Kennzahlen-Dashboards mit Excel erstellenVertriebsdashboard erstellen – Kennzahlen, Analysen und Praxisbeispiel

Was soll ein Vertriebsdashboard leisten?

Ein Vertriebsdashboard soll nicht möglichst viele Zahlen auf einer Bildschirmseite versammeln. Sein eigentlicher Nutzen entsteht, wenn es

• relevante Entwicklungen sichtbar macht,
• Abweichungen einordnet und
• den Anwender gezielt zu den Bereichen führt, die eine genauere Analyse benötigen.

Ein Vertriebsdashboard ist demnach nicht das Ende der Analyse. Es zeigt vielmehr, wo eine genauere Analyse beginnen sollte.

Im Mittelpunkt steht die fachliche Konzeption:

• Welche Fragen soll ein Vertriebsdashboard beantworten?
• Welche Kennzahlen braucht es dafür?
• Wie unterscheiden sich Umsatz, Absatz und Profitabilität?
• Welche Rolle spielen Plan, Vorjahr und Pipeline?
• Und wie führt der Weg vom Gesamtwert zur relevanten Detailinformation?

Vertriebsdaten dafür gibt es in vielen Unternehmen reichlich: Umsätze, Absatzmengen, Aufträge, Kunden, Regionen, Produkte, Planwerte oder Informationen aus dem CRM-System.

Fragen, die ein Vertriebsdashboard beantworten sollte

• Wo stehen wir?
• Wie entwickeln wir uns?
• Erreichen wir unsere Ziele?
• Wo entstehen relevante Abweichungen?
• Wo müssen wir genauer hinschauen?

Welche dieser Fragen auf den ersten Blick im Vordergrund stehen, hängt von der Zielgruppe ab. Geschäftsführung, Vertriebsleitung und operative Steuerung brauchen nicht dieselbe Kennzahlendichte.

Ein einziges Blatt für alle Rollen erzeugt leicht genau die Überladung, die ein Dashboard vermeiden soll.

Aber: Eine einzelne Kennzahl kann die Vertriebsperformance kaum vollständig beschreiben. Für ein vollständiges Bild werden deshalb im Folgenden unterschiedliche Perspektiven betrachtet und zu einem gemeinsamen Analysebild zusammengeführt.

Kennzahlen zum Vertriebserfolg

Umsatz ist eine zentrale Vertriebskennzahl. Er zeigt das wertmäßige Verkaufsvolumen, beantwortet aber nicht automatisch die Frage nach der wirtschaftlichen Qualität des Geschäfts.

Ein hoher oder steigender Umsatz kann deshalb nicht isoliert mit einer positiven wirtschaftlichen Entwicklung gleichgesetzt werden.

Produktgruppe A erzielt den höheren Umsatz, Produktgruppe B im Beispiel jedoch den höheren Ergebnisbeitrag. Eine reine Umsatzrangfolge kann deshalb für bestimmte Steuerungsfragen unzureichend sein.

Zudem können sich Umsatz und Ergebnisbeitrag in unterschiedliche Richtungen entwickeln. Mögliche Einflussgrößen können sein:

• Preise
• höhere Preisnachlässe (Rabattquote)
• Stornierungen (Stornoquote)
• Kosten
• Produktmix

Welche Erklärung tatsächlich zutrifft, muss anhand der Daten untersucht werden.

Ergebnisbeitrag und Marge

Absolute und relative Ergebnisgrößen ergänzen sich. Eine Marge setzt die verwendete Ergebnisgröße ins Verhältnis zum Umsatz:

Marge =
Ergebnisgröße ÷ Umsatz × 100

Der Zusammenhang kann dann beispielsweise in einem Portfolio-Diagramm dargestellt werden:

Welche Bezeichnung verwendet wird – beispielsweise Rohertrag, Deckungsbeitrag oder eine bestimmte Deckungsbeitragsstufe wie DB I oder DB II –, sollte sich an der Kostenrechnung des Unternehmens orientieren.

