Relationship Equity im Private Banking - Universität St.Gallen
Relationship Equity im Private Banking - Universität St.Gallen
Relationship Equity im Private Banking - Universität St.Gallen
Erfolgreiche ePaper selbst erstellen
Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.
Kapitel 6 – Entwicklung eines <strong>Relationship</strong> <strong>Equity</strong> Cockpits<br />
Dabei wird in der dritten Cockpitdarstellung links eine Visualisierung nach zwei beliebigen<br />
D<strong>im</strong>ensionen ermöglicht. Rechts erfolgt eine Darstellung der Verteilung best<strong>im</strong>mter Parameter<br />
auf die Gesamtheit der Kundenberater. So wird bspw. ersichtlich, die Kundenportfolios<br />
welcher Berater am meisten Potential bieten oder anders: Wieviel Wert müsste ein best<strong>im</strong>mter<br />
Kundenberater generiert haben, wenn in zwei Jahren eine Messung der effektiven<br />
Cashflows gemacht wird?<br />
Diese Möglichkeit zu ex post-Betrachtungen ist gegenwärtig nicht Bestandteil des Modells,<br />
könnte aber relativ einfach eingebaut werden. Derart wäre dem Management und dem Controlling<br />
ein Instrument gegeben, um die effektive Wertschöpfung vor dem Hintergrund der<br />
einst gemachten Prognosen zu beurteilen.<br />
6.3 Kritische Betrachtung des Modells<br />
6.3.1 Unterschiede zu bestehenden Denkansätzen<br />
6.3.1.1 Abgrenzung zu qualitativen Lebenszyklus-/Segmentierungsansätzen<br />
Die eingangs Kapitel 4 diskutierten, hier als „qualitativ“ bezeichneten Ansätze fussen nicht<br />
auf Daten von Einzelkunden; vielmehr handelt es sich dabei um auf den Verkauf ausgerichtete,<br />
beschreibende Segmentierungs- und Lebenszyklusansätze, welche Kunden zu 5 bis 10<br />
Marktbearbeitungsclustern zuordnen. Eine feinere Unterteilung wäre aus Sicht der praktischen<br />
Handhabung auch nicht sinnvoll.<br />
Entsprechend ihrem Anwendungszweck teilen die marketingorientierten Konzepte die Kunden<br />
typischerweise in einige pr<strong>im</strong>är altersabhängige Lebenszyklusabschnitte ein (Berufseinsteiger,<br />
Junge Familie etc.). Best<strong>im</strong>mte Konzepte bieten zudem eine zweid<strong>im</strong>ensionale<br />
Segmentierung nach Alter sowie Gesamtvermögen, wobei <strong>im</strong>plizit eine Abhängigkeit zwischen<br />
den beiden D<strong>im</strong>ensionen angenommen wird. Diese Segmentsaufteilung wird danach<br />
genutzt, um die besagten Kunden pro Gruppe angehen und führen zu können.<br />
Innerhalb der definierten Gruppen ist jedoch der Homogenitätsgrad relativ gering – für eine<br />
lebenszyklusabhängige Bewertung zu gering. Insbesondere in den jungen Segmenten, wo<br />
sich die Laufbahn eines Kunden zu grossen Teilen entscheidet, wird kaum differenziert. Aus<br />
diesem Grund baut das vorliegende Modell auf einem sehr feinen Clustering auf, welches<br />
für die Berechnungsgenauigkeit Sinn macht.<br />
Die Kundeneinteilung wird <strong>im</strong> vorliegenden Konzept durch die berufs-, geschlechts- und<br />
altersorientierte Grundsegmentierung sehr detailliert durchgeführt. Dabei werden eben auch<br />
Kombinationen von Kundenattributen in Betracht gezogen, die bei den herkömmlichen<br />
Konzepten undifferenziert zwischen <strong>St</strong>uhl und Bank fallen: Bspw. auch auf der Hand liegende<br />
Unterschiede <strong>im</strong> Potential eines jungen Kunden, der als Geschäftsleitungsassistent<br />
193