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19.01.2001 - 

IT in Banken/Royal Bank of Canada entdeckt den Retail-Kunden

Kundenevaluation als Erfolgsfaktor für Customer-Relationship-Management

Bereits 1978 begann die Royal Bank of Canada (RBC) auf Ebene der Filialen Kundendaten zu sammeln. Ab Anfang der 90er Jahre wurden dann mittels eines Data Warehouses Profitabilitätsprognosen von Kundensegmenten gebildet. Jedoch fehlte ein konsistenter strategischer Ansatz. Richard McLaughlin* beschreibt den neuen Weg der Kanadier.

Finanzdienstleistungen sind extrem wettbewerbsintensiv und verlangen schnelles, kundenorientiertes Vorgehen. Technologische Entwicklungen und gesetzliche Regelungen verschärfen den Druck zusätzlich. Die Kunden haben hohe Erwartungen an die Anbieter und sind auch schnell zum Wechseln bereit. Da Finanzdienstleistungen hochkonvergente Produkte sind, also wenig Chancen bieten, sich von den Mitbewerbern zu unterscheiden, letztlich ist es die individuelle Kundenbeziehung, die über den Erfolg entscheidet. Dauerhaft können Wettbewerbsvorteile nur gehalten werden, wenn die Nutzung der Kundendaten mit den Vertriebsprozessen über alle Kanäle - Filiale, Internet, Telefon, Fax - koordiniert wird. So erlebt einerseits der Kunde das Unternehmen als Einheit, und andererseits entsteht im Unternehmen eine einheitliche Sicht des Kunden.

Laut einer Studie der Royal Bank of Canada fordern Kunden von ihrer Bank vor allem Verständnis für ihre Angelegenheiten und Geschäfte sowie eine integrierte, durchgängige Kundenbeziehung. Sie erwarten sogar, dass die Bank ihren Bedürfnissen regelrecht zuvorkommt - und dies unabhängig davon, über welchen Kanal die Kunden mit der Bank kommunizieren und Geschäftssparte oder Schnittstelle, mit welcher sie zu tun haben.

Die Firma NCR - mit der Royal Bank of Canada bereits durch die Installation des Teradata-Warehouses vertraut - entwickelte in enger Kooperation mit Experten der Bank eine Lösung, die sich in die vorhandenen MIS-Systeme integrieren ließ. Dabei sollte der Value-Analyzer die Effizienz des bereits vorhandenen Warehouses noch erhöhen. Von der ersten Skizze bis zum Vollbetrieb brauchte das Projekt ein wenig mehr als sechs Monate. Ein Großteil der Zeit wurde investiert, um die Geschäftserfordernisse und Richtlinien herauszuarbeiten. Ebenfalls in diese Zeitspanne fiel eine extensive Verifikation der Daten unmittelbar nach der Installation des Systems. Die ersten Daten lieferte der Value-Analyzer im April 1999.

Im Unterschied zu anderen Angeboten fußt dieser Analyzer auf einem verhaltensorientierten Modell. Die Transaktionsdaten der Kunden werden genutzt, um auf Kontenebene Bewertungsmaßstäbe für die Wirtschaftlichkeit einer bestimmten Kundengruppe zu entwickeln. Diese Kennzahlen können nicht nur im Umgang mit einzelnen Kunden, sondern in verschiedenen Abteilungen innerhalb des ganzen Unternehmens eingesetzt werden.

Verfolgt wird ein "Bottom-up"-Ansatz, der beim Konto, also der für Banken fundamentalen Maßeinheit, ansetzt. Es werden Identifikatoren für einzelne Konten und Vorgänge definiert. Anhand derer können die Wirtschaftlichkeitskennzahlen aggregiert werden, um den unterschiedlichen Informationsinteressen innerhalb der Bank gerecht zu werden. So kann ein Konto entweder einem Kunden, einem Produkt oder einem Vertriebskanal zugeordnet werden und entsprechend unterschiedliche Anfragen beispielsweise aus dem Marketing oder dem Vertrieb unterstützen. Großer Wert wurde dabei auf die Konsistenz der Datenbasis gelegt.

Hochentwickelte ProfitabilitätsanalytikDie Software macht die Evaluation von Kundenbeziehungen zum Prozess, im Gegensatz zum isolierten und punktuellen Ereignis. Die Kalkulation von Gewinnen geschieht so abteilungsübergreifend im ganzen Unternehmen und nicht in einzelnen Lines of Business.

