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Verkauf

Angebote

Du erstellst Angebote, oft ist ein ganzes Team damit beschäftigt – aber wird aus jedem Angebot ein Auftrag? Schön wärs – immerhin kannst du auf einem Blick erkennen, wie gut sich dein Angebotswesen entwickelt.
Punkt/KPIBemerkung
Angebote/Tag wer erstellt wie viele Angebote am Tag. Du erhältst einen Überblick über dein Angebotswesen.
Angebotssumme/Tag nicht alle Angebote dauern gleich lang, du erhältst einen Überblick über große Angebote und vielleicht sogar Ausschreibungen – wie viele Mitarbeiterstunden benötigst du dafür?
Angebotswahrscheinlichkeit welche Angebote werden zu Aufträgen? Bei welcher Produktart? In welcher Kategorie? Und wie lange dauert es – diese Daten kannst du in der Disposition gleich mitverwenden!

Verkauf

Aufträge

Du analysierst, welche Marketingkanäle, Partnerschaften oder Vertriebsstrategien am effektivsten bei der Generierung von Aufträgen sind. Endlich wird der Erfolg von Werbekampagnen messbar!
Punkt/KPIBemerkung
Kanalbezogene Herkunft Was bringen Webshop, Außendienst, E-Mail-Marketing und Messebesuche? Alles kannst du jetzt in Power BI auswerten.
Werbeerfolgsauswertung du startest eine Kampange und das wird endlich messbar.
Power BI Beispiel: Werbeerfolg
Geografische Herkunft welche Regionen habe ich bereits gut erschlossen, wo besteht noch Potential?
Power BI Beispiel: Dashboard
Kundenbezogene Herkunft sind es Großkunden, B2B oder B2C, die mir die Aufträge bringen?

Verkauf

Vertreter

Endlich weißt du, was deine Vertreter, dein Außendienst dir bringt – Du kannst Verkaufsziele festlegen und die laufend kontrollieren.
Punkt/KPIBemerkung
Umsatz pro Vertreter für bestimmte Zeiträume, in Zusammenhang mit Produktkategorien, Regionen und Marketingkampagnen. Endlich wird dein Verkaufserfolg transparent.
Power BI Beispiel: Verkauf
Zielerreichung Vorgabe und tatsächliche Istwerte – bis hin zur Provisionsabrechnung der Vertreter, all das geht vollautomatisch in Power BI – du brauchst keine mühselig erstellten Excel-Sheets mehr.
Kundenpflege wie oft werden Kunden kontaktiert? Endlich kannst du deine Daten aus dem CRM mit deinem ERP verknüpfen und in Power BI darstellen.
Richtige Umsatzzuordnung falls Außendienstmitarbeiter dein Unternehmen verlassen, wem soll der Umsatz zugeordnet werden? Umschlüsseln bestehender Aufträge ist in Power BI problemlos möglich, während im ERP alles beim Alten bleibt bzw. bleiben muss.

Verkauf

Kundenanalyse

Deine Kunden kaufen, du siehst im ERP nur die Umsatzzahlen. Aber es gibt mehr an Infos, die du durch künstliche Intelligenz in Power BI sichtbar machen kannst.
Punkt/KPIBemerkung
Kundenabwanderungsrate warum kaufen Kunden nicht mehr oder bestimmte Produkte nicht mehr? Auf Basis der täglichen Auswertungen kannst du sofort gegensteuern!
Wiederkaufsrate wer sind die treuesten Kunden? Deckt der Kunde seinen Bedarf zur Gänze bei mir? Gibt es da Produkte, die er vielleicht auch brauchen könnte? Mit einer Warenkorbanalyse kannst du das rasch beantworten.
Power BI Beispiel: Warenkorb
Reklamationsquote welche Kunden haben oder machen Probleme, welche Artikel werden öfter reklamiert? Reklamationen und Retouren verursachen hohe Kosten – weg damit – drehe lieber gezielt an der Qualitätsschraube.
Marktanteilsveränderungen wie entwickeln sich die Marktanteile, welche Kunden wandern ab, welche kommen neu dazu?