Entscheidend ist, dass jeder Begriff genau die Größe bezeichnet, die tatsächlich berechnet wird. „Gewinn“ sollte etwa nur dann verwendet werden, wenn auch tatsächlich der Gewinn gemeint ist.

Tipp: Verwenden Sie im Dashboard dieselben Ergebnisbegriffe und Definitionen wie in der internen Kostenrechnung.

Die vier Perspektiven der Vertriebsperformance

Für das Vertriebsdashboard bietet sich ein einfaches Ordnungsmodell mit vier Perspektiven an:

Diese vier Perspektiven sind keine starre Vorgabe. Welche davon benötigt werden, hängt vom Geschäftsmodell, den Vertriebszielen und den verfügbaren Daten ab.

Volumen und Profitabilität

Die Volumenperspektive beantwortet die Frage, wie viel Geschäft erzielt wird – wertmäßig beispielsweise durch den Umsatz und mengenmäßig durch den Absatz.

Die Profitabilität ergänzt diese Betrachtung um die Frage, welchen wirtschaftlichen Beitrag dieses Geschäft liefert.

Entwicklung und Zielerreichung

Eine Kennzahl kann gegenüber dem Vorjahr steigen und trotzdem unter dem geplanten Wert liegen. Deshalb müssen die Fragen „Wie entwickeln wir uns?“ und „Erreichen wir unser Ziel?“ getrennt betrachtet werden.

Kunden und Pipeline

Neben dem realisierten Geschäft ist auch die Entwicklung der Kundenbasis interessant. Neukunden zeigen die Zugänge; verlorene Kunden beziehungsweise die Abwanderungsrate machen sichtbar, was im selben Zeitraum aus dem Bestand verloren geht.

Sind strukturierte CRM-Daten vorhanden, können zusätzlich Opportunities und Pipelinekennzahlen einbezogen werden.

Wichtig ist die begriffliche Trennung:

• Pipeline beschreibt noch nicht gewonnenes potenzielles Geschäft.
• Auftragseingang entsteht mit einem verbindlichen Auftrag.
• Umsatz erst mit der im Unternehmen festgelegten Umsatzrealisierung.

Plan- und Istwerte dürfen deshalb nicht zwischen diesen Größen wechseln.

Welche KPI beantwortet welche Frage?

Sind die Perspektiven festgelegt, folgt die Auswahl der konkreten Kennzahlen. Ausgangspunkt sollte nicht die Frage sein, welche KPIs dargestellt werden könnten, sondern welche Vertriebsfrage beantwortet werden soll.

Für die im Dashboard verwendeten Kennzahlen sollten die Rechenwege feststehen, bevor das Dashboard gebaut wird. Zum Beispiel: 

• Wachstumsrate = (Ist – Vorjahr) ÷ Vorjahr × 100
• Zielerreichungsgrad = Ist ÷ Plan × 100
• Planabweichung = Ist – Plan
• Planabweichung in % = (Ist – Plan) ÷ Plan × 100
• Pipeline Coverage = offenes Pipelinevolumen ÷ noch verbleibendes Umsatzziel
• Conversion Rate = gewonnene Opportunities ÷ alle Opportunities × 100
• Abwanderungsrate = verlorene Kunden im Zeitraum ÷ Kunden zu Beginn des Zeitraums × 100

Die Formeln müssen zur jeweiligen Definition passen. Bei der Conversion-Rate gehören beispielsweise nur abgeschlossene Opportunities in den Nenner; offene Verkaufschancen sind noch nicht entschieden.

Bei der Abwanderungsrate bezieht sich der Nenner auf den Kundenbestand zu Beginn des betrachteten Zeitraums. Entscheidend ist, dass dieselbe Definition im gesamten Dashboard verwendet wird.

Unterscheiden Sie für Ihre KPIs:

• Absolute Größen: beispielsweise Umsatz, Absatz, Deckungsbeitrag oder Anzahl der Neukunden
• Relative Größen: Sie setzen Werte in Beziehung, etwa Wachstumsrate, Marge, Zielerreichungsgrad oder Abschlussquote.

