Privatkundeneinlagen stellen im Retailbanking und Wealth Management die dominante und in Universalbanken eine bedeutende Komponente des Fundingmixes dar. Seit der Finanzkrise sind viele Treasuryabteilungen bestrebt, ihren Anteil weiter zu erhöhen.
Privatkundeneinlagen weitgehend stabil
Wenngleich die Konditionsbeiträge zuletzt fielen - als Folge des intensiveren Wettbewerbs waren sie teilweise negativ - bilden Privatkundeneinlagen eine relativ preiswerte Fundingquelle. Zugleich können sie die Erwirtschaftung von Strukturbeiträgen aus Fristentransformation unterstützen. Zum Beispiel sind Sichteinlagen auf Girokonten täglich fällig (vertragliche Laufzeit). Tatsächlich steht ein erheblicher Teil der Einlagen mehrere Jahre zur Verfügung.
Aus Risikosicht weisen Privatkundeneinlagen einen hohen Grad an Diversifikation (geringe Konzentrationsrisiken) und relativ geringe Abzugsrisiken auf. Beispielsweise ist im Falle einer Krise weithin unstrittig, dass prozentual die Liquiditätsrisiken mit der Professionalität der Kunden steigen vom Retailbanking über das Wealth Management zum Corporate Banking und schließlich zu anderen Banken.1) Während im Interbankenmarkt der 100-prozentige Abzug bestimmter Einlagen wahrscheinlich ist, sind Privatkundeneinlagen mit Abflüssen von weniger als 25 Prozent häufig vergleichsweise stabil (Zeithorizont drei Monate).2) Allerdings ist das Kundenverhalten heterogener und hängt von anderen Faktoren ab.
Die Modellierung des Verhaltens (Behaviouralisation) einer großen Gruppe von Kunden mit kleinen Einlagen wird also zur Herausforderung für das Treasury, etwa um Höhe und Zeitpunkt von nicht deterministischen Zahlungsströmen (beispielsweise Verfügungen über täglich fällige Einlagen) abzuschätzen. Außerhalb der Steuerung von Zinsänderungsrisiken (zum Beispiel Begrenzung der Fristentransformation) gilt dies besonders für die Liquiditätssteuerung.
Kundenverhalten als Herausforderung in der Liquiditätssteuerung
Zur Liquiditätssteuerung nutzen Treasurer (neben Struktur- und Diversifikationskennzahlen) vor allem zahlungsstrombasierte Analysen, zum Beispiel zur:
- Bestimmung der Liquiditätskosten, etwa laufzeitbezogene Liquiditätsprämien für Produkte durch das bankinterne Liquidity Clearing House (siehe auch MaRisk BTR 3.1, Tz.5);
- laufenden Liquiditätsplanung, etwa Liquiditätsübersicht für die nächsten zehn, 90 und 250 Tage (MaRisk BTR 3.1, Tz.3);
- Risikofrüherkennung, etwa Stresstests (MaRisk BTR 3.1, Tz.6; BTR 3.2) zur Bemessung der Liquiditätsreserven in Krisensituationen (MaRisk BTR 3.1, Tz.4).
Zur Durchführung der Analysen stehen verschiedene quantitative Methoden zur Verfügung, zur Bestimmung der Liquiditätsprämien unter anderem produkt- und kontenbezogene Überrollanalysen, Kohortenanalysen, Portfolioanalysen sowie Ablaufstatisken (Maturity Profiles). Stresstests reichen von einfachen Ansätzen, die das Verhalten von Kunden in den vorangegangenen Krisen auf die aktuelle Bilanz projizieren, bis zu komplexen stochastischen Modellen, wie dem Liquidity-at-Risk-Ansatz. Gleichwohl bestehen in der Praxis gravierende Umsetzungs- und Akzeptanzprobleme.3)
Dies mag darauf zurückzuführen sein, dass Liquidität vor der Finanzkrise relativ problemlos verfügbar und nur bedingt eingepreist war. Nach Befunden der Großstudie "Liquiditätsrisiko Deutschland" tendieren Banken überdies, etwa im Vergleich zu Kredit- und Marktrisiken, zu "einer starken qualitativen Prägung des Liquiditätsrisikomanagements"4), bei der menschliche Expertise "die zentrale Rolle"5) einnimmt. Gespräche des Verfassers mit Beratern und Treasurern legen nah, dass es sich hierbei vor allem um Treasuryexpertise handelt. Marketingexpertise fließt vermutlich weniger ein.
