Alles andere als Glücksspiel

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1 Alles andere als Glücksspiel Statistische Analysen von Kafwahrscheinlichkeiten nd Kndenaffinitäten werden zr Erfolgsgrndlage im Gewerbekndenvertrieb Von Oliver Hoidn (Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen), Torsten Lisson, Andreas Mach nd Thomas Schmidt Wie häfig beschäftigen sich Finanzdienstleister mit den Ertragschancen der einzelnen Geschäftsbzw. Kndensegmente? Lässt sich z. B. die Beratng von Geschäfts- nd Gewerbeknden nter den sich stetig verschärfenden Wettbewerbsbedingngen nd steigenden reglatorischen Anforderngen bei Finanzdienstleistern noch rentabel betreiben? Mit diesen nd ähnlichen Fragestellngen müssen sich Banken nd Sparkassen ach in diesem Segment permanent aseinandersetzen. Dabei sollten eine konseqente Analyse nd Bindng von ach zkünftig ertragsstarken Bestandsknden im Geschäfts-/Gewerbekndensegment im Mittelpnkt stehen. Diese erfolgte bisher jedoch nr eingeschränkt. Der Allokation der zr Verfügng stehenden Vertriebsressorcen af die richtigen Knden (Potenzialknden) ist dabei künftig erheblich höhere Afmerksamkeit z widmen (vgl. Abb. 1). Der folgende Artikel zeigt am Beispiel des Kreditkartenabsatzes der Kreissparkasse Esslingen- Nürtingen, wie statistische Verfahren zr optimierten Allokation von Vertriebsressorcen in der zentralen Gewerbekndenberatng beitragen. Hinweis: Alle Grafiken nd Tabellen sind Beispiele nd entsprechen nicht den Resltaten as dem Projekt bei der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen. 6 I NEWS 01/2012

2 Top Story t t Die Kreissparkasse (KSK) Esslingen-Nürtingen strebt mit den Beratngsleistngen von msggillardon eine Optimierng des Gewerbekndenvertriebes an. Ziel ist es, Streverlste in der individellen Kndenansprache z redzieren nd die Passgenaigkeit der kndenbezogenen Prodktangebote z erhöhen. Daz sollen Knden mit hoher Affinität z bestimmten Finanzdienstleistngen priorisiert in die individelle Beratng überführt oder in Prodktkampagnen eingebnden werden. Daher ist für die Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen ein primäres Ziel, dem richtigen Knden die richtigen Prodkte über den richtigen Kanal anzbieten. Vorassetzng hierfür ist eine asreichende Knden- nd Prodktntzngskenntnis, die im Segment der Gewerbeknden afgrnd der Betrengsspannen der Kndenbetreer typischerweise nicht im dafür erforderlichen Maße gegeben ist. Hier soll der Einsatz von statistischen Methoden bzw. Modellen helfen, die Marktbearbeitng effizienter nd rentabler aszrichten. Methodisches Vorgehen bei der Datenanalyse Für die Prognose von Kafwahrscheinlichkeiten bzw. der Affinität von Knden für eine Kreditkarte sind Daten notwendig, die einerseits die Information beinhalten, ob ein Knde bereits eine Kreditkarte besitzt oder nicht. Andererseits müssen sie Merkmale enthalten, die es ermöglichen, die Knden möglichst gt nterscheiden z können. Diese Anforderngen an die Daten nd die zgrnde liegende Fragestellng sind sehr verwandt mit denjenigen as der Schätzng von Adressrisikoparametern für beispielsweise Kredite. In diesem Bereich werden zwar Asfallwahrscheinlichkeiten prognostiziert, aber die zgrnde liegende Zielgröße ist, wie beim Besitz oder Antrag einer Kreditkarte, binär. Das heißt, es gibt nr zwei Asprägngen das Ereignis ist entweder eingetreten oder nicht. Afgrnd der vorherrschenden Parallelen bietet es sich an, bei der Prognose von Kafwahrscheinlichkeiten für Kreditkarten dem allgemeinen Vorgehensmodell von msggillardon für die Schätzng von Risikoparametern z folgen. Das hat sich in der Praxis bereits vielfach bewährt nd wird für die Prognose von Kafwahrscheinlichkeiten von Kreditkarten lediglich leicht abgeändert. Diese modifizierte Vorgehensweise (vgl. Abb. 2) wrde dementsprechend für das Projekt bei der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen mgesetzt. Unterscht werden Knden nach trennenden Ereignissen. Das sind Kriterien, bei denen sich Käfer nd Nichtkäfer wesentlich nterscheiden. Analyse der Käferdaten Vergleich Käfer Analyse der Nichtkäferdaten hete Potenzialknde > Zahlreiche Verfahren mit nterschiedlicher Komplexität sind im Einsatz, wobei die Erfolge in der Praxis sehr nterschiedlich sind. > Unsere Empfehlng: Affinitätsmodelle 1 Datenerhebng (int./ext.) Datensichtng Datenafbereitng Fachbereich Markt Feldversch Validierng Modell 6 Deskriptive Analysen zr } Datenqalität > Validierng > Ergebnisinterpretation 5 > Merkmalaswahl > Analyse der Schätzng 4 > Short-List-Modelle > Ex-post-Kalklation > Long-List-Merkmale 2 > Univariate Analysen > Transformationen > Short-List-Merkmale 3 > Mltivariate Analysen > Modellaswahl nd Annahmecheck Abbildng 1: Gewinnng von Potenzialknden Abbildng 2: Vorgehensmodell zr Schätzng von Kafwahrscheinlichkeiten NEWS 01/2012 I 7

