ZBB 2020, 235

RWS Verlag Kommunikationsforum GmbH & Co. KG, Köln RWS Verlag Kommunikationsforum GmbH & Co. KG, Köln 2199-1715 Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft ZBB 2020 AufsätzeJulia Zettler* / Dirk Schiereck**

Eine empirische Analyse des Nutzungsverhaltens von Sparkassenkunden zur Prognose der Kundenbindung

Die Niedrigszinsphase, die voranschreitende Regulierung und die Digitalisierung erhöhen den Margendruck bei einer stärkeren wettbewerblichen Ausrichtung des Retailbanking-Marktes. Gerade bei etablierten Finanzinstituten mit hohen Marktanteilen, wie zum Beispiel den Sparkassen, sind Informationen über mögliche Einflussparameter auf die Kundenbindung erfolgskritisch. Diese Studie analysiert den Einfluss des Produktportfolios eines privaten Kunden auf seine Kundenbindung. Besonderes Augenmerk wird zunächst auf die Begriffsschärfung der Kundenbindung gelegt. Die anschließende Analyse erfolgt über einen fundierten datenbasierten Ansatz: Resultate von State of the Art Machine Learning-Ansätzen werden mit Ergebnissen umfangreicher deskriptiver und induktiver Analysen plausibilisiert. Basis für die Untersuchung bilden Kundendaten über fünf Jahre einer mittelgroßen, deutschen Sparkasse. Unter anderem wird gezeigt, dass die Anzahl der Produkte die Art der Produkte bezogen auf die Aufrechterhaltung der Kundenbindung als Indikator dominiert.

Inhaltsübersicht

  • I. Motivation
  • II. Kundenbindung als Untersuchungsfeld
    • 1. Definition Kundenbindung
    • 2. Fragestellungen
  • III. Datenbasis – Herkunft und Aufbereitung
    • 1. Datenherkunft
    • 2. Datenaufbereitung
      • 2.1 Rohdaten
      • 2.2 Datenbereinigung
  • IV. Analyse und Ergebnisse
    • 1. Deskriptive und induktive Analyse
      • 1.1 Produktgattungen im Vergleich
      • 1.2 Anzahl Produkte, Produktgattungen und Bedarfsfelder
      • 1.3 Weitere kundenspezifische Merkmale
    • 2. Vorhersagemodell
      • 2.1 Modellentwicklung
        • 2.1.1 Rohdaten, Datenaufbereitung und Feature Preprocession
        • 2.1.2 Train-/Test-Split
        • 2.1.3 Model- und Feature-Tuning
        • 2.1.4 Finales Modell
      • 2.2 Modellinterpretation
        • 2.2.1 Trainingsdatensatz für Modell-Interpretation
        • 2.2.2 Anwendung Surrogate Modelle
        • 2.2.3 Interpretation
  • V. Zusammenfassung
*
*)
Promotionsstudentin an der Technische Universität Darmstadt und Unternehmensberaterin bei RGE in München
**
**)
Prof. Dr., Inhaber des Lehrstuhls Unternehmensfinanzierung an der Technische Universität Darmstadt in Darmstadt

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