Ein gutes Zielsystem übersetzt die langfristige Ausrichtung einer Organisation (Vision, Mission, Strategie) in konkrete Ziele und Maßnahmen von Teams und Mitarbeitenden und leistet dadurch einen wichtigen Beitrag für die Wertschöpfung der jeweiligen Organisation. Die entwickelten und in Umsetzung gebrachten Ziele helfen dabei, die wenig konkreten Führungsabsichten aus Team- und Mitarbeitergesprächen in messbare Ergebnisbeiträge innerhalb eines festgelegten Zeitraums zu überführen. Eine inhaltlich solide Datengrundlage sowie deren Verfügbarkeit für Führungskräfte und Mitarbeitende ist essentiell, um anspruchsvolle und messbare Ziele entwickeln zu können und den Fortschritt in der Zielerreichung sichtbar zu machen.

Indem Mitarbeitende und Führungskräfte im Rahmen von Zielvereinbarungen immer stärker den Ansatz der Ergebnisorientierung einfordern, steigt die Anforderung an die Messbarkeit. Können für die Zielsetzung und deren Bewertung keine Ergebniskennzahlen zur Verfügung gestellt werden, bleibt häufig nur die Messung von Aktivitäten übrig. Zwar kann über einfachste Hilfsmittel (z.B. über Microsoft Excel) erfasst werden, wie viele Besuche der Vertrieb im Monat durchführt oder wie viele Innovations-Workshops die Entwicklung durchgeführt hat – aber ob diese Aktivitäten wirksam sind, zeigt erst die Entwicklung der Ergebniskennzahlen. So können hinter der Anzahl der Besuche eine Verbesserung der Abschluss-Quote oder eine höhere Marktdurchdringung, bei der Durchführung von Innovationsworkshops die Steigerung der Innovationsrate o.ä. stehen. Damit die Steuerung über Ziele auf einer solchen Ergebnis-Ebene stattfinden kann, werden die entsprechenden Daten benötigt, auf die einfach zugegriffen werden können muss, um auch bei den Zielen Ursache (ausgerichtete Aktivität) und Wirkung (sich eingestelltes Ergebnis) abbilden zu können. Sind keine Ergebnisdaten verfügbar, führt dies häufig zu einer Aktivitäts-/Input-orientierten Steuerung, häufig einhergehend mit Ausprägungen des Mikro-Managements.

Ein weiterer Ansatzpunkt für Daten im Umfeld der Ziele ist die Bestimmung eines anspruchsvollen Niveaus der Ergebniskennzahlen. Ob ein Ziel anspruchsvoll ist, hängt von mehreren Faktoren ab, die über Daten fundiert beschrieben werden können: 

• Bewertung der Leistungsfähigkeit anhand eigener historischer Daten: Historische Daten (als Zeitreihen) der eigenen Organisation sind wichtig, um Ausgangslage und die bisherige Performance bewerten zu können. Das Ziel, die Durchlaufzeit einer Maschine innerhalb eines Jahres um 4 Tage zu reduzieren, kann eine 5%-ige Verbesserung (Ausgangswert: 80 Tage Durchlaufzeit) oder aber eine 20%-ige Verbesserung darstellen (Ausgangswert: 20 Tage Durchlaufzeit). Ebenso kann eine Zeitreihe aufzeigen, wie die Ausgangsperformance zu bewerten ist. Eine Reduzierung der Durchlaufzeit um 5% kann sehr ambitioniert sein, wenn die Durchlaufzeit in den letzten 3 Jahren im Schnitt pro Jahr um 5% gestiegen ist.

• Bewertung der Leistungsfähigkeit anhand externer Benchmarks: Das Heranziehen von Vergleichsunternehmen, Industriestandards oder auch von Marktdaten wie z.B. zu Marktpotentialen unterstützt die Findung eines passenden Ambitionsniveaus. 5%-Umsatzwachstum in der Region DACH können sehr ambitioniert (z.B. der Gesamtmarkt schrumpft oder der eigene Marktanteil liegt bereits bei 70%) oder auch nicht ambitioniert (Gesamtmarkt wächst um >10%) sein.

• Bewertung der Leistungsfähigkeit anhand zur Verfügung stehenden Ressourcen: Eine weitere Einflussgröße für die Bestimmung des passenden Zielniveaus sind Daten / Informationen zu den zur Verfügung stehenden Ressourcen wie Kostenbudgets, Mitarbeiterkapazitäten oder zeitliche Fristen, so dass ein Abgleich der Ziele mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen vorgenommen werden kann.

Um Data-Centricity in der Steuerung mit Zielen zu unterstützen, ergeben sich für das strategische / operative Controlling drei zentrale Handlungsfelder:

1. Verständnis für die Anforderung der Zielbearbeiter aufbauen: In vielen Organisationen läuft der Zielvereinbarungsprozess in der Personalabteilung / HR zusammen. Aus Controlling-Perspektive wäre es jedoch hilfreich zu erkennen, welche Anforderungen an Messbarkeit, Kennzahlen etc. seitens der Abteilungen, Führungskräfte und Mitarbeitenden bestehen. Diese Anforderungen bestmöglich zu verstehen, kann Anspruch an das Controlling und zeitgleich wichtiger Treiber eines besseren Zielsystems sein. 

2. Unterstützung in der Erfassung / Messung von Ergebniskennzahlen: Wenn die internen „Kundenanforderungen“ bekannt sind, kann das Controlling die Fachbereiche / Abteilungen dabei unterstützen, die benötigten Kennzahlen zu erfassen bzw. Performancetreiber messbar zu machen. Hierfür gilt es, entsprechende Data-Analytics-Kompetenzen auf- und stetig auszubauen.

3. Daten über geeignete Tools und Systeme zur Verfügung zu stellen: Die generierten Daten müssen den Zielbearbeitern für die Bewertung von Fortschritt und Zielerreichung im nächsten Schritt zur Verfügung gestellt werden. Entscheidend für die aktive Nutzung von Daten durch die Zielbearbeitet sind ein einfacher und vollumfänglicher Zugriff auf die relevanten Daten. Hier kann das Controlling durch die Bereitstellung moderner BI-Systeme oder auch Software-Lösungen zum Zielemanagement in Organisationen unterstützen.  

Eine gute Datengrundlage unterstützt somit die Entwicklung von guten, anspruchsvollen aber machbaren Zielen erheblich, was wiederrum die Akzeptanz der Ziele und in letzter Konsequenz auch die Performance der Mitarbeitenden und Teams erhöht.

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Photo by Isaac Smith on Unsplash