3 Projektvorgehen bei der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen Der erste Schritt des Projekts bestand darin, die Daten z erheben bzw. zsammenzstellen. Daran schlossen sich die Sichtng nd Afbereitng der Daten entsprechend der Fragestellng an. Die daraffolgende notwendige Unterschng der Daten hinsichtlich ihrer Qalität geschah anhand deskriptiver Analysen, wodrch beispielsweise nicht plasible Extremwerte erkennbar oder die Anzahl der fehlenden Werte in den zr Verfügng stehenden Tabellen herasgefiltert wrden. In diesem Zsammenhang msste ach entschieden werden, welchen Zeitram man für die Parameterschätzng verwendet, da dies von der Beschaffenheit der Daten her nötig war. Ein zentrales Ziel an dieser Stelle war es, einen Basisdatensatz z erhalten, der af der einen Seite möglichst viele Beobachtngen afweisen konnte nd af der anderen Seite ach möglichst viele Informationen über die Knden beinhaltete. Es ist grndsätzlich entscheidend, einen gten Mix as Qalität nd Qantität z erhalten, da nr gte Daten die Grndlage für eine gte Analyse bilden. Im Folgenden wrden die Zielvariable definiert nd statistische Methoden bzw. Verfahren asgewählt, die für das Schätzvorhaben infrage kommen (vgl. Abb. 2 Short-List-Modell). Für das Projekt der Prognose von Kafwahrscheinlichkeiten für Kreditkarten bedetete dies, dass man sich zwischen den beiden folgenden Varianten entscheiden msste. 1. Zielgröße bekommt den Wert 1, wenn der Knde in dem betrachteten Zeitram im Besitz von mindestens einer Kreditkarte war. 2. Zielgröße bekommt den Wert 1 nr in dem Jahr, in dem der Knde eine Kreditkarte beantragt hat. Die Endphase bestand darin, eine Liste aller Merkmale (Long List) z erstellen, die in den Daten verfügbar waren nd von denen erwartet wrde, dass sie einen Einflss af die Zielgröße haben. Prozentaler Anteil Kreditkarte 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 Gini-Koeffizient: 65,82 % 0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Prozentsatz Gesamt Abbildng 3: CAP-Krve nd Gini-Koeffizient Im dritten Schritt wrden die asgewählten Merkmale anhand statistischer Kennzahlen bzw. Kriterien, die die Trennschärfe von Variablen hinsichtlich der Zielgröße wiedergeben, genaer nterscht. Ein Kriterim, das beispielsweise verwendet wrde, m einen Eindrck über die Trennschärfe eines (stetigen) Merkmals z bekommen, war die CAP-Krve (Cmlative Accracy Profile) nd der dazgehörige Gini-Koeffizient (vgl. Abb. 3). 1 Je höher der Gini-Koeffizient, desto eher eignet sich das Merkmal als potenzieller Prädiktor für die Prognose. Im Allgemeinen bedetet dies, dass der Abstand zwischen der Krve nd der Diagonalen in der Grafik möglichst groß sein soll, da die Pnkte af der Diagonalen afgrnd der Gleichverteilng der Zielgröße einem reinen Zfallsmodell ohne jegliche Trennschärfe entsprechen. Die Analysen wrden für jedes zr Verfügng stehende Merkmal wiederholt nd am Ende diejenigen weiter berücksichtigt, bei denen die höchste Prognosefähigkeit nterstellt werden konnte. Letztendlich war es das Ziel, eine kürzere Liste (Short List) z generieren, die alle Merkmale enthielt, die afgrnd der nivariaten Analyse daraf hinwiesen, einen Beitrag zr Erklärng der Zielvariable z leisten. 8 I NEWS 01/2012