Beide Sichtweisen können sich sinnvoll ergänzen.

Umsatz und Absatz gemeinsam betrachten

Der Umsatz beschreibt den Verkaufswert, der Absatz die verkaufte Menge. Vereinfacht gilt für ein Produkt beziehungsweise als Durchschnittsbetrachtung:

Umsatz = Absatzmenge × Verkaufspreis

Bei mehreren Produkten kann zusätzlich der Produktmix die Entwicklung beeinflussen. Die Formel erklärt deshalb nicht automatisch jede Umsatzänderung.

Steigt der Umsatz, während der Absatz zurückgeht, können höhere Verkaufspreise, eine gesunkene Rabattquote oder ein veränderter Produktmix mögliche Erklärungen sein. Die tatsächliche Ursache lässt sich aus diesen beiden Kennzahlen allein jedoch nicht bestimmen.

Der nächste Diagnoseschritt ist die Zerlegung der Umsatzabweichung. Im Vertriebscontrolling wird dazu üblicherweise mindestens zwischen Preis- und Mengeneffekt unterschieden:

• Preiseffekt = (Ist-Preis – Vergleichspreis) × Ist-Menge
• Mengeneffekt = (Ist-Menge – Vergleichsmenge) × Vergleichspreis

Als Vergleichswert dient der Planwert oder der Wert aus dem Vorjahr.

Für ein einzelnes Produkt ergänzen sich beide Effekte in dieser Abgrenzung exakt zur gesamten Umsatzabweichung:

Preiseffekt + Mengeneffekt =
Ist-Umsatz – Vergleichsumsatz

Bei mehreren Produkten kommt der Mixeffekt hinzu: Er entsteht, wenn sich der Anteil höher- oder niedrigpreisiger Artikel verändert.

Kennzahl + Dimension + Vergleich

Prinzip: Kennzahl + Dimension + Vergleich = Analyseinformation

Beispiele:

• Umsatz + Region + Plan beantwortet die Frage, welche Region ihr Umsatzziel erreicht.
• Deckungsbeitrag + Produktgruppe + Vorjahr zeigt, wie sich der Deckungsbeitrag einzelner Produktgruppen entwickelt.

Als Dimensionen kommen je nach Geschäftsmodell etwa Region, Produktgruppe, Produkt, Kunde oder Vertriebskanal infrage.

Klare Definitionen und eine belastbare Datengrundlage für die Kennzahlen

Bevor eine KPI in das Vertriebsdashboard aufgenommen wird, muss eindeutig feststehen, was gemessen wird:

• Wann gilt ein Kunde als Neukunde?
• Wann gilt ein Kunde als verloren – etwa nach welchem Zeitraum ohne Kauf?
• Wann gilt eine Opportunity als gewonnen?
• Welche Kosten fließen in den Deckungsbeitrag ein?
• Welche Mengeneinheit verwenden wir beim Absatz?
• Welcher Zeitbezug gilt für Ist, Plan und Vorjahr?
• Meint die Zahl Pipeline, Auftragseingang oder fakturierten Umsatz?

Gleichzeitig müssen die benötigten Informationen vorhanden sein:

• Umsatz benötigt Verkaufswert und Zeitbezug,
• Absatz benötigt Mengeninformationen,
• Profitabilitätskennzahlen benötigen geeignete Kosteninformationen,
• Zielerreichung benötigt Planwerte,
• Kundenanalysen benötigen eine eindeutige Kundenidentifikation und
• Pipelinekennzahlen benötigen strukturierte CRM-Daten.

Für belastbare KPIs braucht es außerdem eine verlässliche Datengrundlage. Prüfen Sie vor dem Aufbau des Dashboards, ob die benötigten Schlüsselfelder vollständig gepflegt sind und alle Kennzahlen einheitlich definiert werden.

Ein Data Dictionary kann beispielsweise festhalten, wann eine Opportunity als gewonnen, ein Kunde als verloren oder ein Umsatz als realisiert gilt. Ebenso wichtig ist, dass unterschiedliche Berichte auf dieselben Definitionen und Datenquellen zugreifen.

