Ratlosigkeit im Private Banking – was tun bei sinkenden Gewinnen?

März 27, 2019

What to Do About Declining Profits

Die Nachrichten in den vergangenen Wochen zu den Jahresergebnissen 2018 im Private Banking hatten immer denselben Tenor: rückläufige Erlöse, sinkende Margen, einbrechende Gewinne. Diese gerade im vierten Quartal sich verstärkende Entwicklung wurde durch die Kombination zweier Effekte verursacht: niedrigere Bestandsgebühren (etwa für Depot, Beratung- und Management) durch gesunkene Depotvolumina sowie rückläufige Transaktionsaktivität und damit verminderte Transaktionserlöse aufgrund verunsicherter Anleger. Soweit, so gut. Während die Manager und auch die Presse gut in der Erläuterung von Ursachen sind, so ist doch die Gretchenfrage, wie man sich aus dieser misslichen Lage befreien kann.

Ein wesentliches Problem der Banken ist ihr heutiges Erlös- und Preismodell, das eine hohe Abhängigkeit vom Wertpapiervermögen und von den Transaktionsaktivitäten aufweist. Aber sind wir realistisch: Das lässt sich nicht innerhalb kurzer Zeit korrigieren, und daher haben es beispielsweise Preismodelle auf Honorarbasis oder performance-abhängige Preismodelle nach wie vor schwer – und sich bisher auch nicht flächendeckend durchgesetzt. 

Also bleibt die Optimierung innerhalb der Strukturen der heutigen Erlös- und Preismodelle. Aber hier gibt es auch klare Grenzen, gerade im Schweizer Markt, da die meisten Banken in den vergangenen Jahren systematisch ihre Preise optimiert, sprich: angehoben haben. Insbesondere im Vergleich mit dem europäischen Ausland liegt man hier schon an der Preisobergrenze. 

Anders sieht es dagegen bei den realisierten Preisen / Margen aus. Die Preisabschläge auf den Listenpreis liegen je nach Institut im Durchschnitt zwischen 25 und 55 Prozent. Auf Kundenebene ist das noch weit dramatischer: In unseren Analysen fallen uns immer wieder Konstellationen auf, in denen Kunden mit ganz ähnlichem Profil deutlich unterschiedliche Preise bezahlen. Ist das fair und gerecht? Woran liegt das und warum gibt es überhaupt Sonderkonditionen? Die Begründung für Sonderkonditionen liegt in der Heterogenität der Kundschaft. Um dieser Tatsache Rechnung zu tragen, arbeiten Banken mit einem Listenpreis, der die Basis/den Anker für alle Kunden darstellt, und in Abhängigkeit von der Werthaltigkeit der Kunden kann der Kundeberater dann eine individuelle Anpassung vornehmen. Diese Vergabementalität ist allerdings in den vergangenen Jahren stark erodiert und so gibt es heute kaum noch einen Zusammenhang zwischen dem Wert einer Kundenbeziehung und dem realisierten Preis.

Der grösste Hebel für eine Erlössteigerung liegt somit in einer besseren Systematisierung der Sonderkonditionen. Viele Banken legen Fairness als Prinzip zu Grunde. Fairness bedeutet dabei, dass die Höhe der Preisnachlässe sich nach dem Wert der gesamten Kundenbeziehung richtet. Soweit die Theorie. Die Umsetzung dieses Themas in der Praxis ist jedoch sehr komplex und hat eine technische und eine verkäuferische Dimension.

Voraussetzung ist zunächst einmal die Transparenz über die heute gewährten Sonderkonditionen unter der Berücksichtigung von teilweise komplexen Kundenbeziehungen und -verbünden (Transparenzphase). Im Anschluss erfolgen die intelligente Kategorisierung von Kunden bezüglich ihrer Preisdurchsetzung (z.B. durch internes Benchmarking) und die Visualisierung in einer einfachen und trotzdem informativen Form für den Kundenberater (Intelligenzphase). Königsdisziplin ist dann die Verbesserung der Preisdurchsetzung im Kundengespräch (Umsetzungsphase). Wie eine konkrete Realisierung dieser drei Phasen aussehen kann, wird im Folgenden kurz beschrieben.

Phase 1: Transparenz

Realisierte Margen können nur verbessert werden, wenn die Bank Klarheit über die Gesamthöhe des gewährten Preisnachlasses hat. Relevant sind dabei nicht Sonderkonditionen auf einzelne Gebührenkomponenten, sondern ihr konsolidierter Effekt auf den Umsatz. Dabei gibt es u.a. folgende Herausforderungen. 

Zum einen wird der Preis bzw. die Sonderkondition üblicherweise auf Kundenverbundebene verhandelt. In traditionellen Banksystemen sind komplexe Kundenbeziehungen und -verbünde aber unter mehreren Kundennummern abgespeichert. Die Pflege der verschiedenen Bankprodukte erfolgt zudem meist in separaten IT-Systemen mit unterschiedlicher Datenlogik (z.B. unterschiedliche Applikationen für Wertpapiertransaktionen, Kredite, FX etc.). Um nur schon die Höhe des effektiven Umsatzes zu ermitteln, müssen die relevanten Datenpunkte der Kundenbeziehung mühsam berechnet und zusammengeführt werden. 

