Gibt es ein Vertriebs- und Marketing-KPI, mit dem produzierende und industrielle Vertriebsunternehmen die Effizienz ihrer Teams messen können? Ja. Gibt es, die Umsatzrentabilität (auch Umsatzrendite oder Return on Sales (ROS) genannt).
Vertriebsleiter definieren ROS auch als eine Nettogewinnrate. Das bedeutet, ein Unternehmen erfährt durch diese Kennzahl, wie viel von jedem eingenommenen Euro, in Gewinn umgewandelt wird.
Kurz gesagt, Sie nehmen den Betriebsgewinn und teilen ihn durch die Einnahmen. Ein Beispiel: Ihr Unternehmen hat 3 Mio. Euro an Gewinn im letzten Jahr, mit 100 Mio. Euro an Nettoeinnahmen? Es hatte also eine Umsatzrendite von 3 %.
Sowohl Investoren als auch Manager verwenden die Umsatzrentabilität (ROS) als KPI, um die gesamte betriebliche Effizienz eines Unternehmens zu bewerten. Je nach Branche, Region und Jahr kann diese sehr unterschiedlich sein. Ein Vergleich der Umsatzrendite ist nur für Hersteller und den Großhandel in denselben Sektoren und von ungefähr derselben Größe sinnvoll.
Lassen Sie uns gemeinsam besprechen, wie die Umsatzrendite berechnet werden kann und wie Predictive Analytics Ihnen dabei hilft sie zu steigern.
Return on Sales Berechnung: Wie berechnen Sie Ihre Umsatzrendite?
Wenn Sie ein Unternehmen sind, das in der Distribution, Großhandel oder in der Fertigung tätig ist, können Sie die Gesamteinnahmen für eine Periode addieren und Ihre Einnahme- und Betriebskosten (Forschung & Entwicklung und Vertriebs- und Verwaltungskosten) abziehen. Vergessen Sie nicht, Ihre Einkaufskosten einzubeziehen.
Wenn Sie keine bessere Definition für Ihre Einstandskosten haben als die oben angegebene, verwenden Sie die Summe Ihrer Einkaufspreise und die Jahresgehälter Ihrer Vertriebsmitarbeiter. Unternehmen in der verarbeitenden Industrie können eine ähnliche Berechnung durchführen, indem sie anstelle der Einkaufspreise die Herstellungskosten verwenden. Sie können zu unterschiedlichen Rentabilitätsniveaus kommen.
Umsatzrendite (ROS) = Betriebsgewinn / Nettoumsatz
Zur Berechnung Ihrer Umsatzrendite nehmen Sie also Ihren Betriebsgewinn als Gewinn vor Einkommen und Steuern oder EBIT und teilen ihn durch Ihren Nettoumsatz.
Die Berechnung des Nettoumsatzes erfordert einen gesonderten Kommentar. Sie haben vielleicht schon bemerkt, dass einige Unternehmen den Nettoumsatz melden, während andere den Umsatz melden. Der Nettoumsatz ist gleich dem absoluten Gesamteinkommen abzüglich der Gutschriften oder Rückerstattungen, die ein Unternehmen an Kunden zahlt.
Was ist eine gute Umsatzrentabilität? ROS im Branchendurchschnitt
Die bekannte amerikanische Talk-Show Moderatorin Oprah Winfrey, pflegt häufig zu sagen:
„You don’t have to do what everyone else is doing“.
Nun, in Bezug auf das Geschäftsleben können wir Oprah nicht ganz Recht geben: Unternehmen müssen das Gleiche oder etwas Besseres tun.
Ein konkurrenzfähiges Unternehmen sollte zumindest eine ähnliche Umsatzrentabilität wie seine Wettbewerber aufweisen – die Gründe dafür liegen fast auf der Hand.
Zum Beispiel haben die geringen Margen der Einzelhandelsgeschäfte die Umsatzrentabilität in den letzten Jahren im Durchschnitt auf nur wenige Prozentpunkte (2 bis 4 Prozent) gedrückt. Auf der anderen Seite haben die Hersteller (USA) eine durchschnittliche Umsatzrendite von etwa 8 Prozent.
Während des Finanzjahres 2019, das im September endet, hat Apple Inc. (AAPL) eine Umsatzrendite von rund 24 Prozent. Die Würth-Gruppe, führender deutscher Industrie-Distributor von Supply-Chain-Lösungen für Verbindungselemente, Sicherheitstechnik und MRO, erwirtschaftete im Jahr 2019 eine Umsatzrendite von rund 5 Prozent.
Eine höhere Umsatzrendite als die der Wettbewerber bedeutet nicht nur, dass Ihr Unternehmen effizienter verkauft. Es zeigt auch, dass sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt und seine Stärken weiter ausbaut, denn es kann zusätzliche Ressourcen in Marketing und F&E investieren.