Unübersehbare Fortschritte im Marketing
Dennoch sind Fortschritte im Verständnis des Kundenverhaltens im Marketing unübersehbar, wie Modelle zur Erklärung von Abbildung Dienstleistungsqualität und Kundenbindung, das Kundenlebenszyklus-Phasenmodell sowie Kundenpflege-Konzepte stellvertretend belegen.
Modelle zur Dienstleistungsqualität versuchen Kundenzufriedenheit unter anderem anhand der Einzigartigkeit von Angeboten, der kundenseitigen Erkennbarkeit von Qualität im Konsumprozess sowie der anbieterseitigen Effizienz im Produktionsprozess abzuschätzen.6) Andere Modelle, die sich teilweise auf Befunde aus Retail Banken stützen, bieten unmittelbar Ansatzpunkte zur Identifikation und Messung von Qualitätsdefiziten.7)
Eine Gruppe von Konsumverhaltensforschern versucht die Zielkonstrukte Kundenloyalität (Verhaltensabsicht) und Kundenbindung (tatsächliches Verhalten) anhand von Antezedenzien zu erklären. Zu Antezedenzien zählen Einstellungskonstrukte wie Kundenzufriedenheit, Image und Vertrauen, wobei die Modelle jedes Konstrukt über abfragbare Items operationalisieren. Teilweise berücksichtigen die Modelle zugleich Indikatoren für das Kundenbindungspotenzial, um hinsichtlich des Interesses an dauerhaften Geschäftsbeziehungen zwischen eher transaktions- und beziehungsorientierten Kunden zu differenzieren. Die Aussagekraft der aufgestellten Hypothesenmodelle wird anhand von Stichproben befragter Kunden mit Hilfe konfirmatorischer Analysen überprüft. Pfadkoeffizienten messen den Erklärungsbeitrag einzelner Antezedenzien, Gütemaße die Anpassung des gesamten Modells.8)Abbildung 1 zeigt beispielhaft ein spezifisch für das Retailbanking aufgestelltes Modell.
Vielzahl von Ansätzen im Marketing
Andere Autoren unterscheiden verschiedene Arten und Intensitäten von Kundenloyalität und -bindung. Häufig werden die Konstrukte mit Kriterien wie Kundenwert, Kundenzufriedenheit, wahrgenommener Wettbewerbsvorteil oder Betreuungskosten mathematisch zu (nicht)linearen Funktionen oder grafisch zu zweidimensionalen Matrizen kombiniert, etwa um darauf aufbauend spezifische Normstrategien abzuleiten.9)
Der Kundenlebenszyklus verschiebt die Analysesicht vom Produktlebenszyklus zur Kundenbeziehung. Jeweils unterbrochen durch Gefährdungsphasen unterteilt das Modell die Kundenbeziehung in eine An-bahnungs-, Sozialisations-, Wachstums-, Reife-, Kündigungs-, Abstinenz- und Revitalisierungsphase (Abbildung 2).10) Für die Phasen bestehen eigene kundenorientierte Ziele und Managementaufgaben. Entsprechend spezifisch sind Marketingmix (Preis-, Produkt-, Distributions- und Kommunikationspolitik) und kundenorientierte Messung - von Switching-Path-Analysen für abgewanderte Kunden bis zu Tests, bei denen die Bank einer Experimentalgruppe in der Sozialisationsphase einen neuen Marketingmix offeriert, während die übrigen Kunden als Kontrollgruppe wie bisher betreut werden.11)
Konzepte zur Kundenpflege (Customer Care), die auf den vorhergehenden Arbeiten aufbauen können, stellen die Beziehungsorientierung in den Mittelpunkt. Im Wealth Management beinhaltet die Beziehungsorientierung unter anderem Private Banker, die als "Hausärzte" exklusive Privatkunden betreuen. Im Retailbanking sind verwandte Konzepte wie das Customer Relationship Management (CRM) darauf gerichtet, durch Datenbanken sowie mit Hilfe von Werkzeugen wie Data Mining und Online Analytical Processing eine ähnlich individuelle Ansprache von Kunden im Massengeschäft zu erreichen.12)
Verbunden mit der eingangs beschriebenen Herausforderung führen die Beispiele zu der Frage, ob das Treasury stärker von Marketingexpertise profitieren kann.
Synergien und Anknüpfungspunkte?
Grundsätzlich impliziert die Tatsache, dass beide Disziplinen das Verhalten von Kunden in großen Teilen unterschiedlich bearbeiten (Abbildung 3), dass das Marketing über Daten, Informationen und Wissen verfügen kann, die für das Treasury hilfreich sind.
