Das Girokonto der Zukunft ist intelligent

An Kundendaten mangelt es durch digitalisierte Bankprozesse sowie zunehmende Nutzung von Online- und Mobile Banking nicht. Doch wie lassen sich Kundendatenpunkte für Banken nutzbar machen und bei Girokonten zur Produkt- und Preisoptimierung anwenden?

Im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie modernes Datenbankmanagement (in Form einer dedizierten Pricing-Datenbank) Banken hilft, Girokontomodelle zielgerichtet zu optimieren (Pricingmodelle für die Produkt- und Preisoptimierung) und eine Ausgangsbasis für zukünftige Anwendungsfälle im Bereich Data Analytics sowie künstlicher Intelligenz zu schaffen.

Pricing-Datenbank auf Einzelkontoebene als Ausgangsbasis

Um die individuelle Ausgangslage eines Bankkunden korrekt zu beurteilen, empfehlen wir zu Beginn eines jeden Projekts den Aufbau einer auf das jeweilige Institut zugeschnittenen Pricing-Datenbank. Diese setzt auf der höchstmöglichen Granularität auf und umfasst jedes einzelne im Institut geführte Girokonto zzgl. relevanten Nutzungsverhaltens, Kanälen sowie etwaiger Sonderkonditionen. Ebenso sollten in der Datenbank Kundenmerkmale und Aspekte zur Haushaltseinheit bzw. zum Engagement aufgenommen werden.

Zur Sicherstellung eines ganzheitlichen Kundenverständnisses bietet es sich an, auch Daten über die Girokontooptimierung hinaus in den Aufbau der Datenbank einzubeziehen. Diese können allgemeiner Natur sein (z. B. Alter, PLZ, Familienstand) oder bereits auf spezifisches Nutzungsverhalten bzw. Kanalpräferenzen hindeuten (z. B. Nutzung von Onlinebanking, Nutzung von Google Pay oder Apple Pay, letzter persönlicher Kontaktpunkt in der Filiale).

Es hat sich herausgestellt, dass eine vollumfängliche Betrachtung des Kunden wesentlicher Erfolgsfaktor ist, um eine nachhaltige Kundenbeziehung sicherzustellen und jeden Kunden auf dem individuell für ihn passenden Kanal anzusprechen. Dies wird durch die zielgerichtete Nutzung der heute bereits verfügbaren Zusatzdaten mittels einer Pricing-Datenbank ermöglicht, deren grundsätzlicher Aufbau sowie wesentliche Inhalte in folgender Abbildung dargestellt sind.

Pricing-Datenbank: InhalteAbbildung 1: Dimensionen und Inhalte einer Pricing-Datenbank

Girokonto vor Markteinführung: Simulation möglicher Kontomodelle

Durch den Einsatz einer erprobten Pricing-Datenbank wird die Berücksichtigung der Einzelkundenperspektive im Projekt sichergestellt. Folglich kann auf Basis bestehender Kundendaten das neue Kontoangebot vor Markteinführung simuliert werden, was wiederum eine feingliedrige Steuerung einzelner Konten und Kunden in das aus Ertrags- sowie Kostengesichtspunkten optimale Produkt ermöglicht.

Konkret bietet die Steuerung auf Einzelkontoebene folgende Vorteile für die Konzeption eines neuen Giroangebots:

  • Ermittlung eines passenden/attraktiven Produktvorschlags je Kunde/Konto
  • Überblick über die Gesamtkundenbeziehung und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung, somit Möglichkeit zur Ermittlung von Potenzialen für Cross-Selling sowie Preissteigerung
  • Ermittlung von Kunden, die von der Einführung eines neuen Produkt-/Preisangebots profitieren (z. B. von einem Wechsel auf für den Kunden günstigere Kanäle oder einer mit gesteigertem Transaktionsvolumen einhergehenden Rabattierung der Buchungspostenpreise)
  • Berechnung eines treffsicheren Business-Case inkl. prognostizierter Zustimmungsquoten

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Anwendung bei Girokonten zur Produkt- und Preisoptimierung – Beispiel Privatkunden

Durch die zunehmende Bedeutung digitaler Kanäle haben sich im Girokontomarkt in den letzten Jahren drei wesentliche private Nutzertypen gebildet. Für diese sollten in Abhängigkeit vom jeweiligen Transaktionsvolumen passgenaue Modelle bereitgestellt werden.