Verkauf

Artikelanalyse

Welche Artikel haben eine gute „Marge“, welche sind Ladenhüter und wie sehen alle anderen Faktoren aus?
Punkt/KPIBemerkung
Umsatz-, Stückzahlen und Roherlös das sind die Standards, meist geht das auch im ERP, aber nicht so dynamisch über alle möglichen Dimensionen.
Power BI Beispiel: Multidimensional
Renner-, Pennerliste welche Produkte/Artikel werden kaum gekauft? Welche sind dafür die Topsellser? Wie siehts mit dem Deckungsbeitrag (DB) aus? Du kannst alle Listen nach allen Kriterien sortieren.
ABC-Analyse auf Grund der Umsatzzahlen werden die Artikel eingeteilt – aber nicht statisch, sondern über die Zeit dynamisch. Was im Vorjahr noch eine poor dog war, kannt heute schon eine cash cow sein -Power BI erkennt automatisch diesen Produktlebenszyklus und du kannst sofort dein Portfolio in die richtige Richtung lenken.
Power BI Beispiel: Durchschnittspreise

Logistik

Lager

Gerade beim Handel ist es wichtig, die Kontrolle über den Auslieferungsprozess zu haben, Qualität und Quantität sollten passen!
Punkt/KPIBemerkung
Anzahl der Lieferungen Auswertung der täglichen Lieferungen, z.B. je nach Scannernnummer, versandtes Gewicht/Tag – damit du siehst wie gut deine Komissionierung arbeitet.
Fehlerquote Genauigkeit der Komissionierung, Analyse der Fehler bei bestimmten Komssioniervorgängen, Fehler können teuer werden – gerige Rücksendekosten und zufriedene Kunden sind vorrangig, Power BI zeigt dir mögliches Optimierungspotential.
Lieferpünktlichkeit wie lange dauert es durchschnittlich von der Bestellung bis zur Auslieferung? Werden wir schneller?

Logistik

Versand

Lagerkosten sind mitunter teuer, vor allem dann, wenn das Lager noch fremdfinanziert ist. Eine zeitliche Übersicht über Lagerbestände ist daher unumgänglich.
Punkt/KPIBemerkung
Lagerreichweite, Lagerumschlagshäufigkeit wie lange kommst du mit den Artikeln aus? 60 Tage oder noch länger, ist das wirklich notwendi? Das kannst du für deinen Gesamtbestand, für Artikelkategorien oder einzelne Artikel auswerten und rechtzeitig reagieren bevor dein Lager überquillt.
Lagerwert wie viel Kapital ist in deinem Lager gebunden, wie groß sollte es maximal sein? Lagerkapital ist totes Kapital, selbst auf der Bank würdest du mehr dafür bekommen – reagiere rasch auf die täglichen Power BI-Berichte.
Power BI Beispiel: Dispo_Leitstand
Lagerbewertung werden Artikel am Markt billiger? Gibt es ein Ablaufdatum für deine Ware? Sind Artikel technisch veraltet? Dann musst du schnell reagieren und deine Artikel abverkaufen, bevor sie wertlos sind. Power BI kann dir Signale senden, wenn z.B. die Verkaufspreise sinken und dein Lager noch voll ist.
Bestandsveränderung wird dein Lager immer größer? Was ein Fixposten in der Bilanz ist, solltest du aber tagtäglich wissen – Power BI liefert dir die Informationen und du kannst rasch Bestände abbauen statt aufbauen!

