Fachbuch, 2021
96 Seiten
1 Einleitung
1.1 Themenstellung und Relevanz
1.2 Formulierung der Forschungsfrage
1.3 Stand der Literatur
1.4 Methodische Vorgehensweise und Aufbau der Arbeit
1.4.1 Kapitel 2: Definitionen und Beispiele
1.4.2 Kapitel 3: Erlöse, Kosten, Personal
1.4.3 Kapitel 4: Datenspeicherung und Visualisierung
1.4.4 Kapitel 5: Kennzahlen
1.4.5 Kapitel 6: Implementierung und Projektmanagement
2 Definitionen und Beispiele
2.1 House of Controlling
2.2 Fortlaufendes Beispiel dieser Arbeit
2.3 Definitionen
2.3.1 Media-Branche
2.3.2 Allgemeine Definitionen
3 Erlöse, Kosten, Personal
3.1 Erlösrealisierung
3.1.1 Anwendung des IFRS 15
3.1.1.1 Identifizierung des Vertrags
3.1.1.2 Identifizierung der vertraglichen Leistungsverpflichtungen
3.1.1.3 Bestimmung des Transaktionspreises
3.1.1.4 Aufteilung des Transaktionspreises auf die Leistungsverpflichtungen
3.1.1.5 Umsatzrealisierung bei Erfüllung einer Leistungsverpflichtung
3.1.2 Ergebnis
3.1.3 IT-Landschaft
3.1.3.1 Standardisierung der wertschöpfenden Tätigkeiten
3.1.3.2 Customer-Relationship-Management-System
3.1.3.3 Allgemein
3.1.4 Prozessoptimierungen
3.1.4.1 Einkaufsprozess via einem ERP
3.1.4.2 Standardisierung der Angebotslegung
3.1.4.3 Customer-Relationship-Management
3.1.4.4 Stammdaten
3.2 Variable Kosten
3.2.1 Identifizierung der variablen Kosten
3.2.1.1 Variable Kosten durch Auto-Reports
3.2.1.2 Variable Kosten durch den Export via Schnittstelle
3.2.2 Identifizierung des Managed-Service-Anteils
3.2.2.1 Berechnung anhand des ausgelieferten Budgets
3.2.2.2 Berechnung anhand des tatsächlichen Personaleinsatzes
3.2.3 Technikkosten
3.2.4 IT-Landschaft
3.2.4.1 Verarbeitung von Auto-Reports
3.2.4.2 Verarbeitung von Exporten via Schnittstelle
3.2.4.3 Zeiterfassungssystem
3.2.5 Prozessoptimierungen
3.2.5.1 Kampagnenbuchung
3.2.5.2 Datensicherheit
3.2.5.3 Effizienzsteigerung
3.2.5.4 ISO-Zertifizierung
3.3 Deckungsbeitrags- bzw. Margenberechnung
3.3.1 Schemas der Deckungsbeitragsrechnung
3.3.1.1 Erfolgsrechnung
3.3.1.2 Kundenerfolgsrechnung
3.3.2 Abgrenzung Controlling
3.3.3 Eindeutige Identifikation
4 Datenspeicherung und Visualisierung
4.1 Datenquellen
4.1.1 Interne Datenquellen
4.1.2 Externe Datenquellen
4.2 Datenspeicherung
4.3 Visualisierungsmöglichkeiten
5 Kennzahlen
5.1 Treasury-Management-System
5.2 Brancheninterne Kennzahlen
5.3 Social-Media-Kennzahlen
5.4 Betriebswirtschaftliche Kennzahlen
5.4.1 Erfolgskennzahlen
5.4.2 Liquiditätskennzahlen
5.4.3 Finanzierungskennzahlen
6 Implementierung und Projektmanagement
6.1 Agiles versus traditionelles Projektmanagement
6.2 Agile Projektmanagementmethoden
6.3 Implementierung des aktuellen Projekts
7 Conclusio
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Konzeption und Implementierung eines automatisierten, transparenten Controllings innerhalb von Dienstleistungsunternehmen der Online-Medienbranche. Die zentrale Forschungsfrage untersucht, wie ein solches System unter Berücksichtigung von Standards wie IFRS 15 zur Prozessoptimierung und fundierten Unternehmenssteuerung beitragen kann.
1.1 Themenstellung und Relevanz
Aufgrund der großen Zahl an Einflussfaktoren, die auf den Erfolg eines Dienstleistungsunternehmens in der Online-Branche einwirken, ist es äußerst schwierig, ein valides Controlling aufzubauen. Zu diesen Einflussfaktoren gehören eine hohe Anzahl an Datenquellen (Adserver, DSPs, SSPs, interne Dokumente), Staffelpreise, Sondervereinbarungen zwischen Kunden und Lieferanten oder Zeitaufzeichnungen.
Eine weitere Hürde, die es zu überwinden gilt, ist die, dass zahlreiche Kundensysteme wegen der Einzigartigkeit der Bedürfnisse sogenannte customized-Lösungen darstellen und Anpassungen bzw. Auswertungs- und Reportingmöglichkeiten fehlen oder nur rudimentär vorhanden sind. Eine nachträgliche Implementierung ist meist mit hohen Kosten verbunden.
