaubwürdigkeit durch Nachlässigkeit in der Erhebung, Auswertung und Interpretation der Kennzahlen  3 Beispiele 20.04.2018

11. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1120.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © zsv3207 - Fotolia.com 20.04.2018

12. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1220.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © yuryimaging - Fotolia.com 20.04.2018 12

13. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1320.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © werbefoto-burger.ch - Fotolia.com 20.04.2018 13

14. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem? Paradoxon 1420.04.2018 Was passiert, wenn uns die Wirklichkeit nur vorgegauckelt wird? Aquarell von Hans Schmidt Paradoxon „Befund, eine Aussage oder Erscheinung, die dem allgemein Erwarteten, der herrschenden Meinung oder Ähnlichem auf unerwartete Weise zuwiderläuft oder beim üblichen Verständnis der betroffenen Gegenstände bzw. Begriffe zu einem Widerspruch führt.“ [Uwe Meyer: Wörterbuch der Philosophischen Begriffe]

15. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1520.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © alphaspirit - Fotolia.com 20.04.2018 15

16. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem? Analyse von Paradoxien 16 Erkennen und analysieren von Paradoxien  kann zu einem tieferen Verständnis der betreffenden Gegenstände bzw. Begriffe oder Situationen führen, was den Widerspruch im besten Fall auflöst.  Die Lösung des Phänomens basiert hier auf einer (optischen) Täuschung. www.youtube.com/watch?time_continue=60&v=ExUV3GOTDqE

18. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1820.04.2018 © Sergey Nivens - Fotolia.com

19. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling Effektivität & Effizienz als Controlling-Maßstab 19 Controlling wirkt durch rationalitätssichernde Überlegungen bzw. Handlungen auf die Entscheidungsfindung bzw. den Entscheidungsvollzug anderer Akteure ein.  Maßstab für die Rationalität sind die  Effektivität von Handlungen und Entscheidungen sowie  deren Effizienz 20.04.2018 Controlling als Führungsfunktion (z.B. Doku-Leiter) = Reflexionsaufgabe Controlling als Führungsunterstützungsfunktion (z.B. CIO, CFO) = (abgeleitete) Informationsaufgabe Informationsbedarf Informationsbereitstellung Quelle: Küpper (2013), Controlling, S. 29

20. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling Kennzahlen sind die GPS-Daten der BWL 2020.04.2018 © Butch – Fotolia.com  Controlling = Navigationssystem  Kybernetik: Regelung und Steuerung dynamischer Systeme  Festlegung, mit welchen Kennzahlen optimalerweise zu arbeiten ist und wie diese zu interpretieren sind  Kennzahlen = Steuerungsgröße  allein das Arbeiten mit Kennzahlen optimiert noch keine Prozesse  „noch wenig Impulse zur Optimierung von Prozessen“ (Aussage eines RS-Anbieters)  schlüssige Interpretation oft erst durch Kombination verschiedener Kennzahlen  Beispiele vordefinierter Kennzahlen (Quelle: TIM RS) - Anzahl Dokumente nach Dokumententyp, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl Topics nach Typ, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl Medienobjekte nach Typ, Dateiformat, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl Fremddokumente nach Typ, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl der Mehrfachverwendung von Objekten nach Typ, Zeiteinheit  Einsatz von Report-Generatoren  Prämisse: Meta-Daten ABER: Nicht alle Phänomene sind direkt messbar!

21. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 2120.04.2018 „Messe alles, was sich messen lässt, und mache alles messbar, was sich nicht messen lässt.“ Galileo Galilei (15.2.1564 - 8.1.1643)

22. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling Kennzahlenarten 22 Kennzahlen (manifeste Variable) z.B. Seminargebühr, Personalkosten einer Einzelperson z.B. Gesamtbelegschaft, Summe Personalkosten, Summe TD-Kosten z.B. absolute Abgänge, Fehlzeiten, ÜB-Kosten minus Redundanzrabatte z.B. Durchschnittsalter, durchschnittliche Matchraten z.B. Anteil Perso.Kosten von Gesamt, Anteil Term-Fehler je Fehlerklasse z.B. Krankenstand im Verhältnis zu Basisjahr, Veränderung Fehlerkosten im Vergleich zum Vorjahr z.B. Weiterbildungstage pro Mitarbeiter, durchschnittliche Erlöse pro MA Manifeste Variable als Indikatoren (für latente Variable)  latente Variable (z.B. Qualität der Dokumentation, Kundenzufriedenheit) werden über  ein theoretisches Konstrukt (Operationalisierung: Beschreibung empirischer Phänomene)  mittels manifester Variable (= Indikatoren) messbar gemacht 20.04.2018 Einzelwerte Summen Differenzen Mittelwerte Gliederungszahlen Indexzahlen Beziehungszahlen + - %

24. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Unklare Kennzahlen 24 strategiegeleitete Entwicklung von Kennzahlen  Vermeidung von Hinein-Mystifizieren vermuteter Erkenntnisse 20.04.2018 © drubig- Fotolia.com Was will mir diese Kennzahl sagen?

25. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 25 3. Handlungshilfen … Korrelation ≠ Kausalität Korrelation  (ungerichteter) Zusammenhang zwischen zwei Variablen x und y  Korrelationskoeffizient: „r“ liegt zwischen „-1“ und „+1“ positiv linear negativ linear kein bzw. nicht-linearer Zusammenhang Kausalität  tatsächliche Auswirkung von einer Variable x auf die Variable y  [WENN … DANN …] - Konklusion 20.04.2018 z.B. Anzahl Dokumente z.B.Metadatenfehler Lineare Korrelation nach Bravais-Pearson

26. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Ursachen für Korrelation 26 vier mögliche Ursachen für eine Korrelation zwischen zwei Variablen („r“ ≈ ±1) 1. rein zufälliger Effekt (Scheinkorrelation)  Klassisches Beispiel: Die Scheidungsrate im US-Bundesstaat Maine korreliert sehr stark mit dem Pro-Kopf-Konsum von Margarine („r“ = 0,99258) 2. tatsächlicher Wirkungszusammenhang (x ⇒ y)  Kausalität  Dieser muss aber nicht monokausal sein, zusätzlich könnte noch eine dritte Variable z auf y einwirken (x ⇒ y und z ⇒ y).  Beispiel: Einhaltung von Terminologie (x) wirkt auf redaktionelle Textqualität (y), zusätzlich wirkt die sprachliche Ausdrucksfähigkeit des Redakteurs (z) auf „y“ 2. beidseitiger Zusammenhang (x ⇒ y und y ⇒ x)  Beispiel: Bekanntheitsgrad eines Produktes (x) und dessen Verkaufszahlen (y). 2. indirekter Zusammenhang, Variable x wirkt nur über eine dritte, nicht betrachtete Variable z, auf die Variable y  Beispiel: Einführung eines Redaktionssystems (x) wirkt nicht direkt auf die Zufriedenheit der Kunden mit der Produktliteratur (y), sondern nur über die redaktionelle Qualität (z)  Beispiel: Anzahl der Metadatenfehler (y) steigt nicht mit der Anzahl der Dokumente (x), sondern mit dem Beauftragen externer Redakteure (z) 20.04.2018

27. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Prüfung auf Kausalität 27 plausible Interpretation von Korrelationen auf Kausalität  statistisches Analyseverfahren  Kausalitätsprüfung mittels Regressionsanalyse  Untersucht Beziehungen zwischen einer abhängigen Variable von einer oder mehreren unabhängigen Variablen  strukturprüfendes Verfahren (kein strukturendeckendes Verfahren), d.h. eine vermutete Hypothese wird auf Kausalität überprüft  pragmatische Analyseverfahren  deduktive Logik (logisches Schließen)  multiperspektive Diskussion (Wahrung weitgehender Objektivität)  dialektische Argumentation (These/Antithese) 20.04.2018

28. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Drei Ausrichtungen im Controlling 2820.04.2018 Kosten- Controlling Budgeteinhaltung in der Technischen Dokumentation Ziel: finanzielles Gleichgewicht Kosten / Periode z.B. Einhaltung von Zeit- und Kostenbudgets für Betriebsanleitungen Effizienz- Controlling Effizienter Ressourcen- einsatz in der Technischen Dokumentation Ziel: Vermeidung von Verschwendung Kosten / Prozess z.B. Prozesskosten je Erstellungsschritt von Betriebsanleitungen Effektivitäts- Controlling Erfolgsbeitrag der Technischen Dokumentation am Unternehmenserfolg Ziel: Erfolgsbewertung (Kosten, Nutzen) Leistungen / Kosten z.B. Abwendung von Regressforderungen in Bezug auf TD-Kosten in Anlehnung an: Wunderer, R; Sailer, M. (1987b): Die Controlling-Funktion im Personalwesen, in: Personalführung, 20. Jg. (1987), Heft 3, S. 287–292.

29. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … klassische Gütekriterien 30 „Empirie ohne Güte ist wie Fußball ohne Regeln“ 20.04.2018 Validität (Gültigkeit) • Grad der Genauigkeit, mit dem eine Untersuchung das erfasst (misst oder zählt), was sie erfassen soll • keine systematischen Fehler • Negativbeispiel: -Anzahl „reused objects“ misst die Effizienz Reliabilität (Zuverlässigkeit) • Zuverlässigkeit einer Messmethode, bei der eine wiederholte Untersuchung unter denselben Bedingungen und an denselben Gegenständen zu demselben Ergebnis kommt • keine zufälligen Fehler • Negativbeispiel: -veränderte Penalty- Einstellungen Objektivität (Wertfreiheit) • ein Untersuchungs- ergebnis wird bei der Erhebung, Auswertung und Interpretation nicht von den Durchführen- den beeinflusst • verschiedene Experten kommen bei gleicher Erhebung, Auswertung und Interpretation zu identischen Ergebnis- sen (Intersubjektivität) • Negativbeispiel: -Manipulation der Stichprobe

30. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … weitere Gütekriterien zur Plausibilitätssicherung 3120.04.2018 Verfahrensdokumentation • Wertlos sind aus wissenschaftlicher Sicht Erkenntnisse, deren Erhebungsverfahren nicht dokumentiert sind (Mangel an Nachvollziehbarkeit) • z.B. Controlling-Logik, Erhebungsmethode, Formelberechnungen, Verknüpfung mit Assistenzdaten argumentative Interpretationsabsicherung • Belegen empirische Daten nicht unmittelbar evidente (offensichtliche) Sachverhalte und müssen interpretiert werden, sind diese Interpretationen argumentativ zu begründen. • z.B. Klärung eines Vorverständnisses, theoriegeleitete Deutung und schlüssige Argumentation  authentisch wirken vor allem auch Widerlegungen oder Negativdeutungen Regelgeleitetheit • das beschriebene Vorgehen ist systematisch und schrittweise abzuarbeiten • Abweichungen sind zu beschreiben und zu begründen

31. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … weitere Gütekriterien zur Plausibilitätssicherung 3220.04.2018 Nähe zum Gegenstand • Untersuchung fußt auf realistischen Rahmenbedingungen der Arbeitswelt • keine Labor- oder Experimentalstudien darstellen kommunikative Validierung • Die Gültigkeit der Egebnisse durch Rückspiegelung der Ergebnisse sicherstellen • z.B. „Beforschte“ bestätigen die erarbeiteten Ergebnisse (diese besitzen dann eine gewisse Gültigkeit) Triangulation • Aussagekraft durch Multi-Perspektivität verbessern • gleiche Fragestellung auf unterschiedlichen Lösungswegen und auf Basis verschiedener Datenquellen erzielen plausible Ergebnisse

33. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? strategiegeleitete Kennzahlenentwicklung 3420.04.2018 Strategy-Map einer Balanced Scorecard  Ziele in ihrer Ursachen-Wirkungs-Beziehung darstellen  Transparenz in der Kennzahlenentwicklung  Argumentationshilfe  multi-perspektivisch  Grundlage für die Überführung in ein Kennzahlenkonzept Kennzahlen-Workshop auf der tekom Jahrestagung 2014

34. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Strategy-Map einer BSC 20.04.2018 Innovation/ Wissen ProzesseKundenFinanzen höhere User- Zufriedenheit Zahlungsmoral verbessern Fehlerkosten senken Profit TechDoc erhöhen neue mediale Plattformen Einführung Vorschlagswesen Einführung Richtlinien XML-Kompetenz erhöhen Mitarbeiter- Zufriedenheit steigern Qualität verbessern internes Wissens- management Einführung Projektmeeting 35

35. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? strategiegeleitete Kennzahlenentwicklung 3620.04.2018 Perspektive Ziele Kennzahlen Vorgaben Maßnahmen Finanzen Zahlungsmoral verbessern F1.1 … … … Fehlerkosten senken F2.1 Fehlerkosten in % oder € minus 50% lückenlöse Erfassung der Fehlerkosten F2.2 interne Fehlerquote 1/10.000 Stichprobenanalyse Profit TechDoc erhöhen F3.1 … … … Kunden höhere User-Zufriedenheit K. 1.1 Kunden- zufriedenheitsindex x Punkte - Erhebungskonzept erarbeiten - Kundenzufriedenheit 2 x im Jahr messen neue mediale Plattformen K2.1 … … … K2.2 … … … MA-Zufriedenheit steigern K3.1 … … … … K4.1 … … … Prozesse Prozessqualität verbessern P1.1 Anzahl Kundenreklas ≤ 5% (zu Anz. Projekten) Einführung Mess- und Bewertungssystem internes Wissensmanagement P2.1 … … … Einführung Projektmeetings P3.1 Meetingrythmus wöchentlich Spielregeln festlegen … P4.1 … … … Wissen/ Richtlinien einführen W1.1 Anzahl Regelmissachtungen 0% - Richtlinien-Kompetenzen entwickeln - Regelverstöße messbar machen

36. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Kennzahlenbildung und -analyse 3720.04.2018 Phase 1: Interessierende Sachverhalte - wirtschaftliche Zielsetzungen (z.B. aus Strategie ableiten) - Informationsbedürfnis externer Gruppen (z.B. Lieferanten, Shareholder) - Informationsbedarf des Managements Phase 2: Definition der Kennzahlen - präzise Formulierung der notwendigen Kennzahlen - Klärung mehrdeutiger Begriffe und eindeutige Berechnungsanweisungen - Sicherstellung von Konsistenz in der Formelanwendung Phase 3: Erhebung der Daten - Festlegung der Informationsquellen, Metadaten und Verantwortlichkeiten - Wahl der Erhebungsform (Zeitraum, Vollerhebung/Stichprobe, Häufigkeit) - Gegenüberstellung der Erhebungskosten und Steuerungsnutzen Phase 4: Analyse der Kennzahlenwerte - Feinanalyse, Benchmarks mit Vergleichsgrößen zur Problemstellung - Einordnung in den Sinnzusammenhang - Ursachenanalyse (ggfs. weitere Kennzahlen, Befragungen etc.) Phase 5: Aktionsplanung - Ableitung und Durchführung von Maßnahmen zur Zielerreichung - Überprüfung der Zielerreichung (z.B. Erhebung neuer Kennzahlen) - ggfs. Anpassung von Zielen, Maßnahmen, Kennzahlen Informationsaufbereitung Informationsbereitstellung Informationsbedarfsermittlung Informationsbeschaffung BSC- Workshop

37. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Umgang mit Gütekriterien 38 Überprüfen Sie regelmäßig die Glaubwürdigkeit Ihrer Kennzahlen durch Reflektion der Gütekriterien! 20.04.2018

38. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Kennzahlenarbeit ist … 3920.04.2018 Quelle: www.youtube.com/watch?v=06iuga9G9T4 … Präzisionsarbeit

39. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Ihre Meinung ist uns wichtig! 40 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Sagen Sie uns bitte, wie Ihnen der Vortrag gefallen hat. Wir freuen uns auf Ihr Feedback per Smartphone oder Tablet unter http://fv13.honestly.de oder scannen Sie den QR-Code Das Bewertungstool steht Ihnen auch noch nach der Tagung zur Verfügung! 20.04.2018

40. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 41 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 20.04.2018 © pathdoc - Fotolia.com Diese Unterlagen sind ausschließlich zu Präsentationszwecken bestimmt. Alle Inhalten wurden nach bestem Wissen und Gewissen erarbeitet, etwaige Fehler gehen allein zu Lasten des Autors. Über Anregungen und Verbesserungen freuen wir uns sehr. Das Copyright liegt bei der BIOS Dr-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH. BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner Körtestraße 6a • 10967 Berlin michael@schaffner.de • www.schaffner.de Tel: +49 (0)30 69 81 68 - 01 Fax: +49 (0)30 69 81 68 - 02 mobil: +49 (0)171 688 07 59 FOM Hochschule für Oekonomie & Management gGmbH Hochschulzentrum Berlin Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner Professur für Allg. BWL - Schwerpunkt Organisation, Technologie- und Innovationsmanagement Bismarckstraße 107 • 10625 Berlin michael.schaffner@fom.de • www.fom.de

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