Der Analyzer arbeitet mit fünf Zahlenkategorien:

- Netto-Zinserträge

- Andere Erträge (Gebühren, Provisionen)

- Variable Kosten

- Fixkosten (Overhead)

- Risikorückstellungen

Die analysierten Daten zeigen, dass die Profitabilität einzelner Kunden beeinflusst wird durch Art und Häufigkeit bestimmter Ereignisse, den aktuellen Kontostand und den jeweils verwendeten Vertriebskanal (Filiale, Geldautomat, Telefon etc.). All diese Faktoren finden sich als Analysekriterien in der Lösung wieder. Eine derartig komplexe, hochentwickelte Profitabilitätsanalytik benötigt schon aufgrund der Anforderungen an Speicher- und Rechenleistung eine Powerhouse-Plattform, denn den gewonnenen Erkenntnissen müssen auch direkte Aktionen folgen können. Die Royal Bank of Canada wollte ihre eigenen Reports nutzen, flexibel zugeschnitten auf die Bedürfnisse des Hauses. Entscheidend war jedoch der Schritt vom produktbezogenen hin zum kundenbezogenen Bericht. In die Lösung wurden auch spezifische Geschäftspraktiken der RBC integriert. Jeder autorisierte Anwender kann individuelle Templates generieren und nutzen, ohne dass dadurch kostenintensive Überarbeitungen am System nötig werden.

Profitabilitätsmessungen tragen primär nichts zur Wertschöpfung bei. Erst die Konsequenzen, die ein Unternehmen aus einem verbesserten Kundenverständnis zieht, bringen der Bank einen Zusatznutzen.

Der Value-Analyzer wurde unter anderem dazu genutzt, die Segmentierung des Kundenportfolios zu optimieren: Die neun Millionen Retail-Kunden der Bank wurden in einzelne Segmente unterteilt, die sich nach Einstellungen und Verhaltensweisen, derzeitiger und potenzieller Profitabilität, wahrscheinlichem Kaufverhalten, sowie Empfindlichkeiten und Präferenzen bezüglich des Vertriebskanals unterscheiden. Für jedes Segment wurden dann Strategien entwickelt, diese wiederum auf Hunderte von Mikro-Segmenten mit entsprechenden Mikro-Strategien heruntergebrochen, bis man schließlich auf der Ebene des One-to-one-Marketings angekommen war. Individuelle Vorgehensweisen können in diesen Kleinstgruppen auf ihre Tauglichkeit getestet, Feinabstimmungen laufend vorgenommen werden.

Der Einsatz dieses Data-Warehouse-gestützten Instruments brachte der Bank nach eigenen Angaben 100000 zusätzliche Kunden mit einem durchschnittlichen Mehrumsatz von 100 Dollar pro Kunde. Die CRM-Strategie wurde auf das Automatengeschäft ausgeweitet. Die Bank fand nämlich heraus, dass 86 Prozent der Retail-Kunden in einem ursprünglich als wenig profitabel eingestuften Segment doch wichtige Kunden waren. Nach einer Neubewertung mit Hilfe des Value-Analyzers wurde ein großer Teil dieser Kunden den höher bewerteten Segmenten zugeordnet. Daraus abgeleitet entstanden Angebote wie der Royal Certified Service Account mit einer festen Gebührenpauschale für eine festgelegte Anzahl monatlicher Buchungen. Nach Schätzungen des Geldinstituts erbrachte allein dieses Angebot neben einer stärkeren Bindung gewinnträchtiger Kunden einen zusätzlichen Umsatz von rund 21 Millionen Dollar.

Unterstützung für den VertriebMit diesen Methoden und den Erkenntnissen aus der Kundenevaluation hat die kanadische Bank ihre Marketing-Initiativen ganz auf die gezielte Förderung von Kundenbeziehungen entsprechend dem jeweiligen Potenzial ausgerichtet. Dies zeigt sich auch an den strategischen Investitionen in Kundenbeziehungen, die erst in Zukunft profitabel sein werden, oder solche, deren Bestand gefährdet ist. Ein positiver Nebeneffekt dieser Reorganisation von Prozessen war die Vereinfachung interner Entscheidungsfindungs- und Berichtsprozesse.

Wenn sich die Evaluation des Kundenwertes bezahlt machen soll, muss sie in das Tagesgeschäft des Vertriebs integriert werden. Die Mitarbeiter verfügen über Zugang zu den Informationen im System. So können sie je nach individueller Kundensituation aktiv Angebote machen und damit parallel Profitabilität und Loyalität steigern. Zudem sind die konkreten Zahlen auch eine Unterstützung bei der individuellen oder segmentspezifischen Preisfindung.

