FinanzmanagementMit diesen Kennzahlen Liquidität und Cashflow steuern
Theoretisch ist es ganz einfach, Forderungen (Accounts Receivable, AR) zu managen:
- Ware liefern,
- Rechnung erstellen,
- Zahlungseingang verbuchen,
Damit wäre der Prozess abgeschlossen.
In der Realität sieht es oft anders aus. Zahlungsverzögerungen, Kreditlimits oder auch Nachlässe können Abläufe hemmen.
Mit den folgenden zehn Kennzahlen erkennen Verantwortliche aus dem betrieblichen Finanz- und Rechnungswesen Schwachstellen im Bereich Accounts Receivable.
Durchschnittliche und optimale Forderungslaufzeit: Days Sales Outstanding, DSO, und Best Possible DSO, BPDSO
Idealerweise liegt die durchschnittliche Zeitspanne zwischen Rechnungsstellung und Zahlungseingang nahe an den internen Zahlungszielen. Schwankt sie stark, ist ein Vergleich mit dem Branchendurchschnitt sinnvoll.
Laut einer Analyse von Creditreform sind die Laufzeiten in der Metall-, Elektro-, Logistik- und Transportbranche deutlich länger als im Großhandel, Baugewerbe oder bei Unternehmensdienstleistern.
Weicht der DSO-Wert stark von den Vergleichsgrößen ab, liegt es aber nicht zwangsläufig an den Kunden. Es lohnt sich, einen Blick auf die internen Prozesse zu werfen. Verzögerungen ergeben sich häufig durch
- verspätete Rechnungsstellung,
- mangelnde Abstimmung mit den Zahlungszyklen der Kunden oder
- zu viel manuellen Aufwand.
Zusätzlich zum DSO sollten Finanzmanager die optimale Forderungslaufzeit betrachten. Die BPDSO zeigt auf, wie schnell Zahlungen eingingen, wenn alle Kunden fristgerecht bezahlten.
Laut Experten liegen DSO und BPDSO idealerweise höchstens drei bis vier Tage auseinander, ansonsten besteht Handlungsbedarf. Aus der Differenz zwischen DSO und BPDSO ergeben sich die durchschnittlichen Verzugstage.
Durchschnittliche Verzugstage: Average Days Delinquent, ADD
Ein direktes Maß für die Leistungsfähigkeit des Debitorenmanagements ist die Anzahl der Tage, die Rechnungen im Schnitt überfällig bleiben.
Dabei ist der absolute ADD-Wert weniger entscheidend. Aussagekräftiger ist, ob ADD und DSO synchron steigen oder fallen:
- Bewegen sie sich in dieselbe Richtung, verbessert oder verschlechtert sich der Inkasso-Prozess.
- Steigen oder fallen beide unabhängig voneinander, spielen sehr wahrscheinlich andere Faktoren eine Rolle.
Das können etwa Qualität und Service sowie damit verbunden die Kundenzufriedenheit oder Änderungen der Kreditbedingungen sein.
Inkasso-Effektivitätsindex: Collection Effectiveness Index, CEI
Der Collection Effectiveness Index (CEI) zeigt, wie viel Prozent aller verfügbaren Forderungen in einem bestimmten Zeitraum eingezogen wurden.
Ein Wert unter 80 Prozent gilt allgemein als schlecht – wobei es auch hier große Branchenunterschiede gibt.
Der CEI eignet sich sehr gut für die laufende, eher kurzfristige Steuerung des Forderungsmanagements – etwa auf monatlicher Basis. Der DSO-Wert ist bei längerfristigen Trendanalysen und Benchmarks über Quartale oder Jahre hinweg hilfreich.
Auch in Phasen mit starken konjunkturellen oder saisonalen Schwankungen bildet der CEI die operative Einzugsleistung häufig klarer ab als der DSO.
Forderungsumschlag: Accounts Receivable Turnover Ratio, ART
Der Forderungsumschlag ist ein weiterer wichtiger Indikator für die Qualität von Cashflow und Debitorenmanagement. Er gibt an, wie oft Forderungen in einem bestimmten Zeitraum über den Umsatz umgeschlagen, also „zurückverdient“ werden:
- Ein hoher Wert zeigt ein funktionierendes Forderungsmanagement an.
- Ein niedriger Wert weist auf Zahlungsverzögerungen und mögliche Ausfälle hin.
Allerdings können einzelne Großkunden das Bild verzerren, da sehr große Forderungen den ART überdurchschnittlich negativ oder positiv beeinflussen. Finanzverantwortliche sollten daher den ART segmentiert ausweisen und zusätzlich den DSO betrachten.
Forderungen mehr als 90 Tage überfällig
Je länger Unternehmen auf ihr Geld warten müssen, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Rechnung gar nicht bezahlt wird. Die Erfahrung zeigt: Forderungen, die älter als 180 Tage sind, bleiben in etwa 80 Prozent der Fälle uneinbringlich.