Möglicherweise kann Marketingexpertise der Treasuryabteilung auf mindestens dreifache Weise helfen: a) erklärend, indem sie ein tieferes Verständnis des Kundenverhaltens ermöglicht; b) präventiv, weil Marketingansätze wie die zuvor angesprochenen Kundenbindungsmodelle teilweise auf einer dem tatsächlichen Verhalten vorausgehenden Stufe arbeiten; und schließlich c) verhaltensbeeinflussend, indem Marketingexpertise, präventiv und erklärend, Hinweise bietet, um Kunden zu binden. In der Praxis wären, auch mit Blick auf aufsichtsrechtliche Anforderungen, unter anderem folgende Anknüpfungspunkte vorstellbar:
- Erarbeitung von Argumentationshilfen für Diskussionen mit Ratingagenturen und Aufsicht, etwa zur Höhe vorzuhaltender Liquiditätsreserven (MaRisk BTR 3.1 Tz.4) oder bezüglich der Annahmen zu erwarteten Zu- und Abflüssen (MaRisk BTR 3.1, Tz.3);
- Verknüpfung der eher konten- und produktorientierten Sicht des Treasurys mit der (gesamthaften) Kundensicht des Marketings, um Abrufrisiken zu beurteilen (zum Beispiel Anteil eher transaktionsorientierter Kunden mit "rate chaser behaviour", prioritäre Customer Care für die größten Anleger, um Einlagenkonzentrationen umfassender zu verstehen);
- Verknüpfung von Vorgehensweisen, die sich in Gefährdungs-, Kündigungs- und Revitalisierungsphasen bewährt haben, mit Liquiditätsnotfallplan und Management-Maßnahmen (MaRisk BTR 3.1, Tz.7);
- Verknüpfung von Treasury und Marketing-Datenhaushalten und Nutzung von Data Mining und Online Analytical Processing, zum Beispiel zur Festlegung von CRM-Triggern als Frühwarnindikatoren für Abrufrisiken (vergleichbar mit Triggern zur Früherkennung ausfallgefährdeter Kunden im Kreditrisiko13)); - Analyse von Abwanderungsentscheidungen mit Hilfe von Modellen zur Dienstleistungsqualität und Switching-Path-Analysen, gegebenenfalls als Follow up zu Überrollstatisiken und Kohortenanalysen;
- Entwicklung von Produkteigenschaften, die Abrufrisiken reduzieren (zum Beispiel retrospektiver Verlust der gebührenfreien Kontoführung, wenn Guthaben unter Mindestbetrag fällt) und Beratung bei der Migration von Einlagenpools in abzugsarme Produkte;
- Integration von Bindungsindikatoren in Fragebögen, bis hin zur Entwicklung von Kundenbindungsmodellen, um die Bedeutung von Antezedenzien wie Image in normalen und Krisenphasen zu ermitteln oder um Auswirkungen von Reputationsrisiken auf die Liquidität abzuschätzen (MaRisk, BTR 3.1, Tz.2).
Sollten diese Anknüpfungspunkte zumindest in Teilen relevant sein, bieten sie dem Marketing Chancen. Besonders mit Blick auf Krisenszenarien werfen sie aber auch neue Fragen auf.
Chancen und Fragen für das Marketing
Beispielsweise konzentrieren sich Marketinganalysen bisher überwiegend auf normale Marktphasen. Zu fragen ist, inwieweit die für normale Marktphasen empirisch bestätigten Modelle auch in Krisen "halten" beziehungsweise neu operationalisiert werden müssen. Für das in Abbildung 1 dargestellte Hypothesenmodell ergab die empirische Überprüfung besonders für Commitment, Image und Vertrauen starke positive Pfade zur Kundenloyalität.14) Sollte von diesen oder anderen Antezedenzien auch in Krisen eine risikoreduzierende Wirkung ausgehen, wären Banken, bei denen selbige stärker ausgeprägt sind, ceteris paribus geringeren Abrufrisiken ausgesetzt. Marketingmaßnahmen zur Verbesserung der Antezedenzien, etwa zur Imagepflege, würden dann zugleich der Reduzierung von Abrufrisiken dienen. Zu fragen bliebe, bis zu welchen Grenzen dies gilt; einen "Bank Run", wie ihn Northern Rock erlitt, können selbst robuste Antezedenzien wahrscheinlich nicht verhindern. Möglicherweise hängt die Robustheit auch davon ab, wie sich eine Krise entfaltet.