Rechnungswesen

Anlagen

Bei Anlageprojekten geh geht es um lang dauernde Projekte, das sind z.B. Maschinen, Betriebsgebäude, LKWs – können aber auch IT-Projekte und Finanzanlagen sein. Eine meist größere Ausgabe verteilt sich über Jahre. Über so einen Zeitraum sollten Anlagen auch ausgewertet werden.
Punkt/KPIBemerkung
Forecastberechnung du fragst dich, was bringt deine Anlage. Mit Hilfe von Power BI kannst du die AfA, die laufenden Kosten aber aund die Einnahmen übersichtlich darstellen. Die prognostizierten Kosten werden dabei durch die laufenden Kosten ersetzt. Damit weisst du topaktuell, wie rentabel deine Anlage ist.
Break-Even Berechnung ab wann ist der ROI (return on investment) erreicht. Du kaufst die Anlage ja nur dann, wenn sie wirtschaftlich sinnvoll ist. Grafisch kann Power BI diesen Punkt exakt darstellen.
Investitionsrechnung Du planst die Anschaffung einer Anlage, dann kannst du Anlagen mit Investitionsrechnungsverfahren (Kapitalwertmethode, Interner Zinsfuss etc.) in Power BI darstellen. Damit siehst du sofort, was besser ist und vermeidest teure Fehlinvestitionen.

Rechnungswesen

OP-Auswertung

Analysiere das Zahlungsverhalten deiner Kunden – die Forderungen sind die eine Seite, aber zahlen die Kunden – auch rechtzeitig? Nur so kannst du treue Kunden herausfinden und deine Liquidität in Griff bekommen.
Punkt/KPIBemerkung
Rasterung der offenen Forderungen welche sind schon länger offen, welche Mahnstufen wurden bereits durchlaufen – kannst du deine Kunden „erziehen“ oder sind die Forderungen immer länger offen? Dann wird’s Zeit, ein ernstes Wörtchen zu reden.
Mahnstufen welche Mahnstufen wurden bereits durchlaufen, wer lässt sich immer wieder mahnen – gibt es über den Zeitverlauf eine Besserung? Power BI zeigt dir, ob die Anzahl der täglichen Mahnungen bereits sinkt.
Bonitätsrating auf Basis der offenen Posten kann in Power BI die Bonität der Kunden gut dargestellt werden. So siehst du, welche Kunden sich verbesser und wer die wirklich treuen Kunden sind.

Einkauf

Bestellungen

Zwar ist der Verkauf sehr wichtig, aber der würde zusammenbrechen, wenn es keinen Einkauf gibt. Durch effizientes Einkaufen und eine optimale Lagerhaltung kannst du deinen Roherlös und damit die Deckungsbeiträge optimieren.
Punkt/KPIBemerkung
Optimale Bestellmenge Du siehst die Anzahl der Bestellungen, die Bestellmengen und die Lagerstände. Über den zeitlichen Verlauf und mit AI-Unterstützung durch Power BI kannst du dich an die optimale Menge und den optimalen Zeitpunkt der Bestellung herantasten.
Power BI Beispiel: Dispo_Leitstand
Lieferzeiten die durchschnittliche Lieferzeit bestimmter Artikel, Artikelgruppen oder generell kannst du für jede Periode abrufen bzw. auch vergleichen. Sind die Lieferengpässe vorbei und kannst du dein Lager reduzieren? Power BI zeigt dir die Antwort!
Jahresgespräche mit Lieferanten weißt du alles über deinen Lieferanten? Mit Power BI stellst du dir übersichtlich alle Bestellungen, die Liefertreue und deine Verkäufe dar – sowohl Mengen als auch Preise siehst du – bringt die Ware genug Deckungsbeitrag? Damit hast du eine ideale Ausgangsbasis für den Abschluss neuer optimierter Rahmenverträge.
Power BI Beispiel: Multidimensional
Jahresboni der gute Einkaufspreis ist die eine Sache, ein kräftiger Umsatzbonus am Jahresende die andere – dieser Lieferantenbonus sichert dir einen weiteren finanziellen Spielraum – den in der Artikelkalkulation wird dieser Bonus nicht berücksichtigt. Und wenn es keinen Bonus gibt, dann verhandle über Werbekostenzuschüsse..

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