Wie W. Becker et al. nach einer Analyse des Stands der Controlling-Wissenschaft in Deutschland aus dem Jahre 2016 aufzeigen, gibt es nach wie vor Lücken im Controlling. Beispielsweise ist bei der Verbindung zwischen Theorie und Praxis und insbesondere bei der IT-Unterstützung des Controllings und der Bereiche Big Data und Data Analytics noch Optimierungspotenzial vorhanden.
Anhand dieser Arbeit werden Möglichkeiten aufgezeigt, die von W. BECKER ET AL. erwähnten Lücken zu schließen, indem Schritt für Schritt die fehlende Brücke zwischen Theorie und Praxis errichtet wird und gezeigt wird, wie mit Big Data umgegangen werden kann. Des Weiteren werden unterschiedliche Tools vorgestellt, um die neu gewonnenen Daten zu analysieren und darzustellen.
Ein weiteres Ziel dieser Arbeit besteht folglich darin, ein Controlling ohne ControllerInnen aufzubauen – d. h. ein automatisiertes Controlling. Ganz ohne Menschen wird es nie gehen; was aller Voraussicht nach in der Zukunft sein wird, nennt ERICHSEN ‚Selbst- oder Selfcontrolling‘. Möglich wird dies dadurch, dass Führungskräfte sich selbst mit den notwendigen Informationen versorgen können, indem durch definierte Standardreports in Echtzeit die notwendigen Zahlen und Kenngrößen geliefert werden.
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Herausforderungen des Controllings in der Online-Media-Branche und definiert das Ziel einer automatisierten, transparenten Controlling-Struktur.
2 Definitionen und Beispiele: Dieses Kapitel erläutert die wichtigsten Fachbegriffe der Online-Media-Branche und führt ein durchgehendes Praxisbeispiel ein.
3 Erlöse, Kosten, Personal: Der Kernteil analysiert die Erlösrealisierung nach IFRS 15, die Identifikation variabler Kosten sowie Ansätze zur Personalkostenermittlung und IT-Systemunterstützung.
4 Datenspeicherung und Visualisierung: Es werden Methoden zur Zusammenführung heterogener Datenquellen in einem Datawarehouse sowie Visualisierungsmöglichkeiten mittels Tools wie Power BI beschrieben.
5 Kennzahlen: Dieses Kapitel präsentiert sowohl betriebswirtschaftliche als auch branchenspezifische Kennzahlen und zeigt deren Berechnung in einer digitalen Umgebung auf.
6 Implementierung und Projektmanagement: Hier wird der Prozess der Umsetzung mithilfe agiler Methoden wie Scrum evaluiert, um Controlling-Projekte erfolgreich zu steuern.
7 Conclusio: Die Conclusio fasst die Ergebnisse zusammen und betont, dass Transparenz durch Standardisierung und den Einsatz moderner IT-Tools der Schlüssel zur erfolgreichen Unternehmenssteuerung ist.
Controlling, Online-Media-Branche, Digitalisierung, IFRS 15, Erlösrealisierung, Variable Kosten, Personalkosten, Datawarehouse, Power BI, Kennzahlen, KPI, Agiles Projektmanagement, Scrum, Prozessoptimierung, Transparenz
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung eines automatisierten Controllings speziell für Dienstleister in der Online-Media-Branche.
Die Schwerpunkte liegen auf der Erlösrealisierung, der Identifikation von Kostenfaktoren, der digitalen Datenspeicherung und der Anwendung agiler Projektmanagementmethoden.
Ziel ist es, transparente Controlling-Strukturen zu designen, die manuelle Tätigkeiten minimieren und eine tagesaktuelle Unternehmenssteuerung ermöglichen.
Die Arbeit kombiniert theoretische Recherche mit Insiderwissen, Best-Practice-Beispielen und Marktbeobachtungen, um eine Brücke zwischen Theorie und Praxis zu schlagen.
Der Hauptteil gliedert sich in die Erlösrealisierung nach IFRS 15, die Berechnung variabler Kosten, Technikkosten, die IT-Architektur zur Datenspeicherung sowie die Definition relevanter KPIs.
Controlling, Digitalisierung, Online-Medien, Automatisierung, IFRS 15, Kennzahlen, Datenvisualisierung und agiles Management.
Es dient als theoretisches Fundament, um die Aufgabenbereiche von Controllern zu strukturieren und das Zusammenspiel zwischen Management und Controlling zu verdeutlichen.
IFRS 15 bietet den methodischen Rahmen, um Erlöse in der Media-Branche trotz komplexer Vertragsverhältnisse periodengerecht und automatisiert abzugrenzen.
Agile Methoden wie Scrum sind laut Autor ideal, um bei komplexen Projekten flexibel auf Anforderungen zu reagieren und den "Drive" im Team zu erhalten, da sie eine schrittweise Implementierung ermöglichen.
Die eindeutige Identifikationsnummer ermöglicht erst die Verknüpfung von Eingangs- und Ausgangsrechnungen sowie Personalkosten, was die Grundlage für eine automatisierte Rentabilitätsanalyse einzelner Kampagnen bildet.
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