Hiervon zu trennen, spricht einiges dafür, dass das Führen verschiedener Marken ein "Hedge" sein könnte, der Liquiditätsrisiken zusätzlich zur Diversifikation der Vermögens- und Kapitalstruktur (MaRisk, BTR 3.1, Tz.1) streut. Große Finanzgruppen operieren oft mit mehreren Unternehmen und-marken in einem Segment; um "Kannibalisierungseffekte" zu vermeiden, unterscheiden sich deren Geschäftsmodelle zum Teil grundlegend.
Wirtschaftlich relevant
Einzelfälle deuten darauf hin, dass verschiedene Marken während einer kombinierten, marktweiten und namensspezifischen Krise der Mutter unterschiedlich hohe Ausflüsse erleiden, wobei die Ursachen vielschichtig sind. Unmittelbar verständlich wird der Diversifikationseffekt im Fall einer institutspezifischen Krise. Sollte ein Institut, zum Beispiel auf Grund vermeintlicher Fehlberatungen, selbiger ausgesetzt sein, so greifen die Abrufrisiken wahrscheinlich weniger auf andere Konzernbereiche über (als es ohne eine solche Marken-"Brandmauer" der Fall wäre). Wenn dies zumindest partiell gilt, sind Töchter mit Bindestrich-Marke oder Konzerne, die eine Dachmarke teilen, höheren Abrufrisiken ausgesetzt.
Umgekehrt erzeugen Marketingentscheidungen, wie die Nutzung von Private Bankern im Wealth Management, unter bestimmten Umständen Liquiditätsrisiken. Angenommen, eine Gruppe leitender Angestellter wird von einem Wettbewerber abgeworben. In der Folge wechseln mehrere Private Banker. Wegen der engen Beziehung zwischen Kunde und Private Banker muss der Treasurer damit rechnen, dass zeitversetzt mehrere Kunden ihrem Berater folgen. Zwar fordern Marketingexperten seit Langem, statt der Bindung zwischen Kunde und Berater die Bindung zur Bank, etwa zur Marke, zu stärken.15) Dennoch erscheint dies auch mit umfangreicher Marketingexpertise schwierig. In dem Maß, in dem es gelänge, wären die Liquiditätsrisiken erneut anders ausgeprägt.
Wie wirtschaftlich relevant diese und weitere Fragen sind, illustriert abschließend folgende stark vereinfachte Rechnung: Angenommen, eine Bank verfügt über Privatkundeneinlagen in Höhe von zehn Milliarden Euro. Nach Stresstests hält sie hierfür einen Liquiditätspuffer von 1,6 Milliarden Euro beziehungsweise 16 Prozent vor (Zeithorizont drei Monate). Gelingt es, durch das bessere Verständnis des Kundenverhaltens diesen Puffer auf 15 Prozent zu senken, reduziert sich der Finanzierungsbedarf um 100 Millionen Euro. Unterstellt man weiter, dass diese 100 Millionen Euro Liquiditätskosten in Höhe von 200 Basispunkten (BPS) verursachen,16) so kann hieraus eine jährliche Ersparnis von zwei Millionen Euro resultieren.17)
Brücken zwischen Treasury und Marketing
Wenngleich noch sehr grob und nicht mehr als ein Denkanstoß lassen die obigen Überlegungen die stärkere Einbeziehung von Marketingexpertise in die Verhaltensmodellierung für Privatkundeneinlagen aus praktischer und wissenschaftlicher Sicht diskussionswürdig erscheinen. Zwar wird Marketingexpertise allein nicht die "vollständigen" Antworten auf die Fragen des Treasurys geben. Auch kämpfen Marketingabteilungen in der Praxis mit eigenen und in Teilen ähnlichen Problemen (zum Beispiel Datenverfügbarkeit und -qualität). Dennoch können interdisziplinäre Anschlussarbeiten und gemeinsame Arbeitsgruppen vermutlich weitere Brücken zwischen "hartem" Treasury und "weichem" Marketing schlagen.
Literatur
Bruhn, M. (2010): Qualitätsmanagement für Dienstleistungen, 8. Auflage, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg.
Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2010): MaRisk-Rundschreiben 11/2010, Bonn/Frankfurt am Main.
Dalmahoy, M. (1996): Identifying the Business, in: CILNTEC discussion paper, London.
Haskell, S. (2007): Onboarding, in: Financial World Online, No. 11, https://www.financialworld.co.uk/Archive/2007/2007_11nov/Features/customer_ onboarding/13012-print.cfm (Abrufdatum 7. Januar 2012).
Hippner, H./Wilde, K. (2006): Grundlagen des CRM, 2. Auflage, Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler, Wiesbaden.