Kennzahlen richtig vergleichen: Ist, Plan, Vorjahr sowie Leading und Lagging Indicators

Eine Kennzahl erhält ihren Informationswert häufig erst durch den richtigen Vergleich. Ein Umsatz von 10,8 Mio. EUR sagt allein noch wenig aus.

Damit der Vergleich belastbar ist, müssen Ist, Plan und Vorjahr dieselbe Periodendefinition verwenden: Monat, Quartal, Jahr oder Year-to-Date. Ein YTD-Ist gehört also zu einem YTD-Plan und einem YTD-Vorjahr.

Auch die unterjährige Planverteilung sollte die tatsächliche Saisonalität berücksichtigen; ein Jahresplan, der pauschal durch zwölf geteilt wird, kann saisonal starke und schwache Monate verzerren.

Wachstum bedeutet nicht automatisch Zielerreichung

Gegenüber dem Vorjahr ist der Umsatz um 8 % gestiegen. Der Zielerreichungsgrad beträgt jedoch nur 10,8 ÷ 11,5 = 93,9 %. Beide Aussagen sind gleichzeitig richtig.

Leading und Lagging Indicators unterscheiden

Lagging Indicators betrachten Ergebnisse, die bereits entstanden sind. Im Vertrieb können dazu beispielsweise realisierter Umsatz, Absatz, Deckungsbeitrag, erzielte Marge oder die Abschlussquote abgeschlossener Opportunities gehören.

Leading Indicators beziehen sich dagegen auf vorgelagerte Aktivitäten oder Entwicklungen. Je nach Vertriebsprozess können qualifizierte Opportunities, offene Angebote, Pipeline Coverage oder das Pipeline-Volumen als Frühindikatoren dienen. Sie können Hinweise auf spätere Entwicklungen geben, garantieren diese jedoch nicht.

Pipeline Coverage setzt das offene Pipelinevolumen ins Verhältnis zum noch verbleibenden Umsatzziel. Sie zeigt damit, ob grundsätzlich genügend potenzielles Geschäft vorhanden ist. Über die Qualität der Pipeline sagt die Kennzahl allein jedoch wenig aus; Abschlusswahrscheinlichkeit und Vertriebszyklus müssen bei der Interpretation mitgedacht werden.

Rückblick und Ausblick miteinander verbinden

Ein Vertriebsdashboard kann Ergebniskennzahlen, Zielvergleiche und – sofern geeignete Daten vorhanden sind – vorgelagerte Vertriebsindikatoren miteinander verbinden.

Damit beantwortet es nicht nur, was erreicht wurde, sondern auch, wie die Entwicklung zum Ziel verläuft und welche Prozesse beobachtet werden sollten.

Vom Überblick zum Detail: das dreistufige Analysemodell

Die eigentliche Analyse beginnt häufig erst, wenn eine Kennzahl auffällig wird. Zeigt das Dashboard beispielsweise eine Zielerreichung von 93,9 %, ist zunächst nur bekannt, dass eine Abweichung zum Plan besteht. Offen ist noch, wo sie entsteht und was dahintersteht.

Zentrales Analysemodell: Überblick → Diagnose → Detail

Überblick: Was passiert?

Auf der ersten Ebene stehen wenige zentrale Kennzahlen im Mittelpunkt, etwa Umsatz, Absatz, Wachstum, Zielerreichung, Ergebnisbeitrag und Marge.

Der Überblick soll relevante Entwicklungen und Abweichungen sichtbar machen.

Diagnose: Wo entsteht die Abweichung?

Eine auffällige Kennzahl wird nach geeigneten Dimensionen zerlegt, beispielsweise Region, Produktgruppe, Vertriebskanal oder Kundengruppe.

Liegt der Gesamtumsatz unter Plan, könnte die nächste Frage lauten: Welche Region weist die größte negative Planabweichung auf?

Detail: Was steckt dahinter?