Return on sales von ausgewählten Industrien
| Bauwesen, Generalunternehmer und operative Bauherren (2018, USA) | 6.9 % |
| Bauwesen (2019, Germany) | 8.0 % |
| Industrielle und kommerzielle Maschinen und Computerausrüstung (2018, USA) | 5.1 % |
| F&E-intensive Herstellung (2019, Germany) | 5.9 % |
| Sonstige Herstellungsindustrie (2019, Germany) | 5.3 % |
| Wissensintensive Dienstleistungen (2019, Germany) | 11.6 % |
| Elektronische und elektrische Geräte und Komponenten, mit Ausnahme von Computerausrüstung (2018, USA) | 3.1 % |
| Großhandel-Handelswaren (2018, USA) | 3.0 % |
Wie steigern Sie die Umsatzrentabilität mit Predictive Analytics?
Es gibt zwei – mehr oder weniger – logische Möglichkeiten, die Umsatzrentabilität zu erhöhen: mit gleichbleibenden Kosten mehr verkaufen oder mit höheren Gewinnen verkaufen.
Wie verkauft man mit höheren Gewinnen? An dieser Stelle gilt es, Ihre Berechnung des Betriebsgewinns zu überprüfen. Hierzu werden von den Nettoeinnahmen alle operationalen Kosten abgezogen. Bei Großhandelsunternehmen wären dies bspw. die jährlichen Einkaufskosten, die Jahresgehälter der Mitarbeiter, die Lagermiete und andere damit verbundene Verwaltungskosten. Für Hersteller gilt natürlich das gleiche Prinzip, nur dass sie die Herstellungskosten anstelle der Einkaufspreise des Großhandels verwenden.
Die erste Maßnahme, die Sie ergreifen können, um die Umsatzrentabilität zu erhöhen, besteht darin, bessere Einkaufs- und Verkaufspreise auszuhandeln: billiger kaufen und höher verkaufen. Keine Raketenwissenschaft hier.
Die Umsetzung und Operationalisierung der Strategie „billiger kaufen – teurer verkaufen“ ist nur mit einer Preisanalysesoftware effizient möglich.
Die zweite Maßnahme wird klarer, wenn man die Formel zur Berechnung der Umsatzrentabilität (ROS) umstellt:
ROS = (Nettoumsatz – Betriebskosten) / Nettoumsatz
ROS = 1 – (Betriebskosten / Nettoumsatz)
So ist ganz klar zu sehen, dass eine Steigerung des Nettoumsatzes bei gleichbleibenden Kosten Ihre Umsatzrentabilität erhöhen wird. Den Nettoumsatz zu steigern, bedeutet mehr verkaufen. Und mehr verkaufen beinhaltet Cross- und Up-Selling Chancen zu nutzen, neue Kunden zu finden und Kundenabwanderung zu verhindern. Für alle drei Probleme gibt es eine Predictive Analytics Lösung.
Einfach erklärt: Um den Betriebsgewinn zu steigern, implementieren erfolgreiche Unternehmen fortschrittliche Preisanalysen, verringern die Kundenabwanderung und steigern das Cross-Selling.
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Wie lässt sich die Umsatzrentabilität mit Predictive Analytics berechnen und steigern? – Fazit
Während die Distribution von Handelswaren in den USA im Jahr 2018 eine Umsatzrentabilität von 3,0 % erreichte, lag diese beim deutschen Mittelstand im Median bei 7,2 % (2019: 7,4 %). Weiterhin hatten im Jahr 2018 70 % der 263 Distributionsunternehmen in Bayern eine Umsatzrentabilität von unter 6 %. Sind diese Zahlen eine gute Nettoumsatzrendite? Die Antwort lautet wie so oft: es kommt drauf an.
Je nach Industriezweig, Geografie und Unternehmensgröße gibt es unterschiedliche durchschnittliche Umsatzrenditen. In Deutschland beispielsweise schneiden laut KfW-KMU-Panel in der Regel Unternehmen mit weniger Beschäftigten besser ab als größere Unternehmen.
Unabhängig davon, ob 3 oder 7 Prozent gute Umsatzrentabilität ist, können Sie Ihre berechnen, indem Sie Ihr Betriebsergebnis durch Ihren Nettoumsatz dividieren. Um zu beurteilen, „wie gut“ Ihre Kennzahl ist, vergleichen Sie diese mit Ihren direkten Mitbewerbern und Konkurrenten.
Unternehmen verbessern ihren Return on Sales, wenn sie ihre Umsatzkosten senken und gleichzeitig mehr verkaufen. Jetzt, da Sie wissen, wie Sie Ihre Umsatzrentabilität berechnen und was eine gute Umsatzrendite wäre, denken Sie daran, dass Sie mit Hilfe von Predictive Analytics Ihre Ergebnisse verbessern können.
Mit einer Software für Predictive Sales Analytics können erfolgreiche Vertriebsleiter effizienter und kostengünstiger verkaufen. Sie können Cross-Selling-Möglichkeiten finden, die Abwanderung reduzieren sowie die Preisgestaltung analysieren und optimieren.
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Literaturnachweis:
Ready Ratios (2019): Operating margin (Return on sales) – breakdown by industry
Würth Group: Business Year 2019 – Financial Statement.