Die drei Girokontonutzertypen sind im Wesentlichen wie folgt charakterisiert:

  1. Onlinekunde (ca. 20 % bis 40 % des Kundenbestands)
  2. Hybridkunde (ca. 30 % bis 50 % des Kundenbestands)
  3. Filialkunde (ca. 20 % bis 30 % des Kundenbestands)

Die zeb-Projekterfahrung zeigt, dass eine pauschale Zuordnung von Nutzertypen in Kontomodelle den heterogenen Kundenbedürfnissen bei Weitem nicht gerecht wird. Vielmehr ist neben dem Kundentyp die Häufigkeit der in Anspruch genommenen Bankdienstleistungen ein wesentlicher Faktor zur Ermittlung eines passgenauen Kontomodells.

Die folgende Matrixdarstellung zeigt die je nach Kundentyp und Transaktionshäufigkeit infrage kommenden Kontomodelle.

Girokonto: Nutzertypen im PrivatgirobereichAbbildung 2: Nutzertypen und Modellzuordnung im Privatgirobereich

Private Kontomodelle vertrieblich voneinander abgrenzen

Bei der preislichen Ausgestaltung des Kontenangebots empfehlen wir eine deutliche vertriebliche Abgrenzung der einzelnen Kontomodelle voneinander. Dies dient nicht der Abschöpfung etwaiger Zahlungsbereitschaften, sondern bietet einen wirksamen Schutz vor einer Wanderung von Nutzertypen in ein Kontomodell, das nicht für den jeweiligen Kunden vorgesehen ist.

Die folgende Abbildung zeigt schematisch ein aus zeb-Erfahrung zielführend ausgestaltetes Kontenangebot mit einer entsprechenden Preisindikation.

Bewährt haben sich drei bis vier Modelle, die je nach Bank individuell auf das vorhandene Kundenportfolio zugeschnitten werden. Das auf der rechten Seite dargestellte Premiumkonto ist dabei eine optionale Weiterentwicklung des Pauschalkontos mit inkludierter Gold-Kreditkarte.

Girokonto: Girokontostruktur für PrivatkundenAbbildung 3: Girokontostruktur für Privatkunden

Verbesserte Kundenbindung durch Data Analytics

Mit dem Aufbau und der Nutzung einer Pricing-Datenbank unterstützen Institute das übergreifende Ziel, ihr individuelles Kundenverständnis zu verbessern und es gewinnbringend im Rahmen der Produkt- und Preisoptimierung einzusetzen. Darüber hinaus bietet eine Pricing-Datenbank eine sehr gute Datengrundlage für den Einsatz innovativer Methoden wie z. B. Data Analytics und künstlicher Intelligenz. Hierbei bieten sich vor allem die Themenbereiche Kundenansprache sowie Kundenabwanderung an.

1) Zustimmungsprozesse mithilfe von Kanalaffinitäten verbessern

Durch ein BGH-Urteil vom April 2021 wird es für zukünftige Preisanpassungen notwendig sein, die aktive Zustimmung des Bankkunden einzuholen.Dabei erweist sich die Wahl des vom Kunden präferierten Ansprachekanals oft als ein wichtiger Erfolgsfaktor.

Damit die Ansprache kundenindividuell gesteuert werden kann, empfiehlt es sich, die Kanalaffinitäten je Kunde zu ermitteln und konsequent zu nutzen. Diese werden anhand der bestehenden Datenpunkte des einzelnen Kunden durch analytische Modelle errechnet und geben Aufschluss über die Nutzungswahrscheinlichkeit des jeweiligen Kanals.

Auf Basis der ermittelten Kanalaffinitäten und im Zusammenspiel mit den jeweiligen Kanalkosten lässt sich die Ansprache der Kunden zielgerichtet steuern. So kann die Kundenzustimmung schnell und kosteneffizient eingeholt werden.

2) Abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig erkennen

Neben der Kundenansprache sind auch die Themen Kundengewinnung und Abwanderungsvermeidung von hoher Bedeutung. Oftmals wird hier ein starker Fokus auf die Neukundengewinnung gelegt. Diese ist jedoch zumeist sehr kostenintensiv, vor allem durch den Einsatz hoher Neukundenprämien. Deshalb ist es umso wichtiger, Bestandskunden zu halten, um keine bestehenden Provisionserlöse zu verlieren.

Auch hier kann Data Analytics dabei unterstützen, abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig zu identifizieren. Dafür kommen selbstlernende Klassifikationsmodelle zum Einsatz, welche die Wahrscheinlichkeit ermitteln, dass der Kunde beispielsweise in den nächsten drei Monaten das Girokonto kündigt.