Auf der dritten Ebene geht es um die relevanten Einzelinformationen. Über alle drei Ebenen hinweg ergibt sich ein Drill-down-Pfad:

Gesamtunternehmen → Region → Produktgruppe → Produkt oder Kunde → Auftrag beziehungsweise Opportunity.

Auffälligkeit ist nicht Ursache

Selbst wenn eine Abweichung bis zu einer Produktgruppe oder einem Kunden eingegrenzt wurde, ist die Ursache noch nicht automatisch bekannt. Eine Auffälligkeit zeigt, wo genauer analysiert werden sollte – sie beweist noch nicht, warum die Entwicklung eingetreten ist.

Weitere Informationen – etwa Absatzmengen, Preise, Rabatte, Produktmix oder einzelne Aufträge – müssen geprüft werden. Dafür eignet sich die Preis-Mengen-Zerlegung als nächster Rechenschritt, bevor einzelne Belege geöffnet werden.

Analyseprozess: Auffälligkeit erkennen → Abweichung lokalisieren → Detail analysieren → mögliche Erklärung anhand der Daten überprüfen

Vertriebsperformance analysieren: Regionen, Produkte, Kunden und Top-/Flop-Analysen

Wenn Sie Regionen, Produkte oder Kunden miteinander vergleichen, müssen Sie zuerst festlegen, anhand welcher Kennzahl Sie die Vertriebsperformance beurteilen möchten. Eine einfache Rangliste nach Umsatz reicht häufig nicht aus.

Umsatzstärke ist nicht gleich Vertriebsperformance

Im Beispiel liegt Nord nach Umsatz vorn. Nach Wachstum, Zielerreichung und DB-Marge liegt Süd vorn. Die Formulierung „beste Region“ wäre deshalb ohne Kriterium nicht eindeutig.

Sinnvoller sind konkrete Aussagen wie

• umsatzstärkste Region
• höchste Zielerreichung
• höchste Marge
• größte negative Planabweichung

Bei Produkten können Umsatz, Absatz, Wachstum, Ergebnisbeitrag oder Planabweichung relevant sein. Bei Kunden können unter anderem Umsatz, Veränderung gegenüber Vorjahr oder Planabweichung betrachtet werden. Die Kennzahl bestimmt, was gemessen wird; die Dimension bestimmt, wonach analysiert wird.

Top-/Flop-Analysen

Top-/Flop-Analyse benötigt eine eindeutig benannte Kennzahl und einen eindeutig definierten Vergleich. Die Bezeichnung „Top‑10-Kunden“ ist unvollständig.

Gemeint sein könnten beispielsweise Top 10 nach Umsatz, Umsatzwachstum, Deckungsbeitrag oder positiver Planabweichung.

Auffälligkeiten statt endloser Ranglisten

Ein umsatzstarker Kunde kann gleichzeitig einen deutlichen Umsatzrückgang aufweisen. Eine reine Top-Umsatzliste würde diesen Kunden weiterhin weit oben zeigen, während eine Veränderungsanalyse den Rückgang sichtbar macht.

Das Sortierkriterium muss sich deshalb aus der Vertriebsfrage ergeben.

Die richtigen Visualisierungen und das Layout für ein Vertriebsdashboard

Erst wenn Kennzahlen und Analysen feststehen, folgt die Darstellung. Der Diagrammtyp ist kein Ausgangspunkt, sondern ein Mittel, um eine konkrete Vertriebsfrage schnell erfassbar zu machen.

KPI-Karten für den Überblick

Zentrale Kennzahlen lassen sich kompakt als KPI-Karten darstellen, beispielsweise

• Umsatz 10,8 Mio. EUR
• Wachstum zum Vorjahr +8,0 %
• Zielerreichung 93,9 %
• DB-Marge 18,4 %

Aussagekräftig werden solche Karten durch den passenden Vergleich mit Plan oder Vorjahr. Darunter können Zeitreihen und Diagnosegrafiken folgen; Detailwerte oder Ranglisten gehören in Tabellen.

Farbe einsetzen

Farbe sollte vor allem Orientierung schaffen und relevante Abweichungen hervorheben. Eine zurückhaltende Farbgebung lässt Ausnahmen stärker wirken als ein Dashboard, in dem jede Kennzahl farblich konkurriert.