Kaltofen, D. (2009): Empirische Ergebnisse der Großstudie Liquiditätsrisiko Deutschland, Institut für Kredit- und Finanzwirtschaft, Ruhr-Universität Bochum. Koot, C. (2005): Kundenloyalität, Kundenbindung und Kundenbindungspotenzial, Verlag Dr. Hut, München.
MacDonald, K./Moorhead, S. (2005): Pre-deliquency management, in: Financial World, No.1, S. 51 bis 52. Metje, M./Mentzel, I. (2003): Kunden in der Beziehungskrise, in: Qualität und Zuverlässigkeit, 48. Jg., Nr. 6, S. 593 bis 598.
Narayandas, D. (2005): Building Loyalty in Business Markets, in: Harvard Business Review, No. 9, S. 131 bis 139.
Schäfer, J. (2010): QIS Neue Liquiditätsstandards, Infoveranstaltung 18. Februar 2010, Deutsche Bundesbank, Frankfurt am Main.
Stauss, B. (2000): Perspektivenwandel, in: Thexis, 17. Jg., Nr. 2, S. 15 bis 18.
Fußnoten
1) Nach den Ursachen lassen sich bankeigene, marktweite und Kombinationen beider Krisen (MaRisk BTR 3.1, Tz.6; BTR 3.2, Tz.3), nach den Liquiditätsrisiken Abruf-, Termin- und Refinanzierungsrisiken unterscheiden.
2) Zu den Annahmen, die der Baseler Ausschuss empfiehlt, um die Stresskennziffer Liquidity Outflow Coverage (Zeithorizont ein Monat) zu berechnen, siehe Schäfer (2010), S. 7.
3) Vgl. Kaltofen (2009), S. 30 bis 40.
4) Kaltofen (2009), S. 31.
5) Kaltofen (2009), S. 39.
6) Kano unterscheidet nach der Erwartungshaltung des Kunden zwischen Basis-, Leistungs- und Begeisterungsanforderungen, wobei er speziell auf die Einzigartigkeit von Angeboten abstellt. Zeithaml trennt nach der kundenseitigen Wahrnehmbarkeit von Qualität vor-, während und nach dem Konsumprozess zwischen Such-, Erfahrungs- und Vertrauensqualität. Donabedian differenziert zwischen Potenzial-, Prozess- und Ergebnisqualität, um die Leistung des Anbieters vor-, während und nach dem Produktionsprozess zu bewerten.
7) Beispielhaft sei auf das GAP-Modell in Verbindung mit dem SERVQUAL und SERVPERF-Ansatz verwiesen sowie auf das Modell von Grönroos. Für einen Überblick über Modelle zur Dienstleistungsqualität siehe Bruhn (2010).
8) Vgl. hierzu ausführlich Koot (2005) und die dort zitierte Literatur.
9) Vgl. hierzu zum Beispiel Narayandas (2005), S. 136 bis 139, und Metje/Mentzel (2003), S. 594.
10) Vgl. Stauss (2000), S. 16.
11)Für weitergehende Informationen zu den Tests siehe Haskell (2007).
12) Zu den Grundlagen des CRM siehe Hippner/Wilde (2006).
13) Vgl. MacDonald/Moorhead (2005), S. 51 bis 52.
14) Vgl. Koot (2005), S. 175 und 204.
15)Vgl. unter anderem Dalmahoy (1996), S. 12.
16) Die Liquiditätskosten können vereinfacht wie folgt geschätzt werden: Liquiditätskosten (BPS) = (durchschnittliche) Rendite Liquiditätspuffer (BPS) - Fundingkosten (BPS) - Hedgingkosten Zinsswap (BPS). 17) Trotz der möglichen Ersparnis geht es ausdrücklich nicht darum, (überzogene) Risikobereitschaft mit Hilfe des Marketings neu zu legitimieren. Selbst ohne diese Ersparnis kann hausinterne Marketingexpertise unter Umständen ein Vermittlungsproblem abschwächen, auf das die Großstudie "Liquiditätsrisiko Deutschland" hinweist. Danach hat das Liquiditätsrisikomanagement zwar in großen Banken nach der Finanzkrise eine Aufwertung erfahren. Viele kleinere Institute würden ihm aber weiterhin keine wesentliche Bedeutung beimessen. Gleichzeitig stünden gerade sie vor einem Dilemma: Einerseits wären sie mit dem erreichten Stand zufrieden, andererseits sähen sie sich mit neuen (aufsichtsrechtlichen) Anforderungen konfrontiert. Dies mache Neuerungen schwer vermittelbar, mit deren Umsetzung zusätzliche Kosten verbunden sind (Vgl. Kaltofen (2009), S. 27).