Dieses Wissen hilft vor allem im Vertrieb und in der Vertriebssteuerung dabei, den Fokus zunächst auf Kunden mit hoher Kündigungswahrscheinlichkeit zu legen und gezielt auf diese zuzugehen. Zusätzlich können die Informationen über die Kunden im Rahmen der bereits erwähnten Zustimmungsprozesse verwendet werden. Hier sollte beachtet werden, dass gerade Kunden mit hoher Kündigungswahrscheinlichkeit eine Preisanpassung zum Anlass nehmen könnten, um final zu kündigen. In diesen Fällen ist oft ein persönliches Gespräch mit den Kundenberaterinnen und -beratern sinnvoll, das mit den Daten zielgerichtet aufgesetzt werden kann.

PRICING-MASSNAHMEN FÜR KREDITINSTITUTE

Im Rahmen unserer BankingHub-Preismanagement-Reihe blicken wir mit Ihnen gemeinsam auf sechs Themenfelder im Pricing. Die Artikel werden wir nach veröffentlichen. Einen Überblick zur Themenreihe finden Sie hier:

3) Den Kunden nachhaltig durch datengetriebene Services an das Girokonto binden

Über die sog. datengesteuerte Personalisierung werden Transaktionsdaten der Kunden genutzt, um bei gleichzeitiger Verbesserung der finanziellen Situation des Kunden die Kundenbeziehung gezielt auszubauen. In diesem Kontext können unterschiedliche Services an das Girokonto angebunden werden. Häufige Beispiele sind sog. PFM-Lösungen (Personal Financial Management) oder auch Spar- und Invest-Applikationen.

Am Beispiel von PFM-Lösungen soll im Folgenden kurz gezeigt werden, in welchen Ausprägungen diese dem Kunden Nutzen stiften können:

  • Abo-Tracker: Durch die Analyse von Abbuchungen unterschiedlicher Abo-Services (z. B. Netflix, Amazon Prime, Spotify, Amazon Music, Handelsblatt Online, FAZ etc.) werden Dienste identifiziert, die hohe Schnittmengen aufweisen. Der Kunde erhält einen Hinweis, welche Abonnements gekündigt werden können.
  • Cashflow-Tracker: Einnahmen und Ausgaben werden überwacht und hochgerechnet. Schon bevor der Kunde in den Dispo-Kredit gerät, erhält er auf Basis seines typischen Nutzungsverhaltens einen Alert, um Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
  • Budget-Tracker: Kunden können sich für unterschiedliche Kategorien (z. B. Reisen, Essen, Unterhaltung) monatliche oder jährliche Budgets setzen und über den Tracker sicherstellen, dass diese eingehalten werden.
  • Ziel-Tracker: Kunden können sich Spar- oder Ausgabenziele setzen und deren Zielerreichungsgrad regelmäßig überprüfen.

Diese ausgewählten und exemplarischen Beispiele verdeutlichen, wie Kunden über eine intelligente Aufbereitung von Daten maßgeblich an ein Institut gebunden und gleichzeitig darin gefördert werden, ihre Spar- und Ausgabenziele zu erreichen. Insbesondere in Zeiten hoher Preissteigerungen gewinnen Services dieser Art zunehmend an Bedeutung und werden von Kunden immer stärker nachgefragt.

Zukunftssicheres Girokontenangebot durch gezielte Datennutzung

Die Nutzung und Aufbereitung von Kundendaten im Rahmen von Giroprojekten ist in den letzten Jahren zum Hygienefaktor geworden, und der nachhaltige Erfolg einer Preismaßnahme hängt maßgeblich davon ab, wie gut diese auf das Kundenportfolio der jeweiligen Bank zugeschnitten ist. Eine speziell auf diese Herausforderungen abgestimmte Pricing-Datenbank stellt sicher, dass eine Optimierung des Produkt- und Preisangebots auch nachhaltig zu einer Ertragssteigerung führt und wertvolle Kundenbeziehungen nicht gefährdet werden.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur weitergehenden Professionalisierung der Kundenansprache und gleichzeitigen Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden wird dabei in Zukunft eine tragende Rolle für die Stabilisierung und den Ausbau der Marktanteile einzelner Institute spielen. Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Ihr Girokontenangebot zukunftssicher aufstellen können, sprechen Sie uns gerne an!


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Ist das Girokonto der Zukunft intelligent? Was meinen Sie?

Sprechen Sie uns gerne an!

Julian Zikmund / Autor BankingHub

Julian Zikmund

Senior Manager Office Frankfurt

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