Bei Ampellogiken sollten Rot und Grün nicht die einzige Information tragen. Ergänzen Sie Farbe durch Vorzeichen, Symbole oder eine eindeutige Beschriftung.

Tabellen nutzen

Gerade bei Top-/Flop-Analysen oder Detailinformationen kann eine Tabelle die bessere Darstellung sein. Bedingte Formatierungen helfen, relevante Abweichungen hervorzuheben, ohne die exakten Werte zu verstecken.

Verwenden Sie ein Diagramm nicht allein deshalb, weil Sie ein Dashboard erstellen. Wenn eine Tabelle die Vertriebsfrage schneller und präziser beantwortet, ist die Tabelle die bessere Visualisierung.

Praxisbeispiel: Ein Vertriebsdashboard richtig lesen und analysieren

Im Praxisbeispiel zeigt sich, wie aus einzelnen Kennzahlen ein klarer Analyseweg entsteht.

Der erste Blick: Wo stehen wir?

Der Umsatz ist gestiegen, während der Absatz zurückgegangen ist. Gleichzeitig wurde das Umsatzziel bislang nicht erreicht und die DB-Marge liegt unter dem Vorjahreswert.

Die Ursachen sind noch nicht bekannt, aber es ist klar, wo eine weitere Analyse ansetzen sollte.

Von der Auffälligkeit zur Diagnose

Die größte negative Planabweichung liegt im Beispiel in Region West. Der Analyseweg lautet damit: Gesamtunternehmen → Zielerreichung 93,9 % → Region West.

Denselben Pfad können Sie für die gesunkene DB-Marge gehen: zuerst die Region mit dem stärksten Margenrückgang suchen, danach die Produktgruppe.

Von der Region zur Detailanalyse

Die Abweichung konzentriert sich damit auf Produktgruppe C: Gesamtunternehmen → Region West → Produktgruppe C.

Jetzt lohnt der Blick auf einzelne Produkte, Kunden, Absatzentwicklung, Rabatte oder fehlende Aufträge.

Umsatz und Absatz liefern einen weiteren Analysepfad

Auch Umsatz +8 % und Absatz –2 % liefern einen Analysehinweis. Aus beiden Kennzahlen allein lässt sich nicht ableiten, warum der Umsatz trotz geringerer Absatzmenge gestiegen ist.

Dazu können Umsatz und Absatz nach Produktgruppen untersucht und anschließend Preis- und Mengeneffekt, Preiserhöhungen, Rabatte oder Veränderungen im Produktmix geprüft werden.

Der Analyseweg

Checkliste: Was gehört in ein gutes Vertriebsdashboard?

• Beantwortet jede KPI eine konkrete Vertriebsfrage?
• Betrachten Sie neben Umsatz auch Absatz und – sofern verfügbar – geeignete Profitabilitätskennzahlen?
• Unterscheiden Sie Entwicklung und Zielerreichung?
• Verwenden Ist, Plan und Vorjahr dieselbe Periodendefinition (Monat, Quartal, YTD) – und ist der Plan unterjährig sinnvoll verteilt?
• Ist getrennt, ob eine Zahl Pipeline, Auftragseingang oder fakturierten Umsatz meint?
• Sind die verwendeten KPIs eindeutig definiert – einschließlich Formel und Nenner?
• Sind die benötigten Daten in ausreichender Qualität vorhanden?
• Können auffällige Gesamtwerte nach relevanten Dimensionen wie Region, Produktgruppe oder Kunde untersucht werden?
• Ist bei Top-/Flop-Analysen eindeutig angegeben, nach welcher Kennzahl sortiert wird?
• Unterscheiden Sie zwischen bereits erzielten Ergebnissen und vorgelagerten Vertriebsindikatoren (z. B. Pipelinevolumen, Pipeline Coverage)?
• Unterscheiden Sie zwischen einer beobachteten Auffälligkeit und einer tatsächlich belegten Ursache?