(Teil-)Lösung für den Margenschwund Ran an neue Pricing-Modelle

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  1. Individualpreismodelle
    Innovative Analyse-Tools ermöglichen die Ausgestaltung eines individuellen Vorschlagspreises für einzelne Kunden. Diese Modelle sind bislang zwar noch nicht im Markt etabliert, dürften zukünftig jedoch mit fortgeschrittener Marktreife der Tools und verbesserter Datenverfügbarkeit eine äußerst sinnvolle Option für Banken darstellen.

    Nach Festlegung einer zu erzielenden Mindestmarge wird ein individualisierter, das heißt kundenspezifischer Preis über die zur Verfügung stehenden Charakteristika des Kunden abgeleitet. Als Grundlage dienen das Jahrestransaktionsvolumen, die Dauer der Kundenbeziehung, die Kundenzufriedenheit, das Alter, das Cross-Selling-Potential, die Stellung im Erwerbsleben, Kanal- und/oder Fullservice-Affinität, et cetera.

    Das untenstehende Schaubild zeigt exemplarisch das Interface eines Individualpreismodell-Tools, innerhalb dessen mögliche Preisadjustierungen auf Einzelkundenbasis vorgenommen werden können.

Beispiel eines Individualpreismodell-Tools

 Quelle: Zeb

Vor- und Nachteile der Pricing-Modelle

Die Wahl eines geeigneten und vor allen in Hinsicht auf den Gewinn optimiertes Pricing-Modells ist für Banken eine elementare strategische Entscheidung, die weitreichende externe Auswirkungen wie die Marktpositionierung, aber auch interne Implikationen für die Vertriebssteuerung & Co. mit sich bringt. Vor- und Nachteile einzelner Modelle lassen sich entlang der Dimensionen (a) Ertragspotential, (b) Komplexität und (c) Kommunikation überprüfen.

(a) Ertragspotential

Die Ausgestaltung des Pricing-Modells sollte von Banken derart gewählt werden, dass die Bank die Zahlungsbereitschaft des Kunden margenoptimierend abschöpfen kann. Einheitspreismodelle, aber auch Festpreismodelle können das theoretische Ertragspotential aus zweierlei Gründen nicht vollständig abrufen. Wenn die Preispolitik im Verhältnis zur Zahlungsbereitschaft des Kunden zu konservativ gestaltet ist, geht zusätzliches Ertragspotential verloren (Margeneffekt).

Wenn im umgekehrten Fall das Pricing zu hoch angesetzt ist, kommt kein Abschluss und somit kein Ertrag zustande, selbst wenn bei einer niedrigeren Preisgestaltung ein positiver Deckungsbeitrag hätte erzielt werden können (Mengeneffekt).

Festpreismodelle bieten hierbei jedoch gegenüber Einheitspreismodellen durch geschickte Ausgestaltung der angebotenen Paketoptionen und -preise sowie abhängig von der Tarifwahl und dem (Flatrate-)Nutzungsverhalten der Kunden zumindest einen Vorteil in der möglichen Ertragsgenerierung. Der Kundennutzen (Zugang zu Beratung, All-inclusive-Paketbestandteile, et cetera) kann direkt im Pricing adressiert werden.

Individualpreismodelle hingegen bieten das höchste Potential der Ertragsabschöpfung, da das Pricing in diesen Modellen explizit die kundenindividuelle Zahlungsbereitschaft adressiert. Somit kommt es bei ihrer Anwendung kaum noch zu negativen Margen- noch Mengeneffekten.

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Das Ertragspotenzial verschiedener Pricing-Modelle

 Quelle: Zeb

(b) Komplexität

Aufgrund der weitreichenden Auswirkungen eines neuen Pricing-Modells, ist die Komplexität der Modelle aus Kunden- und Bankensicht zu evaluieren. Preisverzeichnisse auf Basis von Einheitspreismodellen besitzen aufgrund der Vielzahl von Einzelposten eine hohe Komplexität. Darüber hinaus kommt es aus Kundensicht häufig zur Anwendung intransparenter Sonderkonditionsmodelle.

Auch aus Bankensicht ist diese Form der diskretionären Preisdifferenzierung als suboptimal einzustufen. Geeigneter erscheinen in diesem Zusammenhang Festpreismodelle, die auf Kundensegmente zugeschnittene Wahlmöglichkeiten anbieten und damit die Handhabung komplexer Sonderkonditionen weitgehend überflüssig machen.

Gleiches gilt für Individualpreismodelle. Im Gegensatz zur passiven Kundensegmentierung durch Preis- beziehungsweise Tarifwahl des Kunden bei Anwendung von Festpreismodellen, erfolgt bei Individualpreismodellen hingegen eine aktive, bankgesteuerte Kundensegmentierung im Rahmen einer kundenindividuellen Preisdifferenzierung. Hierzu sind im Vergleich zu anderen Modellen insbesondere Anforderungen an bankinterne Ressourcen zu berücksichtigen, darunter unter anderem die Datenverfügbarkeit von Kundencharakteristika.