Die historische und laufende Evaluation von Kundenbeziehungen erlaubt der Bank, ihre Kundensegmente intelligenter zu definieren, indem zum Beispiel Faktoren wie neue Lebensphasen (Ausbildung, Eheschließung, Kinder, Rente etc.) berücksichtigt werden.

Die Unterscheidung zwischen Gegenwärtigem und Potenziellem dient dabei zur Bestimmung des richtigen Zeitpunkts eines Angebotes an den Kunden. Studentenkredite werden beispielsweise bei manchen Instituten als nicht lohnendes Risiko betrachtet, dabei haben Messungen bei der RBC gezeigt, dass es sich langfristig durchaus rechnet, dieses Segment auch in unprofitablen Zeiten bei der Stange zu halten.

Mittlerweile hat die RBC den Paradigmenwechsel von der Marktanteils- zur Kundenwertberechnung vollzogen, die letztlich für den Geschäftserfolg aussagekräftiger ist. Die Verhaltensrisikomodelle wurden mit erwarteten Kreditverlusten integriert und diese Modelle im Laufe der Zeit ständig verfeinert.

Schlüsselinstrument: "Was wäre, wenn"-ModellDer Kundenwert ist aus Sicht der Royal Bank of Canada keine statische Größe, sondern ein fortlaufender Prozess. Nicht nur, dass die Grundlagen und Regeln potenziell auch auf andere Bereiche angewendet werden können, auch die permanente Verbesserung und Optimierung von Datenquellen, Verknüpfungspotenzialen und die weiterführende Integration mit anderen Modellen sind spannende Optionen.

Das Kunden-Evaluations Modell ist eine Art Fahrplan für die Zukunft, der möglicherweise schon in nächster Zeit auch für die Kreditkarten-Services und andere Bereiche der Unternehmensgruppe eingesetzt werden wird. Ein Modell zur Analyse der einzelnen Vertriebskanäle wurde bereits auf den Weg gebracht, um die Kosten der unterschiedlichen Vertriebskanäle zu evaluieren und insbesondere den Vertrieb via Filiale zu unterstützen. Zukunfts-Szenarien ("Was wäre, wenn"-Modelle) sind ein Schlüsselinstrument, um die Royal Bank dem CRM-Himmel des "Market-of-one" noch näher zu bringen.

*Richard McLaughlin ist Senior Vice President der Royal Bank of Canada.

Erfolgsfaktoren des CRM-Projekts- Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit

Nur wenn die Evaluation von Kundenbeziehungen in Strategie und Taktik des ganzen Unternehmens Eingang findet, kann es seine gesammelten Informationen zur Wertschöpfung nutzen.

- Engagierter Projekt-"Pate"

Das Management muss einen hochrangigen und engagierten Mitarbeiter mit ausreichender Entscheidungsbefugnis für das Projekt-Management ausstatten, der permanent eng mit dem Team aus Kunden und Lösungspartnern kooperiert.

- Klare Projektdefinition

Inhalte, Termine und angestrebte Ziele sind eindeutig definiert, um einem Ausufern des Projekts und seiner Kosten entgegenzuwirken.

- Data Warehouse

Die Royal Bank of Canada hatte bereits vor diesem Projekt ein Data-Warehouse installiert - das hat die Arbeit natürlich erleichtert und beschleunigt.

Das UnternehmenDie Royal Bank of Canada ist das erste global agierende Finanzdienstleistungsunternehmen des Landes. Sie betreut sowohl Privat- als auch Geschäftskunden und ist als Investmentbank sowie in der Vermögensverwaltung aktiv. Mit ihren Töchtern Royal Trust, RBC Dominion Securities, RBC Insurance und Royal Bank Action Direct beschäftigt die Gruppe 52000 Mitarbeiter. Die RBC verfügt über 1400 Filialen, 4000 Geldautomaten und Point-of-Sale-Terminals für einen Kundenstamm von über zehn Millionen Personen, die selbstverständlich ihre Bankgeschäfte auch per Fax, Telefon oder Internet abwickeln können. Die Bilanzsumme des Unternehmens beläuft sich auf 165 Milliarden US-Dollar, der Gewinn liegt bei einer Milliarde Dollar.

Abb: Die Informationen aller Bereiche gehen abteilungsübergreifend in das Data Warehousing und können dann entsprechend ausgewertet werden. Quelle: RBC