Relationship Equity im Private Banking - Universität St.Gallen

R E L A T I O N S H I P E Q U I T Y I M P R I V A T E B A N K I N G
Die Banken verfügen zwar über CRM-Systeme; diese werden zum einen aber nicht systematisch
bewirtschaftet, zum andern liegen über viele Kunden typenbedingt in vielen Fällen
keine detaillierten Informationen vor 167 . Aus diesem Grund erfolgt die Potentialbeurteilung
eher grob: In bestimmten Bereichen mittels einer zweidimensionalen Kundenbeurteilung
anhand gegenwartsbezogener Daten (bspw. mit der heutigen Umsatzleistung als wichtige
Dimension) oder teilweise aufgrund kundenberatereigener subjektiver Potentialeinschätzungen.
Dabei ist man sich bewusst, dass die CRM-Systeme nur so gut sein können wie die Informationen,
die sie beinhalten. Was die durch den Kundenberater eingegebenen Daten betrifft
168 , könnten also geeignete Anreize die Datenqualität steigern. Dies geschieht teilweise
schon dadurch, dass der Berater direkt vom CRM-System profitieren und selbst zu seinem
eigenen Nutzen sein Kundenportfolio nach verschiedenen Aspekten analysieren oder auch
die Verwaltung von Kontakten zu potentiellen Kunden vornehmen kann. Ein latentes Problem
bleibt die mangelnde Verfügbarkeit flächendeckender (vor allem soziodemographischer)
Kundeninformationen. Einerseits sind diese zwar im System enthalten, aber nicht
zweckmässig und in auswertbarem Format erfasst, oder aber sie werden vom Kundenberater
in separaten Katalogen geführt.
Ein wichtiger Fokus bei flächendeckenden Kundenbeurteilungen liegt auf der schnellen
Priorisierung bestehender Kunden nach deren Bedürfnissen wie auch deren Attraktivität; so
können die Kunden anschliessend modulartig mit geeigneten Verkaufsstrategien abgeholt
werden, was der Bank Effizienzgewinne bringt, und auch dem Kunden bei der gezielten
Befriedigung seiner Bedürfnisse entgegenkommt.
Neben solchen breiten Beurteilungsversuchen erfolgen auch detaillierte punktuelle Analysen,
welche zu Teiloptimierungen und der Verfeinerung von Teilstrategien beitragen können.
Bei solchen Efforts kommen auch statistische Verfahren zur Anwendung, mittels derer
man zu verstehen versucht, welche logischen Zusammenhänge zwischen einzelnen Kundenattributen
bestehen (Beispiel: der Zusammenhang zwischen dem Alter und der Nutzung von
elektronischen Kanälen) 169 .
Solche Anstrengungen laufen als CRM vor allem unter der Ägide der Marketingabteilungen
der betrachteten Banken. Dabei fungiert das sog. analytische CRM als methodische und
technische Fachstelle, die durch Auswertung von Informationen über Zahlungsverkehrstransaktionen,
Wertschriftenstamm- und Transaktionsdaten, Kundenstammdaten, Privatkre-
167 Insbesondere im Falle der Nummernkonti, wo auf Bankseite nur einem engen Personenkreis die wirtschaftlich Berechtigten
bekannt sind (Mirabaud (2005)), liegen in den zentralen Systemen keine weiterführenden soziodemographischen
Informationen vor. Im Rahmen „normaler“ Kundenbeziehungen steht am Anfang die Erfassung sämtlicher
Vermögenswerte (Zweitstämme, Familienmitglieder) sowie der Jahresausgaben eines Kunden. Dabei wird das Gespräch
auf verschiedene Bereiche wie Geld, Familie oder die Hobbies gelenkt, um ein möglichst komplettes Bild des
Kunden zu erhalten. Meist ist sich der Kunde von vornherein selbst nicht ganz bewusst, was er alles besitzt. Man
versucht zumindest, die Asset Allocation auch externer Gelder in Erfahrung zu bringen.
168 Wie Einkommen, Gesamtvermögen, Alter, Geschlecht, Wohnort, Risikoneigung, Anlegertyp etc.
169 Bspw. Datamining, komplexe Algorithmen, Entscheidungsbäume, Regressionsanalysen und Modellrechnungen
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