Nach mehr als 90 Tagen sollten deshalb höchstens 15 Prozent der Forderungen noch offen sein.
Fachleute empfehlen, Forderungen in Fälligkeitskategorien von 30, 60 und 90 Tagen einzuteilen und automatisiert zu überwachen. So ist es möglich, rechtzeitig zu handeln.
Nutzung eingeräumter Kreditlinien
Gehen Kunden regelmäßig bis an ihr Kreditlimit, sagt das wenig über die Qualität der Kundenbeziehung aus. Finanzmanager sollten diesen Faktor immer im Zusammenhang mit dem Zahlungsverhalten betrachten.
Wer seinen Kreditrahmen bis zum Anschlag ausnutzt – dabei jedoch stets fristgemäß bezahlt –, ist ein verlässlicher Geschäftspartner. Hier könnte ein höheres Kreditlimit sogar zusätzliches Umsatzpotenzial erschließen.
Anders verhält es sich mit Kunden, die dauerhaft an ihrer Kreditgrenze agieren und zudem verspätet bezahlen. Solche Muster deuten auf ein erhöhtes Ausfallrisiko hin.
Forderungsausfallquote: Bad Debt to Sales Ratio
Eine hohe Forderungsausfallquote wirkt sich unmittelbar auf Liquidität und Marge aus. Experten empfehlen, eine Quote von 0,5 Prozent oder weniger an uneinbringlichen Rechnungen anzustreben.
Sehr niedrige Ausfallquoten sollten dennoch nicht automatisch als ideal betrachtet werden:
- Eine sehr niedrige Quote kann Zeichen eines effizienten Risikomanagements sein oder
- auf eine zu restriktive Kreditpolitik und damit entgangene Umsätze hindeuten.
Anzahl Kunden mit hohem Ausfallrisiko
Je mehr Forderungen auf risikobehaftete Kunden entfallen, desto größer ist der Aufwand im Forderungsmanagement. Um deren Anteil zuverlässig zu ermitteln, braucht es zunächst klare Risikokriterien – etwa
- Bonitätsscores,
- Zahlungsverhalten oder
- Branchenrisiken.
Anschließend lassen sich Kunden in Risikogruppen einteilen und die offenen Posten zuordnen. So wird sichtbar, wo genauer hingeschaut, enger gemahnt oder mit strengeren Zahlungszielen gearbeitet werden muss.
Anteil an unberechtigten Abzügen, Unterzahlungen und Gutschriften
Unberechtigte Abzüge, Unterzahlungen und nachträgliche Gutschriften bremsen die Performance des Forderungsmanagements – und sind mehr als ein Buchhaltungsproblem.
Sie entstehen beispielsweise durch
- fehlerhafte Lieferungen oder
- mangelnde Abstimmung zwischen Vertrieb und Buchhaltung.
Sprich: Die Ursachen offenbaren häufig Schwächen in Logistik, Kundenbetreuung oder interner Kommunikation.
KI hilft heute dabei, berechtigte von unberechtigten Fällen zu trennen und Muster zu erkennen. Eine genaue Analyse zeigt, welche Prozesse gezielt verbessert werden müssen.
Prozentsatz an Zahlungszielverlängerungen
Häufen sich Anfragen nach längeren Zahlungsfristen, ist das ein Warnsignal – besonders in konjunkturschwachen Zeiten.
Laut Creditreform liegen die Zahlungsziele bei 32 Tagen. Durch die Wirtschaftskrise liegt der Fokus von Lieferanten und Kreditgebern auf der Optimierung des Forderungsmanagements. Angesichts zunehmender Insolvenzen und einer schwachen Auftragslage versuchen sie, Zahlungsausfälle um jeden Preis zu vermeiden.
- Wer Verlängerungen verweigert, riskiert höhere Ausfälle oder kann Kunden an flexiblere Wettbewerber verlieren.
- Wer sie gewährt, belastet seine eigene Liquidität.
Gerade in konjunkturschwachen Zeiten gilt es daher genau abzuwägen, welche Maßnahme für das eigene Unternehmen die richtige ist.
Finanzautomatisierung als Hebel
Wer KPIs messen will, braucht belastbare Daten. Lösungen zur Finanzautomatisierung bündeln interne Rechnungs- und Zahlungsdaten, Informationen aus ERP-Systemen und externe Bonitätsdaten.
Integrierte KI-Funktionalitäten analysieren Zahlungshistorie und Kundenverhalten und berechnen voraussichtliche Zahlungstermine.
CFOs verfügen damit über die Einblicke, die sie für belastbare Liquiditäts- und Cashflow-Prognosen benötigen. Die Praxis zeigt, dass es effizienter ist, das Forderungsmanagement zu automatisieren, als ständig Zahlungsausfällen hinterherzujagen.