4 Top Story t t Diese Short List wrde im Folgenden für die Schätzngen in den Modellen für die Prognose der Kafwahrscheinlichkeiten verwendet, nachdem zvor noch die erklärenden Merkmale mittels mltivariater Analysen ntereinander nterscht wrden. Besonderes Interesse galt hier der Korrelation zwischen zwei oder mehreren Variablen. Es gilt, dass bei Vorliegen sehr hoher Korrelationen die beobachteten Merkmale im Grnde denselben Sachverhalt erklären, so dass die Konzentration af eins der Merkmale erforderlich ist, m das Ergebnis nicht nverhältnismäßig z verzerren. Die Modelle wrden nn mit den asgewählten Merkmalen geschätzt. Danach wrde die Performance der Modelle verglichen, wiederm anhand von dafür geeigneten statistischen Kennzahlen. As diesem Vergleich resltierte letztendlich das finale Modell, das für die Prognose der Kafwahrscheinlichkeiten verwendet wrde. Schritt fünf beschäftigte sich mit der detaillierten Analyse des finalen Modells bzw. mit dessen Ergebnissen. Haptagenmerk wrde hier af die Signifikanz der geschätzten Werte gelegt. Standardmäßig werden hierfür die Signifikanzniveas 10 Prozent, 5 Prozent nd 1 Prozent herangezogen. Je genaer, d. h. je kleiner das Nivea, desto mehr Variablen werden als nicht signifikant asgewiesen nd fallen dementsprechend as dem Modell. Wichtig ist hierbei, dass ein vernünftiger Mix zwischen Genaigkeit (Signifikanz) nd Trennschärfe des Modells vorliegen mss, m das endgültige Prognosemodell aszwählen. Ergebnisse Nach der Entscheidng für das finale Modell wrden die Ergebnisse nter Einbeziehng von Expertenwissen interpretiert. Hierbei ging es vor allem darm, ob die geschätzten Wirkngsrichtngen der Merkmale den fachlichen Erwartngen entsprachen. Als Ergänzng ist zsätzlich eine initiale Validierng der getätigten Analyse empfehlenswert, m die Fnktionstüchtigkeit des Modells af einer zvor nicht bentzten Stichprobe z überprüfen. Die Ergebnisse werden somit verifiziert, so dass das Modell abschließend bestätigt oder ernet angepasst werden kann. Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen Mit einem Geschäftsvolmen von fast 8,5 Mrd. Ero gehört die Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen z den großen Sparkassen in Detschland. Seit über 160 Jahren ist sie hier daheim. Ihre dynamische Entwicklng as bescheidenen Anfängen im Jahr 1848 bis zr hetigen Bedetng als führende Regionalbank verdankt sie ihrer Position in einem wirtschaftsstarken nd eng besiedelten Landkreis nd der Strategie, Finanzdienstleistngen markt- nd kndennah anzbieten. Als Regionalbank mit weit überregionaler Bedetng betret die Kreissparkasse Privat- nd Geschäftsgirokonten sowie Spar- nd Termingeldkonten. > Bilanzsmme (Stand: ): Mio. EUR > Anzahl Filialen: 107 > Mitarbeiteranzahl: Alle Grafiken nd Tabellen sind Beispiele nd entsprechen nicht den Resltaten as dem Projekt bei der KSK Esslingen-Nürtingen. NEWS 01/2012 I 9

5 Asblick Validierng KSK Esslingen-Nürtingen Im Projekt mit der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen existiert allerdings eine andere Art der Validierng in Form eines Feldverschs direkt am Markt. As diesem Grnd wrde im Anschlss an die Analyse ein Knden-Scoring, basierend af den geschätzten Werten der Kafwahrscheinlichkeit bzw. Affinität für eine Kreditkarte, erstellt. Abbildng 4 zeigt beispielhaft die Verteilng eines Scorings, die man von fachlicher Seite erwarten würde nd die ach in ähnlicher Form bei der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen vorgefnden wrde. Die Scoring-Klassen lafen in diesem Beispiel 1 von 1 (schlechteste Kategorie) bis 10, wobei die Höhe der Balken die relative Anzahl der Knden in der jeweiligen Grppe anzeigt. Der Darstellng in Abbildng 4 entsprechend, wrde eine Liste erstellt (siehe Abb. 5), die jeden Knden Relative Häfigkeit 40 % 37 % 20 % 10 % 10 % 8 % 8 % 7 % 4 % 2 % 1 % 3 % Score-Klassen Abbildng 4: Beispielhafte Scoring-Verteilng Atoren Oliver Hoidn Leiter Steerng Unternehmensknden, Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen 30 % 20 % > > klar über eine Kndennmmer identifiziert, > > einem Berater zweist sowie > > mit einem Score-Wert nd der Zgehörigkeit z einer Score-Klasse versieht. Rang Knden-Nr. Berater-Nr. Score Score-Klasse Sehr hoch ,2 Hoch ,9 Mittel ,8 Niedrig ,3 Sehr niedrig Abbildng 5: Beispielhafter Listenaszg Im Falle der Kreissparkasse Esslingen-Nürtingen wird ein Feldversch mit vier Beratern in der vordefinierten Kndengrppe drchgeführt. Über die Ergebnisse dieses Feldverschs werden wir im zweiten Teil nseres Beitrages informieren, m schlssendlich die Validität des oben beschriebenen Prognosemodells z überprüfen. Torsten Lisson > +49 (0) 89 / > Thomas Schmidt > +49 (0) 7252 / > Andreas Mach > +49 (0) 89 / > 10 I NEWS 01/2012

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