Der Beitrag untersucht die Plausibilität einer multi-faktoriellen Effizienzmessung von Verkaufsstellen im stationären Lebensmitteleinzelhandel anhand realer Unternehmensdaten. Hierzu werden zwei Best-Practice-Frontier-Verfahren herangezogen, die Data Envelopment Analysis (DEA) und die Corrected Normalized Additive Analysis (CNAA). Diese Verfahren ermöglichen eine simultane Bewertung mehrerer Input- und Outputgrößen ohne deren vorherige Monetarisierung. Die Ergebnisse zeigen, dass beide Methoden plausible und weitgehend sogar recht ähnliche Effizienzgrade schätzen. Während die CNAA einfacher anzuwenden ist, bietet die DEA zusätzlich Möglichkeiten zur Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen. Beide Verfahren stellen damit eine praxisnahe und methodisch tragfähige Grundlage für ein kennzahlenbasiertes Handelscontrolling dar, insb. in komplexen Entscheidungssituationen, in denen klassische rein monetäre Kennzahlen an ihre Grenzen stoßen.

Förderung: Teile dieser Studie wurden gefördert durch das Projekt FH-BENCH des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt unter dem Förderkennzeichen 16NISTA03.