Eine weitere Herausforderung ist die Ermittlung des Erlöses gemäss Listenpreis, da dieser meist nicht in der Datenbank einer Bank abgelegt ist. Dazu muss das für den Kunden relevante Preismodell auf sein Wertpapiervermögen, seine Transaktionsaktivität, sein Kreditvolumen, etc. angewendet werden. Was einfach klingt, ist in der Praxis aufgrund der breiten Palette an Preispunkten und Legacy-Preismodellen extrem anspruchsvoll.

Phase 2: Intelligenz

Was ist eine „faire“ und angemessene Sonderkondition für eine spezifische Kundenbeziehung? Zur Beantwortung dieser Frage nutzen wir zwei Informationsquellen: Zum einen die Preise beim Wettbewerber (externes Benchmarking) und zum anderen einen bankinternen Vergleich, d.h. welche Preise zahlen Kunden mit ähnlichem Profil innerhalb der Bank (Peer-Pricing). Während verfügbare Wettbewerberinformationen häufig nur eine grobe Orientierung geben, können mit einem Peer-Pricing systematische und detaillierte Anhaltspunkte ermittelt werden. Die Akzeptanz der Kundenberater bei dieser Methode ist zudem relativ hoch, denn hier geben die besten Berater vor, was möglich ist.

Die Hauptherausforderung beim Peer-Pricing ist die Festlegung eines Zielpreises für jeden spezifischen Kunden/Kundenverbund. Unsere Analysen zeigen dabei, dass die durchgesetzten Preise von einem Mix aus Kunden-, Markt- und Beratereigenschaften abhängen. Faktoren wie Grösse und Produktmix der Kundenbeziehung sind auf Kundenseite relevant. Auf Marktseite beeinflussen Wettbewerbsintensität und generelle Preissensitivität der Abnehmer die Preisdurchsetzung. Der grösste Treiber ist und bleibt aber der Kundenberater: Preisabschläge für ähnliche Kundenprofile unterscheiden sich erfahrungsgemäss stark zwischen verschiedenen Beratern.

Zur Festlegung des Zielpreises kann beispielweise der durchschnittlich realisierte Preis für ein bestimmtes Kundenprofil oder die untere Grenze des oberen Quartils gewählt werden. Zur Visualisierung der Preisdurchsetzung für das Kundenportfolio eines Beraters verwenden wir häufig eine sogenannte Heatmap, bei der Kunden in Abhängigkeit von ihrer Preisdurchsetzung farblich unterschiedlich markiertwerden.

Phase 3: Umsetzung (Execution)

Basierend auf dem detaillierten Verständnis für die Preisdurchsetzung und einer klaren kundenindividuellen Zielvorgabe können verschiedene Preisverbesserungsmassnahmen initiiert werden.

  • Definition von Quick Win Massnahmen: Die Bank kann schlecht bepreiste Kunden, z.B. jene im untersten Quartil, leicht identifizieren und wirksame Sofortmassnahmen definieren. Beispielsweise können Sonderkonditionen auf Minimumpreise abgeschafft oder Sonderkonditionen auf Depot- oder Transaktionenpreise reduziert werden.
  • Preisverhandlungstraining: Zielgerichtete Preisverhandlungstrainings führen erfahrungsgemäss zu einer zeitnahen Verbesserung der Preisdurchsetzung. Solche Trainings sollten für Kundenberater mit einer überdurchschnittlich grossen Anzahl an schlecht bepreisten Assets angeboten werden.
  • Systematisches Re-Pricing der Bestandskunden: Weiter besteht die Möglichkeit, in der Organisation klare Überarbeitungs-Fahrpläne für ein Re-Pricing zu implementieren. Zum Beispiel kann ein Bestandteil des jährlichen Umsatzziels von Führungskräften umfassen, das das Pricing von schlecht bepreisten Kunden zu verbessern. Entscheidend dabei ist die Kombination der Heatmap mit einem Pricing Simulationstool. Ein solches Tool erlaubt den Kundenberatern, das Umsatzsteigerungspotential in der Kundenbeziehung zu identifizieren und ein neues Pricing zu definieren. Dieser digitale Prozess kann mit einem konsequenten Monitoring und Reporting ergänzt werden.
  • Profitabilitätsmanagement: Unsere Projekterfahrung zeigt, dass je nach Bank zehn bis 20 Prozent der Kunden heute nicht profitabel betreut werden. Ein effektives Profitabilitätsmanagement wird mit der Heatmap erleichtert. Die Integration der effektiven Kosten einer Kundenbeziehung in die Heatmap, die gezielte Bearbeitung und ein kontinuierliches Monitoring dieser Kunden können dabei eine Quelle für kurz- und langfristiges Gewinnwachstum sein.

Aufgrund mangelnder Alternativen zur Erlössteigerung wird die Systematisierung der Sonderkonditionen in Zukunft an Bedeutung gewinnen. Einige Schweizer Banken haben bereits begonnen, ein solches System zu implementieren, andere werden folgen. Unterstützt wird dieser Trend noch durch regulatorische Aktivitäten. So geht beispielsweise die TCF-Initiative (Treat Customers Fairly) der britischen Regulierungsbehörde in diese Richtung. Diese verlangt eine nachvollziehbare Begründung für unterschiedliche Preise bei verschiedenen Kunden. Und schliesslich wird die Digitalisierung diesen Prozess auch noch beschleunigen, da Computer eher klare Regeln brauchen und weniger für individuelle Verhandlungen ausgelegt sind.